Was ist Deep Learning und wie funktioniert es?

Inhaltsübersicht

Deep Learning hat viele neue Wege für die Entwicklung von Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eröffnet. Die Systeme können nun lernen, Text zu analysieren und während der Arbeit Bedeutungen zu extrahieren. Sie sind in der Lage, große Mengen an Informationen und Daten zu analysieren, zu verarbeiten und sogar zu generieren, ohne dass sie manuell programmiert werden müssen und ohne dass sie auf umfangreiche handcodierte Funktionen angewiesen sind. Wir wollen mehr über Deep Learning erfahren.

Deep Learning Definition

Der Begriff "Deep Learning" bezeichnet ein Computersystem, das im Laufe der Zeit lernt, bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Deep Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden.

Deep Learning-Techniken können zur Verbesserung einer Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Roboternavigation. Eine neue Form der künstlichen Intelligenz, die als Deep Learning bezeichnet wird, wurde von der Abteilung für künstliche Intelligenz DeepMind entwickelt.

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze aufbaut, die von der Struktur und Funktion biologischer Neuronen inspiriert sind. Die Art und Weise, wie Menschen lernen, ist die Inspiration für Deep Learning. Wir haben diese Techniken auf Bilderkennung, Sprache, Übersetzung, Sprachmodellierung und die Verarbeitung natürlicher Sprache angewandt.

Das Netzwerk der Neuronen im Computer wird durch Deep Learning erstellt. Diese Neuronen können Muster in Daten erkennen. Es gibt Dinge, die sie über die Daten lernen können. Wenn das System etwas gelernt hat, kann es neue Programme erstellen und neue Arten von Daten verarbeiten. Spracherkennung, Handschrifterkennung und Bilderkennung sind einige Beispiele für den Einsatz von Deep Learning.

Deep Learning vs. Maschinelles Lernen: Die wichtigsten Unterschiede

Deep Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, mit der riesige Datenmengen analysiert und Computer so trainiert werden, dass sie auf der Grundlage des Gelernten Aufgaben erfüllen. Kurz gesagt, es ist die Art und Weise, wie KI-Systeme heute funktionieren. 

Maschinelles Lernen wird verwendet, um Systeme zu trainieren, die Muster in großen Datenmengen erkennen und Rückschlüsse und Vorhersagen über zukünftiges Verhalten treffen können. 

Deep Learning kombiniert die Leistungsfähigkeit dieser beiden Ansätze. Durch die Verwendung einer neuronalen Netzwerkarchitektur, die der Struktur menschlicher Neuronen ähnelt, kann Deep Learning sehr große Mengen von Eingabedaten aufnehmen, sie analysieren und daraus lernen und dann Vorhersagen über zukünftige Daten treffen. Das bedeutet, dass KI-Systeme aus jeder beliebigen Menge von Daten lernen, sie blitzschnell verarbeiten und genaue Vorhersagen treffen können.

Tiefes LernenMaschinelles Lernen
MechanismusHier werden neuronale Netze verwendet, um verschiedene Arten von Daten zu verarbeiten und Schlüsselinformationen zu extrahieren, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Sie helfen dabei, viele Faktoren zu analysieren und wichtige Dinge über die Daten zu verstehen.Maschinelles Lernen ist eine Anwendung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, bei der Computerprogramme Funktionen mit Algorithmen ausführen, die darauf ausgelegt sind, Daten zu analysieren und auf der Grundlage der Informationen Vorhersagen zu treffen.
VerwendungDeep-Learning-Algorithmen gehören in den Bereich der selbstgesteuerten Programme. Diese werden ausgeführt, wenn das System eine Analyse oder Interpretation von Daten benötigt.Das maschinelle Lernen ist eine Analysetechnik für Daten, die von Analysten verwaltet wird, um verschiedene Variablen in unterschiedlichen Datensätzen zu bewerten.
BeispieleEinige Beispiele für Deep Learning sind virtuelle Sprachassistenten, Chatbots, Gesichtserkennung usw.Spracherkennung, Bilderkennung, Google-Übersetzer, Verkehrswarnungen auf Google Maps, statistische Arbitrage, Wettervorhersage usw. sind einige Beispiele für maschinelles Lernen. 
AnwendungenSelbstfahrende Autos, virtuelle Assistenten, Bilderkennung, Betrugserkennung usw.Empfehlungsmaschinen, Finanz- und Bankwesen, NLP und prädiktive Modellierung, usw.
DatenpunkteDie Datenpunkte, die für die Analyse verwendet werden, werden beim Deep Learning in Millionenhöhe gezählt.Hier sind die Datenpunkte nur in Tausend nummeriert.
AlgorithmusBackpropagation, neuronale Faltungsnetze, rekurrente neuronale Netze, Netze mit Langzeitgedächtnis, usw. Lineare Regression, logistische Regression, SVM-Algorithmus, KNN-Algorithmus, Naive Bayes-Algorithmus usw.
AusgabeDeep Learning liefert uns in der Regel Punkte, Elemente, Klassifizierungen oder einfach Texte.Beim maschinellen Lernen ist die Ausgabe für einen ML-Algorithmus in der Regel ein numerischer Wert.
Maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Anwendungen von Deep Learning

  • Selbstfahrende Autos

Selbstfahrende Autos sind so konzipiert, dass sie selbstständig fahren können. Sie sind mit Kameras, Radar, Laserscannern und anderen Sensoren ausgestattet. Diese Autos nutzen auch Deep-Learning-Algorithmen, um die von ihnen gesammelten Daten zu analysieren. Sie lernen, Objekte in ihrer Umgebung zu erkennen und die Straßenverhältnisse zu verstehen. Sie nutzen diese Informationen, um sich selbst durch die Straße zu navigieren. Sie können Unfälle vermeiden und sogar schneller fahren als der Durchschnittsfahrer. Sie sind sicher, weil sie wissen, was um sie herum vor sich geht. Sie müssen sich keine Sorgen machen, dass sie rücksichtslos fahren.

  • Sentiment-Analyse

Bei der Stimmungsanalyse geht es darum, Emotionen in schriftlichen Inhalten zu erkennen. Mithilfe der Stimmungsanalyse können Sie herausfinden, wie Kunden über Ihr Produkt, Ihre Dienstleistung oder Ihr Unternehmen denken. Die Stimmungsanalyse wird zu einem wichtigen Bestandteil des Marketings, weil sie viele Informationen darüber liefert, wie die Menschen über Ihre Produkte denken.

Unternehmen können Deep-Learning-Algorithmen auch nutzen, um zu verstehen, welche Kunden eher bereit sind, Produkte und Dienstleistungen von ihnen zu kaufen. Deep Learning hilft bei der Nutzung von Stimmungsanalysen, um zu wissen, wie sie ihre Kunden besser bedienen können, und hilft auch dabei, die beste Quelle zu finden, um Feedback von Kunden zu erhalten und zu sehen, was sie über das Unternehmen denken.

  • Virtueller Assistent

Chatbots sind eine der am weitesten verbreiteten Formen von virtuellen persönlichen Assistenten. Sie können verschiedene Aufgaben übernehmen, z. B. Fragen beantworten, Sie an Veranstaltungen erinnern, Ihre Termine buchen, prüfen, ob Sie ein wichtiges Dokument mitnehmen müssen usw. Einige beliebte virtuelle Assistenten, die Deep-Learning-Algorithmen verwenden, sind Siri, Cortana, Google Now und Alexa.

  • Gesundheitswesen

Deep Learning ist im Gesundheitswesen auf dem Vormarsch. Es wird für die Vorhersage von Gesundheitsproblemen einer Person auf der Grundlage von Daten von am Körper getragenen Sensoren verwendet, die die Herzfrequenz, die Atmung, den Blutdruck und andere Dinge einer Person messen. Ein Arzt kann diese Informationen nutzen, um die Krankheit zu diagnostizieren und sie wirksamer zu behandeln. Mit diesem Ansatz können wir die medizinischen Behandlungen verbessern und letztlich Leben retten.

  • Deep Learning in sozialen Medien

Facebook hat denselben Deep-Learning-Algorithmus verwendet, um die Gesichter der Nutzer zu markieren. Facebook nutzt diese Technologie, um seine Gesichtserkennung genauer zu machen. Auf diese Weise kann es hilfreich sein, Facebook zu nutzen, um Seiten zu empfehlen, die für die Interessen eines Nutzers relevant sind.

Instagram verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um die Kommentare und Fotos eines Nutzers zu analysieren. Auf diese Weise können Inhalte erkannt werden, die bösartig sein könnten, wie Werbung oder Spam. Außerdem hilft es bei der Erkennung von Bildern, einschließlich Haustieren, Berühmtheiten, Lebensmitteln und Produkten.

Twitter hat einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der dabei hilft, Tweets automatisch zu markieren. Der Algorithmus analysiert eine Vielzahl von Daten über die Tweets von Menschen, um die sich wiederholenden Muster zu verstehen. Auf diese Weise kann Twitter die Themen erkennen, über die Menschen am häufigsten tweeten, und ihnen bessere Vorschläge machen.

Letzte Worte: Die Zukunft des Deep Learning

KI wird bereits in vielen verschiedenen Bereichen und Anwendungen eingesetzt, von der Verbesserung Ihrer Social-Media-Erfahrung bis zur Erkennung von Mustern in Bildern. Wir haben schon immer an die Fähigkeit des maschinellen Lernens und der KI geglaubt, große Probleme zu lösen, aber die Auswirkungen dieser Technologie auf die reale Welt stehen erst am Anfang. Vieles deutet bereits darauf hin, dass die Anwendung von KI und insbesondere von maschinellem Lernen unser Leben auf eine Weise verbessern kann, die wir uns noch gar nicht vorstellen können. 

Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, verändert bereits die Welt. Die Zukunft des Deep Learning ist aufregend, weil es die Möglichkeit verspricht, dass KI-Systeme bei Aufgaben, die Menschen mit Leichtigkeit erledigen, genauso schnell werden wie Menschen. Die Zukunft der KI wird weitgehend davon abhängen, wie wir diese Algorithmen mit Informationen versorgen. Forscher glauben, dass Deep Learning zur Lösung von Problemen eingesetzt werden wird, die Menschen mit herkömmlichen Methoden nicht lösen könnten.

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