Was ist Deep Learning? | • BUOM

26. März 2021

Der Begriff „Deep Learning“ umfasst komplexe wissenschaftliche Konzepte und Algorithmen, die den Bereich der künstlichen Intelligenz oder KI vorantreiben. Deep Learning entwickelt sich aufgrund der ständigen Verbreitung digitaler Informationen, die im Cyberspace zirkulieren, weiter. In diesem Artikel erläutern wir die Grundlagen von Deep-Learning-Techniken und zeigen anhand von Beispielen, wie sie in der Gesellschaft eingesetzt werden, um Alltagsprozesse zu verbessern und Problemlösungen zu finden.

Definition von Deep Learning

Deep Learning ist eine mehrschichtige algorithmische Technik des maschinellen Lernens, die vom Netzwerk von Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert ist. Ähnlich wie die tiefen neuronalen Netze, die im Gehirn existieren, spielt die Deep-Learning-Architektur eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Informationsverarbeitung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Das Wort „tief“ bezieht sich auf die Anzahl der Schichten, durch die Daten im Prozess transformiert werden.

Deep-Learning-Methoden

Durch die Nutzung eines großen Datennetzwerks bieten Deep-Learning-Techniken Lösungen, die die Welt effizienter und sicherer machen sollen. Obwohl die folgende Liste sehr komplex ist, bietet sie einen grundlegenden Überblick über die gängigsten Deep-Learning-Techniken, die zum Entwerfen von Prozessen und zum Lösen einer Vielzahl von Problemen verwendet werden:

• Mehrschichtige Perzeptronnetzwerke

• Faltungs-Neuronale Netze (CNN)

• Wiederkehrende neuronale Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM).

Unternehmen können diese fortschrittlichen neuronalen Netze nutzen, wenn sie Entscheidungen zur Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen und Aufgaben treffen und Ziele für die Zukunft festlegen. Hier finden Sie eine detailliertere Erklärung dieser Netzwerke und ihrer Funktionsweise:

Mehrschichtige Perzeptronnetzwerke

Diese Netzwerke umfassen unzählige Schichten von Neuronen, die auf unterschiedliche Weise verbunden sind. Diese Neuronen sind vollständig von einer Schicht zur anderen verbunden. Insbesondere verfügt ein neuronales Feedforward-Netzwerk über Neuronen, die durch vorherige und nachfolgende Schichten verbunden sind. Jedes Neuron im Netzwerk verfügt über eine Aktivierungsfunktion, die die Ausgabe des Neurons basierend auf seiner Eingabe umwandelt. Seine linearen und nichtlinearen Aktivierungsfunktionen bieten letztendlich Lösungen für Unternehmen.

Viele Schichten tiefer neuronaler Netze entsprechen dem Problem, das jede einzelne lösen soll. Wenn sie nichtlinear sind, können diese Netzwerke komplexe Funktionen nachahmen. Durch die Schaffung von Netzwerken mit unterschiedlichen Eingaben, Ausgaben, Schichten, Neuronen und unterschiedlichen Aktivierungsfunktionen wird die Möglichkeit, eine riesige Liste von Problemen zu lösen, plausibler. Es ist erwähnenswert, dass mit jedem hinzugefügten Neuron die Komplexität des Prozesses zunimmt.

Faltungs-Neuronale Netze (CNN)

Diese tiefen neuronalen Netze, die speziell für Dinge wie die Bildklassifizierung entwickelt wurden, ahmen die neuronale Organisation im visuellen Kortex nach. Daher liefern CNNs besonders nützliche Informationen, wenn es um die Verarbeitung spezifischer Daten geht. Hierbei handelt es sich um Netzwerke, die an der Analyse von Daten wie Bildern, Audiodateien und Videoclips beteiligt sind. Die CNN-Architektur besteht aus den Eingabe- und Ausgabeschichten sowie mehreren verborgenen Schichten.

Wiederkehrende neuronale Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM).

Diese Netzwerke lernen die Reihenfolgeabhängigkeit in Bezug auf Sequenzvorhersageaufgaben. Sie sind von Natur aus komplex und kommen in der maschinellen Übersetzung, der Spracherkennung und mehr vor. LSTMs arbeiten Schicht für Schicht im Einklang wie Speicherchips in einem Computer, um mehrere Probleme zu lösen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning nutzt Daten aus unzähligen Online-Quellen für Analysen, die Lösungen liefern. Mit dem Fortschritt von Technologie und Informationen entwickeln sich auch die Deep-Learning-Techniken weiter.

Wenn Computersysteme riesige Mengen an Big Data oder Daten aus sozialen Medien, Internetsuchmaschinen usw. auswerten, hilft das Streaming aus diesen Quellen dabei, Unternehmen intelligentere Lösungen für Probleme oder Konzepte zu bieten, die sie erforschen und entwickeln möchten.

Deep Learning ist indirekt darauf angewiesen, dass Menschen die riesigen Datenmengen analysieren, die im Cyberspace zirkulieren. Für Unternehmen kann es effizienter sein, Deep-Learning-Techniken einzusetzen, um Zeit und Aufwand bei der Suche nach den benötigten Informationen zu sparen.

Wie unterscheidet sich Deep Learning vom maschinellen Lernen?

Sowohl Deep Learning als auch maschinelles Lernen sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Bei beiden Prozessen werden Algorithmen und Daten eingesetzt, um Informationen über etwas Bestimmtes bereitzustellen. Sie unterscheiden sich jedoch in folgenden Parametern:

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens.

Die verschiedenen beim Deep Learning verwendeten Methoden decken viele Ebenen ab, wenn es darum geht, skalierbare Ergebnisse zu liefern, und sie erzielen eine bessere Leistung, wenn mehr Daten hinzugefügt werden. Wenn mehrere Ebenen der Datenextraktion vorhanden sind, haben Unternehmen mehr Möglichkeiten, aus den Daten zu lernen, ohne dass von Menschen entwickelte Funktionen erforderlich sind.

Mehr lesen: Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied?

Deep Learning ist nichtlinear

Herkömmliche Programme verfolgen bei der Datenanalyse einen linearen Ansatz, während die hierarchische Funktion von Deep-Learning-Systemen einen nichtlinearen Ansatz bietet, der detailliertere Ergebnisse liefert.

Maschinelles Lernen basiert auf Mustern und Schlussfolgerungen

Maschinelles Lernen basiert auf Mustern und Schlussfolgerungen, die von menschlichen Programmierern erstellt wurden, um Ergebnisse zu erzielen. Obwohl Modelle des maschinellen Lernens ebenfalls eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz sind, verwenden sie einen mathematischen Algorithmus, der auf Beispieldaten basiert und es ermöglicht, Vorhersagen zu treffen, und der eng mit der Computerstatistik verwandt ist.

Viele Unternehmen nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um letztendlich ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und ihren Kunden erstklassige Dienstleistungen zu bieten. Wenn es darum geht, ein komplexes Problem zu lösen, können sie viel von den verschiedenen Techniken lernen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen. Zusammen mit den technologischen Fortschritten hat sich das Thema Deep Learning in den letzten Jahrzehnten weiterentwickelt und erleichtert es Unternehmen, ihre Forschungsergebnisse zu analysieren und umzusetzen.

14 Beispiele für Deep Learning in der Gesellschaft

Der Schlüssel zum Verständnis von Deep Learning liegt darin, zu wissen, in welchen Technologiebereichen es eingesetzt wird. Große Internetunternehmen verfügen beispielsweise über Labore für künstliche Intelligenz, die die Wissenschaft entwickelt haben, um Fotos von Personen oder anderen identifizierten Dingen automatisch zu kennzeichnen.

Während einige diese Anwendungen als nützlich erachten, haben andere Organisationen Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen des Einsatzes von Deep Learning in der Gesellschaft geäußert, beispielsweise hinsichtlich der physischen Sicherheit oder der Verletzung der Privatsphäre. Hier sind einige zusätzliche Bereiche, in denen Deep-Learning-Techniken eingesetzt werden:

• Erfahrung in der Arbeit mit Kunden

• Übersetzungen

• Spracherkennung

• Autonome Fahrzeuge

• Computer Vision

• Textgenerierung

• Generieren einer Bildunterschrift

• Deep-Learning-Roboter

• Schwarzweißbilder und Videos in Farbe

• Automatische Spracherkennung

• Bilderkennung

• Arzneimittelforschung und Toxikologie

• Empfehlungssysteme

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