3. Deep Learning

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein spezieller Bereich des maschinellen Lernens, der sich am Aufbau des menschlichen Gehirns orientiert. Dabei arbeiten viele miteinander verbundene künstliche Neuronen zusammen und verarbeiten Informationen Schritt für Schritt. Beim herkömmlichen maschinellen Lernen entscheiden wir Menschen, welche Merkmale in den Daten wichtig sind. Deep-Learning-Algorithmen hingegen erkennen diese Muster eigenständig. Die sogenannten „deep“ Modelle bestehen aus mehreren Verarbeitungsschichten, die aufeinander aufbauen. So können sie nach und nach immer abstraktere Merkmale aus den Rohdaten herausfiltern und komplexe Zusammenhänge erkennen.

Beispiel

Stell dir vor, du trainierst ein Modell, um handgeschriebene Ziffern zu erkennen. Beim traditionellen maschinellen Lernen müsste ein Experte manuell Merkmale wie Kanten, Kurven und Linienorientierungen definieren. Deep Learning überspringt diesen Schritt und das Modell lernt, diese Merkmale selbst zu erkennen, während es an tausenden handgeschriebenen Beispielen trainiert wird.

Anwendungen von Deep Learning in der realen Welt

  • Sprachassistenten
  • Gesichtserkennung
  • Selbstfahrende Autos
  • Medizinische Diagnose
  • Betrugserkennung