Deep Learning

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens (Machine Learning). Es zielt darauf ab, große Datenmengen zu verarbeiten, um Muster zu erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Schlussfolgerungen zu treffen. Dabei kommen mehrschichtige neuronale Netze zum Einsatz, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind.

Im Gegensatz zu klassischen Algorithmen ermöglicht Deep Learning, dass Systeme eigenständig lernen. Nach der Trainingsphase können sie Aufgaben automatisch ausführen, meist ohne weiteres menschliches Eingreifen.

Deep Learning hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Das liegt unter anderem an der wachsenden Menge an Daten und der verbesserten Rechenleistung. Viele der heutigen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz basieren auf Deep Learning. Beispiele dafür sind Spracherkennung, Bildverarbeitung und autonomes Fahren.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning funktioniert durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns aufgebaut sind. Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten, die in drei Typen unterteilt werden: die Eingabeschicht (Input Layer), die verborgenen Schichten (Hidden Layer) und die Ausgabeschicht (Output Layer). Jede Ebene besteht dabei aus verschiedenen Knoten (Neuronen), die mit den anderen Ebenen verbunden sind.

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In der Eingabeschicht erhält das Deep-Learning-Modell die Daten, um sie zu verarbeiten, und in der Ausgabeschicht wird schließlich die endgültige Vorhersage gemacht. In den verborgenen Schichten werden die Daten analysiert, um Muster zu erkennen.

Die verborgenen Schichten

Bei der Analyse werden die Daten schrittweise durch die verborgenen Schichten geleitet. Dabei verarbeiten die Knoten jeder Ebene die Eingabedaten und leiten ihre Ergebnisse schließlich an die nächste Ebene weiter. Die Verbindungen zwischen den einzelnen Knoten haben dabei unterschiedliche Gewichtungen.

Diese Gewichtungen bestimmen, wie wichtig eine Verbindung für die Vorhersage ist. Während des Trainingsprozesses passt das Netzwerk die Gewichte selbstständig an: Führt eine Verbindung zur richtigen Entscheidung, wird ihr Gewicht erhöht. Liegt die Vorhersage falsch, wird das Gewicht verringert.

Doch das Netzwerk vergleicht diese mit den echten Fotos in den Trainingsdaten. Erkennt es Unterschiede, werden die Gewichte im neuronalen Netz angepasst. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das Modell in der Lage ist, Bilder zu generieren, die kaum noch von echten zu unterscheiden sind. Auf diese Weise verbessert sich das Modell Schritt für Schritt eigenständig.

Wichtig: Da die genaue Gewichtung und Verarbeitung der Informationen im Netzwerk nicht sichtbar ist, ist die verborgene Schicht eine sogenannte „Black Box“. Dadurch ist es schwer nachzuvollziehen, wie genau das Modell zu seinem Ergebnis gelangt.

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Machine Learning und Deep Learning sind beides Methoden innerhalb der Künstlichen Intelligenz, die Computern beibringen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Dabei ist Deep Learning ein spezieller Teilbereich des Machine Learnings. Der Hauptunterschied liegt in der Komplexität der Modelle und der Art und Weise, wie sie Daten verarbeiten.

Machine Learning-Modelle werden oft für einfachere Aufgaben eingesetzt, wie die Klassifikation von E-Mails oder die Vorhersage von Nutzerverhalten. Diese Modelle können mit kleineren Datenmengen arbeiten und benötigen weniger Rechenleistung.

Deep Learning hingegen kommt zum Einsatz, wenn die Aufgaben besonders komplex sind und große Datenmengen vorhanden sind, wie zum Beispiel in der Bild- oder Spracherkennung. Deep Learning kann tiefere und komplexere Muster in den Daten erkennen und verarbeiten. Dafür benötigt es aber viel mehr Daten und Rechenleistung als traditionelle Machine-Learning-Modelle.

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Der größte Unterschied zwischen Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen liegt in der Funktionsweise:

Denn klassisches Machine Learning, das keine neuronalen Netze nutzt, kann mit unstrukturierten Daten nicht umgehen. Das heißt, relevante Merkmale (Features), die für eine Aufgabe wichtig sind, müssen manuell von Experten definiert werden. Bei einer Bildklassifikation müsste zum Beispiel jemand im Vorfeld festlegen, welche Eigenschaften relevant sind und dann die strukturierten Daten dem Algorithmus geben.

Beim Deep Learning kann das neuronale Netz mit unstrukturierten Daten arbeiten, da es von selbst lernt, welche Merkmale für die Aufgabe wichtig sind — ohne manuelle Vorgaben.

Wo wird Deep Learning angewendet?

Deep Learning wird in vielen Bereichen eingesetzt, oft unbemerkt im Hintergrund. Hier sind einige Anwendungsgebiete, in denen diese Technologie eine große Rolle spielt:

• Spracherkennung:
  Sprachassistenten wie Siri oder Alexa nutzen Deep Learning, um Sprache zu verstehen und auf Befehle zu reagieren. Durch die Analyse großer Datenmengen verbessern sie sich ständig und erkennen zunehmend besser Dialekte, Akzente und komplexere Anfragen.
   
• Bild- und Objekterkennung:
  Auch in der Bildverarbeitung ist Deep Learning essenziell. Ein Beispiel ist die Gesichtserkennung auf Smartphones, bei der Deep-Learning-Modelle Millionen von Bildern analysieren, um Gesichter eindeutig zu identifizieren. Diese Technologie wird auch in sozialen Medien und Foto-Apps verwendet, um Bilder automatisch nach Personen oder Objekten zu sortieren.
   
• Autonomes Fahren:
  Selbstfahrende Autos verwenden Deep Learning, um ihre Umgebung mithilfe von Kameras und Sensoren zu analysieren. Dadurch erkennen sie Fußgänger, andere Fahrzeuge und Hindernisse und können in Echtzeit entsprechend reagieren. 
   
• Personalisierte Empfehlungen:
  Plattformen wie Netflix, Spotify oder Amazon nutzen Deep Learning, um personalisierte Empfehlungen für Filme, Musik oder Produkte zu erstellen. Neuronale Netzwerke analysieren dabei die Vorlieben und das Verhalten der Nutzer, um Muster zu erkennen.
   
• Betrugserkennung:
  Deep-Learning-Modelle können auch eingesetzt werden, um normale Verhaltensmuster und ungewöhnliche Aktivitäten, wie verdächtige Transaktionen oder Anomalien, zu identifizieren. Dadurch können Banken oder Kreditkartenunternehmen potenziellen Betrug frühzeitig entdecken und verhindern.
  

Unüberwachtes Lernen

Eine Technik, die in Deep-Learning-Modellen häufig zum Einsatz kommt ist das unüberwachte Lernen. Alles, was du dazu wissen musst, erfährst du hier!