Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein iterativer Ansatz für künstliche Intelligenz (KI), bei dem maschinelle Lernalgorithmen in einer Hierarchie zunehmender Komplexität und Abstraktion gestapelt werden. Jede Deep Learning Ebene wird mit dem Wissen aus der vorangegangenen Ebene der Hierarchie erstellt.
Die erste Schicht eines tiefen Bilderkennungsalgorithmus könnte sich beispielsweise auf das Lernen von Farbmustern in den Trainingsdaten konzentrieren, während sich die nächste Schicht auf Formen konzentriert.
Schließlich wird die Hierarchie aus Schichten bestehen, die sich auf verschiedene Kombinationen von Farben und Formen konzentrieren, wobei sich die oberste Schicht auf das eigentliche zu erkennende Objekt konzentriert.
Deep Learning ist derzeit die am weitesten entwickelte KI-Architektur, die heute verwendet wird. Beliebte Deep-Learning-Algorithmen sind unter anderem:
- Neuronales Faltungsnetzwerk – der Algorithmus kann verschiedenen Objekten in einem Bild Gewichtungen und Verzerrungen zuweisen und ein Objekt im Bild von einem anderen unterscheiden. Er wird zur Objekterkennung und Bildklassifizierung verwendet.
- Rekurrente neuronale Netze – der Algorithmus ist in der Lage, sich sequenzielle Daten zu merken. Es wird für Spracherkennung, Stimmerkennung, Zeitreihenvorhersage und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.
- Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis – der Algorithmus kann bei Problemen der Sequenzvorhersage die Abhängigkeit von der Reihenfolge lernen. Es wird in der maschinellen Übersetzung und Sprachmodellierung verwendet.
- Generative adversarische Netze – zwei Algorithmen treten gegeneinander an und verwenden die Fehler des anderen als neue Trainingsdaten. Es wird bei der Wiederherstellung von Digitalfotos und Deepfake-Videos verwendet.
- Deep Belief Networks – ein unbeaufsichtigter Deep-Learning-Algorithmus, bei dem jede Schicht zwei Aufgaben hat: Sie fungiert als verborgene Schicht für das, was vorher war, und als sichtbare Schicht für das, was als nächstes kommt. Es wird im Gesundheitswesen zur Erkennung von Krebs und anderen Krankheiten eingesetzt.
Zusätzlich bieten viele dieser Algorithmen die Grundlage für moderne KI-Apps für iPhone, die fortschrittliche Funktionen wie Spracherkennung und Bildklassifizierung unterstützen.
Techopedia erklärt Deep Learning
Deep Learning wird verwendet, um neuronale Netze und entscheidungsrelevante Netzknoten aufzubauen und zu trainieren. Es gilt als eine Kerntechnologie der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0) und des Web3.
Deep Learning macht die manuelle Identifizierung von Merkmalen in Daten überflüssig und stützt sich stattdessen auf einen beliebigen Trainingsprozess, um die nützlichen Muster in den Eingabebeispielen zu entdecken. Dadurch wird das Training des neuronalen Netzes einfacher und schneller, und es kann zu besseren Ergebnissen führen, die den Bereich der künstlichen Intelligenz voranbringen.
Ein Algorithmus gilt als tief, wenn die Eingabedaten eine Reihe von Nichtlinearitäten oder nichtlinearen Transformationen durchlaufen, bevor sie ausgegeben werden. Heute verwenden die meisten Geschäftsanwendungen Algorithmen für maschinelles Lernen mit geringer Tiefe.
Bei der oberflächlichen KI, die auch als enge KI bezeichnet wird, wird keine Hierarchie von Unterprogrammaufrufen aufgebaut. Stattdessen ist diese Art von Lernalgorithmus auf die Ausführung einer einzigen, diskreten Aufgabe ausgelegt.