Deep Learning – Wir beseitigen Ihre Fragezeichen

Deep Learning – Wir beseitigen Ihre Fragezeichen

Der Begriff „Deep Learning“ führt bei vielen Menschen zu Fragezeichen im Gesicht. Daher möchten wir in diesem Beitrag erklären, wie dieses intelligente Lernen funktioniert und von welchen Vorteilen Unternehmen aus vielen unterschiedlichen Branchen profitieren.

Als Teil der künstlichen Intelligenz (KI) finden wir diese Technik in zahlreichen Innovationen: selbstfahrende Autos, Prognosesysteme, Sprach- sowie Bilderkennung, automatische Übersetzungen von Texten u. v. m. Viele Bereiche unseres alltäglichen Lebens sind bereits von dieser Technik durchdrungen.

Definition von Deep Learning

Als Teildisziplin des maschinellen Lernens verwendet Deep Learning künstliche neuronale Netze (KNN) und große Datenmengen. Deep Learning ist dabei eine noch relativ neue und spezielle Form der Informationsverarbeitung. Klingt unheimlich kompliziert – aber was bedeutet das eigentlich?

Die Funktionalität dieser Technik basiert in vielen Bereichen auf der Funktionsweise unseres Gehirns. Dank einer Grundlage von bereits gesammelten Informationen und des neuronalen Netzes kann das System das Erlernte immer wieder mit neuen Informationen verbinden und somit wiederum lernen. Daraus resultierend ist die Maschine dazu fähig, Prognosen oder Entscheidungen zu treffen und diese außerdem zu hinterfragen. Entscheidungen werden dann bestätigt oder in einem weiteren Anlauf geändert. Im Regelfall greift der Mensch beim tatsächlichen Lernprozess nicht mehr ein.

Die KNN sind dabei dem menschlichen Gehirn nachempfunden. Es handelt sich um künstliche Neuronen, die man zwischen sogenannten Eingangs- und Ausgangsneuronen unterscheidet. Dazwischen gibt es mehrere Schichten von Zwischenneuronen. Durch „Lernen“ verbinden sich die Eingangsneuronen auf unterschiedlichen Wegen über die Zwischenneuronen mit den Ausgangsneuronen. Je umfassender das Datenvolumen, desto effizienter ist der Prozess. Der Prozess wird als „deep“ bezeichnet, weil das neuronale Netzwerk im Laufe der Zeit eine wachsende Anzahl von Ebenen abdeckt. Je „tiefer“ dieses Netzwerk wird, desto höher ist auch seine Produktivität.

Wie funktioniert Deep Learning?

Dank Deep Learning können Maschinen „lernen“. So werden aus vorhandenen Daten bestimmte Muster und Merkmale extrahiert, definiert und anschließend gruppiert. Die daraus resultierenden Ergebnisse können daraufhin ebenfalls mit Daten verglichen werden und in einem anderen Kontext verknüpft werden. So kann die Maschine eigenständige Entscheidungen treffen. Diese Entscheidungen werden immer wieder vom System hinterfragt, sodass die Verknüpfungen unterschiedliche Gewichtungen erhalten. Wird eine Entscheidung bestätigt, wird die Gewichtung erhöht, wird sie nicht bestätigt, vermindert sich die Gewichtung. Damit entstehen wiederum weitere Stufen von Zwischenschichten und Verknüpfungen. Das eigentliche Ergebnis orientiert sich an der Anzahl der Zwischenschichten und deren Verknüpfung.


Deep Learning Infografik


Vorteile von Deep Learning

Neue Merkmale erstellen

Einer der Hauptvorteile dieser Technologie gegenüber den verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens besteht in der Fähigkeit, neue Merkmale aus einer bestimmten Anzahl von Merkmalen im Trainingsdatensatz zu generieren. Da das Deep Learning die Merkmale ohne menschliches Zutun erzeugen kann, profitieren Datenwissenschaftler von einer erheblichen Zeitersparnis bei der Arbeit mit Big Data.

Erweiterte Analyse

Aufgrund seiner verbesserten Datenverarbeitungsmodelle generiert Deep Learning unmittelbar umsetzbare Lösungen. Während maschinelles Lernen nur mit gekennzeichneten Daten funktioniert, unterstützt Deep Learning unüberwachte Lerntechniken, die es dem System ermöglichen, selbst intelligenter zu werden. Die Fähigkeit, die wichtigsten Merkmale zu bestimmen, ermöglicht es, Datenwissenschaftlern präzise und zuverlässige Analyseergebnisse zu liefern.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning

Das maschinelle Lernen verwendet Algorithmen, die Daten als Input annehmen, damit lernen und dann fundierte Entscheidungen, Prognosen bzw. Wissen generieren.

Das Deep Learning dahingegen strukturiert Algorithmen in Schichten zu einem „künstlichen neuronalen Netz“, das selbstständig aus nichtlinearen Merkmalen in Daten lernen und intelligente Entscheidungen treffen kann. Neuronale Netze verwenden dabei Techniken wie Rückwärts- oder Vorwärtsausbreitung, um sicherzustellen, dass alle Wissens-Gewinne, die in den verschiedenen Schichten erzielt werden, in jeden Schritt des Prozesses einfließen, um eine bessere Entscheidung zu gewährleisten. Diese Fähigkeit des neuronalen Netzwerks macht Deep Learning sehr effizient und sichert vielversprechende Ergebnisse.

Anwendungsbereiche des Deep Learning

Deep Learning eignet sich dort besonders gut, wo große Datenmengen nach Mustern und Modellen untersucht werden müssen, wie z. B. bei der Gesichts- und Spracherkennung. In der Spracherkennung ist es so möglich, dass die Systeme ihren Wortschatz stetig und selbstständig mit neuen Wörtern oder Wendungen erweitern. So können wir uns heute z. B. fast problemlos mit dem Apple-Sprachassistenten „Siri“ verständigen. Weitere mögliche Anwendungsbereiche des Deep Learnings sind das Übersetzen von Gesprochenem, die KI in Computerspielen, das bereits erwähnte autonome Fahren oder die Vorhersage von Kundenverhalten auf Basis von Daten eines CRM-Systems.

Wir hoffen, wir konnten Ihre wichtigsten Fragen zum Thema beantworten. Gerne können Sie uns aber auch jederzeit kontaktieren. Mehr Infos unter: https://meta.kokoen.de/leistungen/industrie-40/ 

1 Kommentare zu “Deep Learning – Wir beseitigen Ihre Fragezeichen

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Durch die Nutzung dieser Webseiten erklären Sie sich mit der Verwendung von Cookies einverstanden. Nähere Informationen über die Verwendung und den Zweck von Cookies auf diesem Internetportal erhalten Sie in unserer Datenschutzerklärung | Einverstanden