Deep Learning

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die aus mehreren Schichten (Layers) bestehen. Diese “tiefen” Netzwerke sind in der Lage, sehr komplexe Muster und Strukturen in großen Datenmengen zu erkennen und daraus zu lernen. Deep Learning hat in den letzten Jahren durch seine Anwendung in Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Bildanalyse und der autonomen Fahrzeugtechnik enorme Fortschritte gemacht.

Deep Learning Modelle, wie Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildverarbeitung oder Recurrent Neural Networks (RNNs) für die Sprachverarbeitung, haben sich als extrem leistungsfähig erwiesen, da sie in der Lage sind, Merkmale selbst zu extrahieren, ohne dass umfangreiche manuelle Feature-Engineering erforderlich ist.

Wichtige Merkmale von Deep Learning:

  • Mehrschichtige Netzwerke: Deep Learning Modelle bestehen aus mehreren Schichten von Neuronen, die zunehmend komplexere Merkmale aus den Eingabedaten extrahieren.
  • Selbstlernende Merkmale: Deep Learning Netzwerke lernen nicht nur von den Daten, sondern extrahieren auch automatisch relevante Merkmale, die für die Vorhersage oder Klassifikation notwendig sind.
  • Große Datenmengen: Deep Learning erfordert große Mengen an Daten, um effektiv zu lernen und nützliche Vorhersagen zu treffen.

Verwandte Begriffe:

Neuronale Netzwerke, Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Supervised Learning, Unsupervised Learning

Glossar / Begriffserklärungen