Deep Learning: Definition, Use Case, Herausforderungen
Neben künstlicher Intelligenz und Machine Learning ist Deep Learning der Begriff der Stunde. Doch was ist Deep Learning eigentlich?
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf den Einsatz von tiefen neuronalen Netzen konzentriert. Diese Netze bestehen aus vielen Schichten von künstlichen Neuronen, die Daten auf zunehmend komplexere Weisen verarbeiten. Das Ziel von Deep Learning ist es, komplexe Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen automatisch zu erkennen und zu lernen.
Spezifische Ziele von Deep Learning
Automatische Merkmalsextraktion
Deep Learning-Modelle können relevante Merkmale aus Rohdaten automatisch extrahieren, ohne dass der Mensch diese manuell definieren muss, was in traditionellen Machine-Learning-Ansätzen oft erforderlich ist.
Generalisiert lernen
Die Modelle sollen lernen, Muster in den Daten zu erkennen, die über spezifische Trainingsdaten hinaus verallgemeinert werden können, sodass sie neue, vorher ungesehene Beispiele richtig interpretieren können.
Lösen komplexer Probleme
Deep Learning kann sehr komplexe Probleme lösen, wie z. B. Bild- und Spracherkennung, maschinelle Übersetzungen und autonomes Fahren, die durch konventionelle Ansätze schwer zu bewältigen sind.
Kontinuierliches Lernen
Deep Learning-Modelle können aus enormen Datenmengen lernen und kontinuierlich besser werden, indem sie immer mehr Informationen verarbeiten.
Eine kleine Auswahl beispielhafter Anwendungen der Deep Learning-Technologie in unterschiedlichen Branchen
Neuronale Netze: Das Herzstück der Deep Learning-Modelle
Verschiedene Arten von neuronalen Netzen und ihre Besonderheiten
Methoden des Deep Learnings
Supervised Deep Learning
Supervised Learning, oder überwachtes Lernen, ist eine Methode, bei der das Modell anhand von gelabelten Daten trainiert wird. Das bedeutet, dass jedes Eingabedatum ein bekanntes Ausgabedatum oder Label hat, und das Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das diese Zuordnung von Eingaben zu Ausgaben lernt.
Semi-Supervised Deep Learning
Semi-Supervised Learning kombiniert gelabelte und ungelabelte Daten im Trainingsprozess. Dabei wird ein kleinerer Satz von gelabelten Daten verwendet, um das Modell zu leiten, während der größere Satz von ungelabelten Daten dazu dient, die Generalisierbarkeit des Modells zu verbessern.
Unsupervised Deep Learning
Unsupervised Learning, oder unüberwachtes Lernen, involviert die Verwendung von Daten ohne vorherige Labels oder Annotationen. Das Ziel ist es, die Struktur oder die Verteilungen in den Daten zu entdecken.
Unsupervised Deep Learning
Unsupervised Deep Learning-Beispiele:
- Clustering
Aufteilung von Daten in Gruppen ähnlicher Objekte, wie z.B. die Segmentierung von Kunden in Marktanalysen. - Anomalieerkennung
Identifizierung von ungewöhnlichen Mustern oder Ausreißern, was in der Betrugserkennung oder bei der Überwachung der Netzwerksicherheit verwendet wird. - Dimensionsreduktion
Reduzierung der Komplexität von Daten, während wichtige Informationen beibehalten werden, was in vielen Bereichen der Datenanalyse bzw. Datenstrategie nützlich ist.
Reinforcement Learning
Reinforcement Learning ist ein maschinelles Lernverfahren, bei dem ein Algorithmus durch Trial und Error lernt, in einer Umgebung optimale Handlungen auszuführen, indem er Belohnungen maximiert und Strafen minimiert. Dafür werden Feedbacks statt Trainingsdaten verwendet.
