Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netzwerke, um aus Daten zu lernen. Neuronale Netzwerke bestehen aus miteinander verbundenen Knoten, wobei jeder Knoten für das Lernen eines bestimmten Merkmals der Daten verantwortlich ist. Aufbauend auf unserem vorherigen Beispiel mit Bildern – in einem Bilderkennungsnetzwerk lernt die erste Knotenebene eventuell Kanten, die zweite, Formen zu erkennen und die dritte, Objekte zu identifizieren.

Wenn das Netzwerk lernt, werden die Gewichtungen der Verbindungen zwischen den Knoten angepasst, damit das Netzwerk die Daten besser klassifizieren kann. Diese Anpassungen werden basierend auf der Leistung des Netzwerks bei den Trainingsdaten vorgenommen, oft durch Techniken wie Backpropagation. Dieser Prozess wird Training genannt und kann mit einer Vielzahl von Techniken wie beaufsichtigtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen durchgeführt werden.

Sowohl Deep Learning als auch maschinelles Lernen sind Zweige der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen ist ein allgemeinerer Begriff, der eine Vielzahl von Techniken umfasst, darunter auch Deep Learning. Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning können anhand von Daten mit oder ohne Label trainiert werden, je nach Aufgabe und Algorithmus.

Maschinelles Lernen und Deep Learning eignen sich beide für Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und Natural Language Processing. Deep Learning übertrifft jedoch bei komplexen Mustererkennungsaufgaben wie der Bildklassifizierung und Objekterkennung häufig das herkömmliche maschinelle Lernen, da es die hierarchische Darstellungen von Daten erlernen kann.

Deep Learning kann in vielen verschiedenen Anwendungen verwendet werden, z. B. in:

• Bilderkennung: Damit lassen sich Objekte und Merkmale in Bildern wie Personen, Tiere und Orte erkennen.
• Natural Language Processing: Zum besseren Verständnis der Bedeutung von Text, z. B. in Kundenservice-Chatbots und Spamfiltern.
• Finanzen: Zur Analyse von Finanzdaten und zum Treffen von Vorhersagen über Markttrends.
• Text in Bild: Wandelt Text in Bilder um, beispielsweise in KI-Bildgeneratoren oder speziellen Tools zur Erstellung von Inhalten.

Es gibt viele verschiedene Arten von Deep Learning-Modellen. Zu den gängigsten Typen gehören:

CNNs werden für die Bilderkennung und -verarbeitung verwendet. Sie sind besonders gut darin, Objekte in Bildern zu erkennen, selbst wenn diese Objekte teilweise verdeckt oder verzerrt sind.

Deep Reinforcement Learning wird in der Robotik und im Spiel eingesetzt. Dabei handelt es sich um eine Art des maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernen kann, sich in einer Umgebung zu verhalten, indem er damit interagiert und Belohnungen oder Strafen erhält.

RNNs werden für Natural Language Processing und die Spracherkennung verwendet. Sie sind besonders gut darin, den Kontext eines Satzes oder einer Wortgruppe zu verstehen, und können verwendet werden, um Text zu generieren oder Sprachen zu übersetzen.

Die Verwendung von Deep-Learning-Modellen bietet eine Reihe von Vorteilen:

• Kann komplexe Zusammenhänge zwischen Funktionen in Daten lernen: Dadurch sind sie leistungsfähiger als herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens und ermöglichen eine anspruchsvollere Datenanalyse.
• Training für große Datasets: Dies macht sie sehr skalierbar und kann aus einer Vielzahl von Erfahrungen lernen, um genauere Vorhersagen zu treffen.
• Datengesteuertes Lernen: DL-Modelle können auf datengetriebene Weise lernen, ohne dass manuelles Eingreifen erforderlich ist. Das erhöht die Effizienz und Skalierbarkeit. Diese Modelle lernen aus Daten, die kontinuierlich generiert werden, zum Beispiel Daten von Sensoren oder sozialen Medien.

Deep Learning bringt auch eine Reihe von möglichen Herausforderungen mit sich, darunter:

• Datenanforderungen: Für Deep-Learning-Modelle sind große Datenmengen erforderlich, um aus Daten zu lernen. Das erschwert den Einsatz von Deep Learning bei Problemen, für die nicht viele Daten verfügbar sind.
• Überanpassung: DL-Modelle können anfällig für Überanpassung sein. Das bedeutet, dass sie eher das Rauschen in den Daten als die zugrunde liegenden Zusammenhänge erkennen, was zu einer potenziell schlechteren Leistung bei neuen, unbekannten Daten führt.
• Verzerrungen: Diese Modelle können abhängig von den Daten, auf denen sie basieren, möglicherweise verzerrt sein. Dies kann zu unfairen oder ungenauen Vorhersagen führen. Es ist wichtig, Maßnahmen zu ergreifen, um Verzerrungen in Deep-Learning-Modellen zu reduzieren.