Die Definition
Deep Learning ist eine wichtige Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, die sich auf künstliche neuronale Netze (KNN) konzentriert. KNN sind Computermodelle, die aus vielen miteinander verbundenen Neuronen bestehen und in der Lage sind, komplexe Muster in Daten zu erkennen. Deep Learning basiert auf mehrschichtigen KNN, die aus vielen Schichten von Neuronen bestehen und dadurch eine höhere Abstraktionsfähigkeit besitzen als flache, einschichtige Netze.
Ähnlich dem menschlichen Verständnis
Deep Learning hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, autonome Fahrzeuge, Robotik, maschinelles Übersetzen und sogar in der Medizin. Ein Beispiel ist die Bilderkennung, bei der Deep-Learning-Modelle in der Lage sind, Bilder auf eine Weise zu verstehen, die dem menschlichen Verständnis ähnelt. Dies ermöglicht es ihnen, Objekte in Bildern zu erkennen und zu kategorisieren.
Training mit großen Datenmengen
Ein wichtiger Aspekt von Deep Learning ist das sogenannte „Training“ von Modellen. Hierbei wird ein Modell mit großen Datenmengen trainiert, um es auf eine bestimmte Aufgabe zu spezialisieren. Dabei passt das Modell die Gewichte der Neuronen in seinen Schichten an, um eine höhere Genauigkeit bei der Erkennung von Mustern in den Daten zu erreichen. Das Training kann sehr zeitaufwändig und rechenintensiv sein, da es enorme Datenmengen erfordert.
Deep Learning ist ein aufregendes und schnell wachsendes Forschungsgebiet, das viele Anwendungsbereiche in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft hat.