What is a Deep Learning?

Was ist Deep Learning? Deep Learning ist eine vom menschlichen Gehirn inspirierte Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, Daten zu verarbeiten und komplexe Muster in Bildern, Texten, Tönen und anderen Datentypen zu erkennen. Mit der Fähigkeit, genaue Einblicke und Vorhersagen zu generieren, können Deep-Learning-Modelle Aufgaben automatisieren, die bisher menschliche Intelligenz erforderten, wie z. B. die Beschreibung von Bildern und die Transkription von Tondateien. Warum Ist Deep Learning Wichtig? Künstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, Computer in die Lage zu versetzen, auf ähnliche Weise wie Menschen zu denken und zu lernen. Eine der Schlüsseltechnologien, die viele KI-Anwendungen antreiben, ist das Deep Learning, das die genaue Erkennung komplexer Muster in Bildern, Texten, Tönen und anderen Daten ermöglicht. Deep Learning ist in einer Reihe von Alltagsprodukten weit verbreitet, darunter: Digitale Assistenten Sprachgesteuerte Fernbedienungen Für Das Fernsehen Aufdeckung Von Betrug Automatische Gesichtserkennungsfunktion Deep Learning ist ein wichtiger Aspekt verschiedener neuer Technologien wie selbstfahrende Autos und virtuelle Realität. Es ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, die Computern hilft, wie Menschen zu lernen und zu denken. Deep-Learning-Modelle, d. h. Computerdateien, die mithilfe von Algorithmen trainiert werden, können Muster in Daten erkennen und sind daher nützlich für die Automatisierung von Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Viele Unternehmen nutzen Deep-Learning-Modelle, um Daten zu analysieren und Vorhersagen für verschiedene Anwendungen zu treffen. Was sind die Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning? Deep Learning ist eine äußerst vielseitige Technologie mit einer breiten Palette von Anwendungen in Branchen wie der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Fertigung, der Elektronik, der medizinischen Forschung und vielen mehr. Im Folgenden finden Sie einige konkrete Beispiele dafür, wie Deep Learning in verschiedenen Branchen zur Förderung von Innovationen und zur Verbesserung der Effizienz eingesetzt wird: Selbstfahrende autos stützen sich auf deep-learning-modelle, um verkehrsschilder und fußgänger automatisch zu erkennen, so dass sie sicher durch die straßen navigieren und unfälle vermeiden können. Verteidigungssysteme nutzen deep learning, um automatisch bereiche von interesse in satellitenbildern zu markieren und so potenzielle bedrohungen zu erkennen und die nationale sicherheit zu gewährleisten. Bei der medizinischen bildanalyse werden deep-learning-algorithmen eingesetzt, um krebszellen und andere anomalien in medizinischen bildern automatisch zu erkennen und so zur früherkennung und diagnose beizutragen. In fabriken werden deep-learning-anwendungen eingesetzt, um automatisch zu erkennen, wenn sich personen oder objekte in einem unsicheren abstand zu maschinen befinden, was die sicherheit der arbeiter erhöht. Diese Anwendungsfälle von Deep Learning lassen sich grob in die Kategorien Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Empfehlungsmaschinen einteilen, was die Vielseitigkeit dieser Technologie in verschiedenen Anwendungsbereichen zeigt. Computer Vision Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, mithilfe von Deep-Learning-Techniken Erkenntnisse und Informationen aus Bildern und Videos zu gewinnen. Diese Technologie hat zahlreiche praktische Anwendungen, darunter: Autonome fahrzeuge stützen sich auf computer vision, um ihre umgebung zu erkennen und zu analysieren und auf der grundlage der erhaltenen visuellen daten entscheidungen zu treffen. Sicherheitssysteme nutzen computer vision, um personen oder objekte auf Überwachungsbildern zu erkennen und zu identifizieren und so verbrechen zu verhindern. Bei der medizinischen bildanalyse wird die computer vision zur unterstützung der erkennung und diagnose verschiedener krankheiten, einschließlich krebs, eingesetzt. Die robotik nutzt das computersehen, um objekte in ihrer umgebung zu navigieren und zu manipulieren, so dass sie aufgaben ausführen können, die für menschen zu gefährlich oder zu schwierig sind. Erkennung Von Sprache Die Spracherkennung, die durch Deep-Learning-Modelle ermöglicht wird, kann menschliche Sprache trotz Unterschieden in Mustern, Tonhöhe, Tonfall, Sprache und Akzent verstehen. Diese Technologie wird von virtuellen Assistenten wie Amazon Alexa und automatischer Transkriptionssoftware verwendet, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen, darunter die folgenden: Unterstützung von callcenter-agenten und automatische klassifizierung von anrufen. Umwandlung von klinischen gesprächen in echtzeit-dokumentation. Bereitstellung präziser untertitel für videos und sitzungsaufzeichnungen, um die reichweite des publikums zu erhöhen. Diese Anwendungen fallen unter die Kategorie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Deep-Learning-Algorithmen ermöglichen es Computern, Erkenntnisse und Bedeutungen aus Textdaten und Dokumenten zu extrahieren. Die Fähigkeit, von Menschen verfasste Texte zu analysieren, hat zahlreiche Anwendungen, darunter die folgenden Funktionen: Automatisierte virtuelle Agenten und Chatbots nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um mit Menschen auf eine Weise zu kommunizieren, die sich natürlich und menschlich anfühlt. Die automatische zusammenfassung von dokumenten oder nachrichtenartikeln ermöglicht es computern, schnell die wichtigsten informationen aus langen texten zu extrahieren. Die business-intelligence-analyse von langform-dokumenten wie e-mails und formularen kann unternehmen dabei helfen, wichtige trends und erkenntnisse zu erkennen. Die indizierung von schlüsselbegriffen, die auf stimmungen hinweisen, wie z. b. positive und negative kommentare in sozialen medien, kann unternehmen dabei helfen, ihren markenruf zu überwachen und auf kundenfeedback zu reagieren. Empfehlung Engines Anwendungen, die Deep-Learning-Techniken nutzen, können Nutzeraktivitäten verfolgen und personalisierte Empfehlungen geben, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Indem sie das Verhalten verschiedener Nutzer analysieren, können diese Anwendungen ihnen helfen, neue Produkte oder Dienstleistungen zu entdecken. Große Medien- und Unterhaltungsunternehmen wie Netflix, Fox und Peacock setzen Deep Learning ein, um ihren Nutzern personalisierte Videoempfehlungen zu geben. Wie Funktioniert Deep Learning? Deep-Learning-Algorithmen sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und bestehen aus neuronalen Netzen. So wie das menschliche Gehirn aus miteinander verbundenen Neuronen besteht, die Informationen verarbeiten, bestehen neuronale Netze für tiefes Lernen aus Schichten künstlicher Neuronen, die zusammenarbeiten, um Daten zu lernen und zu verarbeiten. Diese künstlichen Neuronen oder Knotenpunkte verwenden mathematische Berechnungen, um Informationen zu verarbeiten. Durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze sind Deep-Learning-Algorithmen in der Lage, komplexe Probleme zu lösen. Was sind die Komponenten eines Deep Learning-Netzwerks? die komponenten eines tiefen neuronalen netzes sind die folgenden: Eingabeschicht: Die Eingabeschicht ist die erste Schicht eines künstlichen neuronalen Netzes, die Daten aus externen Quellen empfängt. Diese Knoten empfangen die rohen Eingabedaten und leiten sie zur weiteren Verarbeitung an die nächste Schicht weiter. Verdeckte Schicht: Deep-Learning-Netze haben mehrere verdeckte Schichten, die Informationen auf verschiedenen Ebenen verarbeiten. Diese Schichten sind für die Anpassung des Verhaltens des Netzes verantwortlich, wenn es neue Informationen erhält. Durch die Verwendung von Hunderten von verborgenen Schichten können Deep-Learning-Netzwerke ein Problem aus verschiedenen Blickwinkeln analysieren, was sie bei der Lösung komplexer Probleme sehr effektiv macht. Wenn Sie beispielsweise ein unbekanntes Tier anhand eines Bildes identifizieren, würden die verborgenen Schichten eines Deep-Learning-Netzwerks Merkmale wie Augen, Ohren, Größe, Anzahl der Beine und Fellmuster des Tieres analysieren, um es mit bekannten Tieren zu vergleichen. Sie würden versuchen, Muster zu erkennen, z. B. folgende: Das Tier hat Hufe, also könnte es eine Kuh oder ein Reh sein. Das Tier hat Katzenaugen, also könnte es eine Art Wildkatze sein. In einem tiefen neuronalen Netzwerk hat jede verborgene Schicht die Aufgabe, bestimmte Merkmale eines Bildes oder von Daten zu analysieren, um sie genau zu klassifizieren. Bei der Klassifizierung eines Tierbildes zum Beispiel würde jede versteckte Schicht eines Deep-Learning-Algorithmus einen anderen Aspekt des Tieres verarbeiten, um eine genaue Kategorisierung zu gewährleisten. Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht ist für die Bereitstellung der endgültigen Ausgabe eines Deep-Learning-Modells verantwortlich. Wenn das Modell beispielsweise darauf ausgelegt ist, binäre Ergebnisse wie "ja" oder "nein" auszugeben, würde es nur zwei Knoten in der Ausgabeschicht haben. Wenn es jedoch für die Ausgabe eines breiteren Spektrums von Antworten ausgelegt ist, würde es mehr Knoten in der Ausgabeschicht haben. Was ist Deep Learning im Kontext des maschinellen Lernens? Deep Learning ist ein spezieller Bereich innerhalb des breiteren Feldes des maschinellen Lernens. Es umfasst die Verwendung hochentwickelter Algorithmen, die traditionelle maschinelle Lernverfahren effizienter machen sollen. Einer der größten Nachteile herkömmlicher Methoden des maschinellen Lernens besteht darin, dass ein erheblicher menschlicher Aufwand erforderlich ist, um die Software zu trainieren. Bei der Erkennung von Tierbildern beispielsweise sind die folgenden Schritte erforderlich: Hunderttausende von tierbildern manuell beschriften. Verarbeiten sie die beschrifteten bilder mit algorithmen des maschinellen lernens. Testen sie die algorithmen an einer reihe von unbekannten bildern. Analysieren sie ungenaue ergebnisse, um deren ursachen zu ermitteln. Um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern, ist es unerlässlich, den Datensatz durch die Beschriftung zusätzlicher Bilder zu erweitern. Dieser Prozess wird allgemein als überwachtes Lernen bezeichnet. Die Genauigkeit der Ergebnisse kann nur verbessert werden, wenn der Datensatz vielfältig und umfangreich genug ist. Wenn der Algorithmus zum Beispiel schwarze Katzen besser erkennt als weiße, kann das daran liegen, dass der Datensatz mehr Bilder von schwarzen Katzen enthält. In einem solchen Fall müssen Sie mehr Bilder von weißen Katzen beschriften und die maschinellen Lernmodelle neu trainieren. Was sind die Vorteile von Deep Learning gegenüber maschinellem Lernen? Ein Deep-Learning-Netz hat gegenüber dem herkömmlichen maschinellen Lernen die folgenden Vorteile. Effiziente Verarbeitung von unstrukturierten Daten Die Verarbeitung unstrukturierter Daten, wie z. B. Textdokumente, kann für Methoden des maschinellen Lernens eine Herausforderung darstellen. Dies liegt daran, dass der Trainingsdatensatz unendlich viele Variationen aufweisen kann, was es schwierig macht, alle möglichen Szenarien zu berücksichtigen. Deep-Learning-Modelle können jedoch unstrukturierte Daten effektiv verstehen und allgemeine Beobachtungen ohne manuelle Merkmalsextraktion machen. So kann ein neuronales Netzwerk beispielsweise erkennen, dass die folgenden beiden Eingabesätze dieselbe Bedeutung haben: Können Sie mir sagen, wie ich die Zahlung vornehmen kann? Wie kann ich Geld überweisen? Verborgene Beziehungen und Entdeckung von Mustern Deep-Learning-Anwendungen sind in der Lage, riesige Datenmengen tiefgreifender zu analysieren und dabei oft neue Erkenntnisse zu gewinnen, für die das Modell nicht ausdrücklich trainiert wurde. Nehmen wir zum Beispiel ein Deep-Learning-Modell, das für die Analyse von Verbraucherkäufen entwickelt wurde. Das Modell verfügt möglicherweise nur über Daten zu den Artikeln, die Sie bereits gekauft haben. Das künstliche neuronale Netzwerk kann jedoch neue Artikel vorschlagen, die Sie noch nicht gekauft haben, indem es Ihr Kaufverhalten mit dem anderer ähnlicher Kunden vergleicht und so personalisierte Empfehlungen ausspricht. Unüberwachtes Lernen Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass große Mengen an markierten Datensätzen erforderlich sind. Nehmen wir zum Beispiel ein neuronales Netzwerk, das Ihr Tippverhalten analysiert und automatisch Wörter korrigiert oder vorschlägt, während Sie tippen. Nehmen wir an, es wurde ursprünglich für die englische Sprache trainiert und kann englische Wörter auf Rechtschreibung prüfen. Wenn Sie jedoch häufig nicht-englische Wörter wie "danke" tippen, lernt das neuronale Netz automatisch und schlägt auch für diese Wörter Korrekturen vor. Verarbeitung Flüchtiger Daten Volatile Datensätze, wie z. B. Kreditrückzahlungsbeträge in einer Bank, weisen oft erhebliche Schwankungen auf. Neuronale Netze mit Deep Learning können diese Daten jedoch effektiv kategorisieren und sortieren. Durch die Analyse von Finanztransaktionen kann ein neuronales Netzwerk beispielsweise potenziell betrügerische Transaktionen zur Erkennung markieren und so die allgemeine Sicherheit des Systems verbessern. Was Sind Die Herausforderungen Des Deep Learning? deep learning ist zwar eine leistungsstarke technologie, doch ihre praktische umsetzung ist aufgrund ihrer relativen neuheit mit gewissen herausforderungen verbunden. Große Mengen hochqualitativer Daten Das Trainieren von Deep-Learning-Algorithmen auf großen Mengen hochwertiger Daten führt zu einer höheren Genauigkeit. Doch schon ein einziger Fehler oder Ausreißer im Eingabedatensatz kann den Deep-Learning-Prozess erheblich beeinträchtigen. Im Beispiel der Tierbilderkennung könnte ein Deep-Learning-Modell ein Flugzeug als Schildkröte klassifizieren, wenn fälschlicherweise Nicht-Tierbilder in den Datensatz aufgenommen wurden. Um solche Ungenauigkeiten zu vermeiden, ist es wichtig, große Datenmengen zu bereinigen und vorzuverarbeiten, bevor Deep-Learning-Modelle trainiert werden. Die Vorverarbeitung von Eingabedaten kann sehr speicherintensiv sein und erfordert erhebliche Speicherkapazität. Große Verarbeitungsleistung Deep-Learning-Algorithmen sind rechenintensiv und benötigen eine Infrastruktur mit ausreichender Rechenkapazität, um korrekt zu funktionieren. Ohne die erforderlichen Rechenressourcen können Deep-Learning-Algorithmen einen längeren Zeitraum für die Verarbeitung der Ergebnisse benötigen. Was Sind Die Vorteile Von Deep Learning In Der Cloud? Die Nutzung von Cloud-Infrastrukturen kann viele der Herausforderungen bewältigen, die mit der Ausführung von Deep-Learning-Algorithmen verbunden sind. Durch die Nutzung von Deep Learning in der Cloud können Sie Deep-Learning-Anwendungen in einem beschleunigten Tempo entwerfen, entwickeln und trainieren. Geschwindigkeit Das Training von Deep-Learning-Modellen kann durch die Verwendung von GPU- und CPU-Clustern beschleunigt werden, um die komplexen mathematischen Operationen durchzuführen, die für Ihre neuronalen Netze erforderlich sind. Die daraus resultierenden Modelle können dann eingesetzt werden, um große Datenmengen zu verarbeiten und zunehmend relevante Ergebnisse zu generieren. Skalierbarkeit Die Cloud stellt eine Reihe von On-Demand-Ressourcen bereit und bietet praktisch unbegrenzte Hardwarekapazitäten, um Deep-Learning-Modelle jeder Größe zu bewältigen. Neuronale Netzwerke können mehrere Prozessoren nutzen, um Arbeitslasten nahtlos und effizient auf verschiedene Prozessortypen und -mengen zu verteilen.

Was ist ein Deep Learning? - Assured Systems (DE)

In diesem artikel:

Was ist Deep Learning?
Warum Ist Deep Learning Wichtig?
Was sind die Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning?
Computer Vision
Erkennung Von Sprache
Empfehlung Engines
Wie Funktioniert Deep Learning?
Was sind die Komponenten eines Deep Learning-Netzwerks?
Was ist Deep Learning im Kontext des maschinellen Lernens?
Was sind die Vorteile von Deep Learning gegenüber maschinellem Lernen?
Verborgene Beziehungen und Entdeckung von Mustern
Unüberwachtes Lernen
Verarbeitung Flüchtiger Daten
Was Sind Die Herausforderungen Des Deep Learning?
Große Mengen hochqualitativer Daten
Große Verarbeitungsleistung
Was Sind Die Vorteile Von Deep Learning In Der Cloud?
Geschwindigkeit
Skalierbarkeit

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine vom menschlichen Gehirn inspirierte Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, Daten zu verarbeiten und komplexe Muster in Bildern, Texten, Tönen und anderen Datentypen zu erkennen. Mit der Fähigkeit, genaue Einblicke und Vorhersagen zu generieren, können Deep-Learning-Modelle Aufgaben automatisieren, die bisher menschliche Intelligenz erforderten, wie z. B. die Beschreibung von Bildern und die Transkription von Tondateien.

Warum Ist Deep Learning Wichtig?

Künstliche Intelligenz (KI) zielt darauf ab, Computer in die Lage zu versetzen, auf ähnliche Weise wie Menschen zu denken und zu lernen. Eine der Schlüsseltechnologien, die viele KI-Anwendungen antreiben, ist das Deep Learning, das die genaue Erkennung komplexer Muster in Bildern, Texten, Tönen und anderen Daten ermöglicht. Deep Learning ist in einer Reihe von Alltagsprodukten weit verbreitet, darunter:

Digitale Assistenten
Sprachgesteuerte Fernbedienungen Für Das Fernsehen
Aufdeckung Von Betrug
Automatische Gesichtserkennungsfunktion

Deep Learning ist ein wichtiger Aspekt verschiedener neuer Technologien wie selbstfahrende Autos und virtuelle Realität. Es ist eine Methode der künstlichen Intelligenz, die Computern hilft, wie Menschen zu lernen und zu denken. Deep-Learning-Modelle, d. h. Computerdateien, die mithilfe von Algorithmen trainiert werden, können Muster in Daten erkennen und sind daher nützlich für die Automatisierung von Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Viele Unternehmen nutzen Deep-Learning-Modelle, um Daten zu analysieren und Vorhersagen für verschiedene Anwendungen zu treffen.

Was sind die Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning?

Deep Learning ist eine äußerst vielseitige Technologie mit einer breiten Palette von Anwendungen in Branchen wie der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Fertigung, der Elektronik, der medizinischen Forschung und vielen mehr. Im Folgenden finden Sie einige konkrete Beispiele dafür, wie Deep Learning in verschiedenen Branchen zur Förderung von Innovationen und zur Verbesserung der Effizienz eingesetzt wird:

Selbstfahrende autos stützen sich auf deep-learning-modelle, um verkehrsschilder und fußgänger automatisch zu erkennen, so dass sie sicher durch die straßen navigieren und unfälle vermeiden können.
Verteidigungssysteme nutzen deep learning, um automatisch bereiche von interesse in satellitenbildern zu markieren und so potenzielle bedrohungen zu erkennen und die nationale sicherheit zu gewährleisten.
Bei der medizinischen bildanalyse werden deep-learning-algorithmen eingesetzt, um krebszellen und andere anomalien in medizinischen bildern automatisch zu erkennen und so zur früherkennung und diagnose beizutragen.
In fabriken werden deep-learning-anwendungen eingesetzt, um automatisch zu erkennen, wenn sich personen oder objekte in einem unsicheren abstand zu maschinen befinden, was die sicherheit der arbeiter erhöht.

Diese Anwendungsfälle von Deep Learning lassen sich grob in die Kategorien Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Empfehlungsmaschinen einteilen, was die Vielseitigkeit dieser Technologie in verschiedenen Anwendungsbereichen zeigt.

Computer Vision

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, mithilfe von Deep-Learning-Techniken Erkenntnisse und Informationen aus Bildern und Videos zu gewinnen. Diese Technologie hat zahlreiche praktische Anwendungen, darunter:

Autonome fahrzeuge stützen sich auf computer vision, um ihre umgebung zu erkennen und zu analysieren und auf der grundlage der erhaltenen visuellen daten entscheidungen zu treffen.
Sicherheitssysteme nutzen computer vision, um personen oder objekte auf Überwachungsbildern zu erkennen und zu identifizieren und so verbrechen zu verhindern.
Bei der medizinischen bildanalyse wird die computer vision zur unterstützung der erkennung und diagnose verschiedener krankheiten, einschließlich krebs, eingesetzt.
Die robotik nutzt das computersehen, um objekte in ihrer umgebung zu navigieren und zu manipulieren, so dass sie aufgaben ausführen können, die für menschen zu gefährlich oder zu schwierig sind.

Erkennung Von Sprache

Die Spracherkennung, die durch Deep-Learning-Modelle ermöglicht wird, kann menschliche Sprache trotz Unterschieden in Mustern, Tonhöhe, Tonfall, Sprache und Akzent verstehen. Diese Technologie wird von virtuellen Assistenten wie Amazon Alexa und automatischer Transkriptionssoftware verwendet, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen, darunter die folgenden:

Unterstützung von callcenter-agenten und automatische klassifizierung von anrufen.
Umwandlung von klinischen gesprächen in echtzeit-dokumentation.
Bereitstellung präziser untertitel für videos und sitzungsaufzeichnungen, um die reichweite des publikums zu erhöhen.

Diese Anwendungen fallen unter die Kategorie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Deep-Learning-Algorithmen ermöglichen es Computern, Erkenntnisse und Bedeutungen aus Textdaten und Dokumenten zu extrahieren. Die Fähigkeit, von Menschen verfasste Texte zu analysieren, hat zahlreiche Anwendungen, darunter die folgenden Funktionen:

Automatisierte virtuelle Agenten und Chatbots nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um mit Menschen auf eine Weise zu kommunizieren, die sich natürlich und menschlich anfühlt.
Die automatische zusammenfassung von dokumenten oder nachrichtenartikeln ermöglicht es computern, schnell die wichtigsten informationen aus langen texten zu extrahieren.
Die business-intelligence-analyse von langform-dokumenten wie e-mails und formularen kann unternehmen dabei helfen, wichtige trends und erkenntnisse zu erkennen.
Die indizierung von schlüsselbegriffen, die auf stimmungen hinweisen, wie z. b. positive und negative kommentare in sozialen medien, kann unternehmen dabei helfen, ihren markenruf zu überwachen und auf kundenfeedback zu reagieren.

Empfehlung Engines

Anwendungen, die Deep-Learning-Techniken nutzen, können Nutzeraktivitäten verfolgen und personalisierte Empfehlungen geben, um die Nutzererfahrung zu verbessern. Indem sie das Verhalten verschiedener Nutzer analysieren, können diese Anwendungen ihnen helfen, neue Produkte oder Dienstleistungen zu entdecken. Große Medien- und Unterhaltungsunternehmen wie Netflix, Fox und Peacock setzen Deep Learning ein, um ihren Nutzern personalisierte Videoempfehlungen zu geben.

Wie Funktioniert Deep Learning?

Deep-Learning-Algorithmen sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und bestehen aus neuronalen Netzen. So wie das menschliche Gehirn aus miteinander verbundenen Neuronen besteht, die Informationen verarbeiten, bestehen neuronale Netze für tiefes Lernen aus Schichten künstlicher Neuronen, die zusammenarbeiten, um Daten zu lernen und zu verarbeiten.

Diese künstlichen Neuronen oder Knotenpunkte verwenden mathematische Berechnungen, um Informationen zu verarbeiten. Durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze sind Deep-Learning-Algorithmen in der Lage, komplexe Probleme zu lösen.

Was sind die Komponenten eines Deep Learning-Netzwerks?

die komponenten eines tiefen neuronalen netzes sind die folgenden:

Eingabeschicht: Die Eingabeschicht ist die erste Schicht eines künstlichen neuronalen Netzes, die Daten aus externen Quellen empfängt. Diese Knoten empfangen die rohen Eingabedaten und leiten sie zur weiteren Verarbeitung an die nächste Schicht weiter.
Verdeckte Schicht: Deep-Learning-Netze haben mehrere verdeckte Schichten, die Informationen auf verschiedenen Ebenen verarbeiten. Diese Schichten sind für die Anpassung des Verhaltens des Netzes verantwortlich, wenn es neue Informationen erhält. Durch die Verwendung von Hunderten von verborgenen Schichten können Deep-Learning-Netzwerke ein Problem aus verschiedenen Blickwinkeln analysieren, was sie bei der Lösung komplexer Probleme sehr effektiv macht. Wenn Sie beispielsweise ein unbekanntes Tier anhand eines Bildes identifizieren, würden die verborgenen Schichten eines Deep-Learning-Netzwerks Merkmale wie Augen, Ohren, Größe, Anzahl der Beine und Fellmuster des Tieres analysieren, um es mit bekannten Tieren zu vergleichen. Sie würden versuchen, Muster zu erkennen, z. B. folgende: Das Tier hat Hufe, also könnte es eine Kuh oder ein Reh sein. Das Tier hat Katzenaugen, also könnte es eine Art Wildkatze sein. In einem tiefen neuronalen Netzwerk hat jede verborgene Schicht die Aufgabe, bestimmte Merkmale eines Bildes oder von Daten zu analysieren, um sie genau zu klassifizieren. Bei der Klassifizierung eines Tierbildes zum Beispiel würde jede versteckte Schicht eines Deep-Learning-Algorithmus einen anderen Aspekt des Tieres verarbeiten, um eine genaue Kategorisierung zu gewährleisten.
Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht ist für die Bereitstellung der endgültigen Ausgabe eines Deep-Learning-Modells verantwortlich. Wenn das Modell beispielsweise darauf ausgelegt ist, binäre Ergebnisse wie "ja" oder "nein" auszugeben, würde es nur zwei Knoten in der Ausgabeschicht haben. Wenn es jedoch für die Ausgabe eines breiteren Spektrums von Antworten ausgelegt ist, würde es mehr Knoten in der Ausgabeschicht haben.

Was ist Deep Learning im Kontext des maschinellen Lernens?

Deep Learning ist ein spezieller Bereich innerhalb des breiteren Feldes des maschinellen Lernens. Es umfasst die Verwendung hochentwickelter Algorithmen, die traditionelle maschinelle Lernverfahren effizienter machen sollen. Einer der größten Nachteile herkömmlicher Methoden des maschinellen Lernens besteht darin, dass ein erheblicher menschlicher Aufwand erforderlich ist, um die Software zu trainieren. Bei der Erkennung von Tierbildern beispielsweise sind die folgenden Schritte erforderlich:

Hunderttausende von tierbildern manuell beschriften.
Verarbeiten sie die beschrifteten bilder mit algorithmen des maschinellen lernens.
Testen sie die algorithmen an einer reihe von unbekannten bildern.
Analysieren sie ungenaue ergebnisse, um deren ursachen zu ermitteln.

Um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern, ist es unerlässlich, den Datensatz durch die Beschriftung zusätzlicher Bilder zu erweitern. Dieser Prozess wird allgemein als überwachtes Lernen bezeichnet. Die Genauigkeit der Ergebnisse kann nur verbessert werden, wenn der Datensatz vielfältig und umfangreich genug ist. Wenn der Algorithmus zum Beispiel schwarze Katzen besser erkennt als weiße, kann das daran liegen, dass der Datensatz mehr Bilder von schwarzen Katzen enthält. In einem solchen Fall müssen Sie mehr Bilder von weißen Katzen beschriften und die maschinellen Lernmodelle neu trainieren.

Was sind die Vorteile von Deep Learning gegenüber maschinellem Lernen?

Ein Deep-Learning-Netz hat gegenüber dem herkömmlichen maschinellen Lernen die folgenden Vorteile.

Effiziente Verarbeitung von unstrukturierten Daten

Die Verarbeitung unstrukturierter Daten, wie z. B. Textdokumente, kann für Methoden des maschinellen Lernens eine Herausforderung darstellen. Dies liegt daran, dass der Trainingsdatensatz unendlich viele Variationen aufweisen kann, was es schwierig macht, alle möglichen Szenarien zu berücksichtigen. Deep-Learning-Modelle können jedoch unstrukturierte Daten effektiv verstehen und allgemeine Beobachtungen ohne manuelle Merkmalsextraktion machen.

So kann ein neuronales Netzwerk beispielsweise erkennen, dass die folgenden beiden Eingabesätze dieselbe Bedeutung haben:

Können Sie mir sagen, wie ich die Zahlung vornehmen kann?

Wie kann ich Geld überweisen?

Verborgene Beziehungen und Entdeckung von Mustern

Deep-Learning-Anwendungen sind in der Lage, riesige Datenmengen tiefgreifender zu analysieren und dabei oft neue Erkenntnisse zu gewinnen, für die das Modell nicht ausdrücklich trainiert wurde. Nehmen wir zum Beispiel ein Deep-Learning-Modell, das für die Analyse von Verbraucherkäufen entwickelt wurde. Das Modell verfügt möglicherweise nur über Daten zu den Artikeln, die Sie bereits gekauft haben.

Das künstliche neuronale Netzwerk kann jedoch neue Artikel vorschlagen, die Sie noch nicht gekauft haben, indem es Ihr Kaufverhalten mit dem anderer ähnlicher Kunden vergleicht und so personalisierte Empfehlungen ausspricht.

Unüberwachtes Lernen

Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, auf der Grundlage des Nutzerverhaltens zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dass große Mengen an markierten Datensätzen erforderlich sind. Nehmen wir zum Beispiel ein neuronales Netzwerk, das Ihr Tippverhalten analysiert und automatisch Wörter korrigiert oder vorschlägt, während Sie tippen. Nehmen wir an, es wurde ursprünglich für die englische Sprache trainiert und kann englische Wörter auf Rechtschreibung prüfen. Wenn Sie jedoch häufig nicht-englische Wörter wie "danke" tippen, lernt das neuronale Netz automatisch und schlägt auch für diese Wörter Korrekturen vor.

Verarbeitung Flüchtiger Daten

Volatile Datensätze, wie z. B. Kreditrückzahlungsbeträge in einer Bank, weisen oft erhebliche Schwankungen auf. Neuronale Netze mit Deep Learning können diese Daten jedoch effektiv kategorisieren und sortieren. Durch die Analyse von Finanztransaktionen kann ein neuronales Netzwerk beispielsweise potenziell betrügerische Transaktionen zur Erkennung markieren und so die allgemeine Sicherheit des Systems verbessern.

Was Sind Die Herausforderungen Des Deep Learning?

deep learning ist zwar eine leistungsstarke technologie, doch ihre praktische umsetzung ist aufgrund ihrer relativen neuheit mit gewissen herausforderungen verbunden.

Große Mengen hochqualitativer Daten

Das Trainieren von Deep-Learning-Algorithmen auf großen Mengen hochwertiger Daten führt zu einer höheren Genauigkeit. Doch schon ein einziger Fehler oder Ausreißer im Eingabedatensatz kann den Deep-Learning-Prozess erheblich beeinträchtigen. Im Beispiel der Tierbilderkennung könnte ein Deep-Learning-Modell ein Flugzeug als Schildkröte klassifizieren, wenn fälschlicherweise Nicht-Tierbilder in den Datensatz aufgenommen wurden.

Um solche Ungenauigkeiten zu vermeiden, ist es wichtig, große Datenmengen zu bereinigen und vorzuverarbeiten, bevor Deep-Learning-Modelle trainiert werden. Die Vorverarbeitung von Eingabedaten kann sehr speicherintensiv sein und erfordert erhebliche Speicherkapazität.

Große Verarbeitungsleistung

Deep-Learning-Algorithmen sind rechenintensiv und benötigen eine Infrastruktur mit ausreichender Rechenkapazität, um korrekt zu funktionieren. Ohne die erforderlichen Rechenressourcen können Deep-Learning-Algorithmen einen längeren Zeitraum für die Verarbeitung der Ergebnisse benötigen.

Was Sind Die Vorteile Von Deep Learning In Der Cloud?

Die Nutzung von Cloud-Infrastrukturen kann viele der Herausforderungen bewältigen, die mit der Ausführung von Deep-Learning-Algorithmen verbunden sind. Durch die Nutzung von Deep Learning in der Cloud können Sie Deep-Learning-Anwendungen in einem beschleunigten Tempo entwerfen, entwickeln und trainieren.

Geschwindigkeit

Das Training von Deep-Learning-Modellen kann durch die Verwendung von GPU- und CPU-Clustern beschleunigt werden, um die komplexen mathematischen Operationen durchzuführen, die für Ihre neuronalen Netze erforderlich sind. Die daraus resultierenden Modelle können dann eingesetzt werden, um große Datenmengen zu verarbeiten und zunehmend relevante Ergebnisse zu generieren.

Skalierbarkeit

Die Cloud stellt eine Reihe von On-Demand-Ressourcen bereit und bietet praktisch unbegrenzte Hardwarekapazitäten, um Deep-Learning-Modelle jeder Größe zu bewältigen. Neuronale Netzwerke können mehrere Prozessoren nutzen, um Arbeitslasten nahtlos und effizient auf verschiedene Prozessortypen und -mengen zu verteilen.

Was ist ein Deep Learning?