Deep Learning

Deep LearningDeep Learning Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die aus mehreren Schicht... Mehr ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf mehrschichtigen neuronalen Netzen basiert. Der Begriff „deep“ (tief) verweist auf die große Anzahl von Schichten (Layern) in den verwendeten Netzen. Diese Tiefe ermöglicht es, hochkomplexe Muster und Strukturen in Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Klassifikationen auf einem Niveau durchzuführen, das klassische Machine-Learning-Methoden oft übertrifft.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep-Learning-Modelle bestehen aus vielen aufeinanderfolgenden Schichten künstlicher Neuronen. Jede Schicht verarbeitet die Eingaben und extrahiert abstraktere Merkmale. Während die ersten Schichten einfache Muster (z. B. Kanten in Bildern) erkennen, identifizieren tiefere Schichten komplexere Strukturen (z. B. Gesichter oder Objekte). Das TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr erfolgt mit Backpropagation und Optimierungsverfahren wie Stochastic Gradient Descent.

Typische Architekturen:

• Convolutional Neural Networks (CNN)Convolutional Neural Networks (CNN) Convolutional Neural Networks (CNN) sind eine spezielle Art von neuronalen Netzen, die sich besonders für die Ver... Mehr: Spezialisiert auf Bild- und Videoanalyse.
• Recurrent Neural Networks (RNN)Recurrent Neural Networks (RNN) Recurrent Neural Networks (RNN) sind eine spezielle Form neuronaler Netze, die für die Verarbeitung von Sequenzdaten ... Mehr & LSTM: Für zeitabhängige Daten wie Sprache oder Sensorwerte.
• Transformer-Modelle: Grundlage moderner Sprachmodelle wie GPT, BERT oder LLaMA.
• Generative Netze: GANs und Variational Autoencoders für die Erzeugung neuer Daten.

Praxisbeispiele:

• Bildverarbeitung: Automatische Objekterkennung in Bildern und Videos, medizinische Diagnosen.
• Sprachverarbeitung: Übersetzungssysteme, Chatbots, Sprachassistenten.
• Industrie 4.0: Qualitätskontrolle, Predictive MaintenancePredictive Maintenance Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung) bezeichnet eine Wartungsstrategie, bei der die Wartung von Maschinen und Gerä... Mehr, Sensordatenanalyse.
• Finanzwesen: Algorithmischer Handel, Betrugserkennung.
• Autonomes Fahren: Verarbeitung von Kamera- und Sensordaten in Echtzeit.

Vorteile:

• Hohe Leistungsfähigkeit: Erreicht State-of-the-Art-Ergebnisse in vielen Bereichen.
• Automatische Merkmalsextraktion: Kaum manuelles Feature EngineeringFeature Engineering Feature Engineering bezeichnet den Prozess, Rohdaten in aussagekräftige Merkmale (Features) zu transformieren, die für den Einsa... Mehr erforderlich.
• Skalierbarkeit: Funktioniert besonders gut bei großen Datenmengen.

Herausforderungen:

• Rechenintensiv: Training erfordert sehr viel Rechenleistung und oft GPUs/TPUs.
• Hoher Datenbedarf: Funktioniert nur zuverlässig mit sehr großen Datensätzen.
• Interpretierbarkeit: Ergebnisse sind schwer nachzuvollziehen („Black-Box-Problem“).

Verwandte Begriffe:

Neuronale NetzeNeuronale Netze Neuronale Netze sind ein zentrales Konzept der Künstlichen Intelligenz und bilden die Grundlage vieler moderner Machine-Learning-Meth... Mehr, Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Transformer, Generative Adversarial Network (GAN), Variational AutoencoderAutoencoder Autoencoder sind eine spezielle Architektur Künstlicher Neuronaler Netze, die darauf ausgelegt ist, Daten in einer komprimierten Form dar... Mehr (VAE), Representation Learning, Backpropagation, Supervised LearningSupervised Learning (Überwachtes Lernen) Supervised Learning ist eine zentrale Methode des Maschinellen Lernens, bei der ein Modell mithilfe von gela... Mehr, Künstliche Intelligenz