Tiefes Lernen
Deep Learning (DL) ist eine Methode der künstlichen Intelligenz (KI), mit der Computern beigebracht wird, Daten auf eine Weise zu verarbeiten, die vom menschlichen Gehirn inspiriert ist.Deep-Learning-Modelle können komplexe Muster in Bildern, Texten, Ton und anderen Daten erkennen, um genaue Erkenntnisse und Vorhersagen zu generieren.
Die Rolle des Deep Learning
Deep Learning findet in zahlreichen Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Fertigung, der Elektronik, der medizinischen Forschung und anderen Bereichen. Hier sind einige Beispiele für Deep Learning:
- Selbstfahrende Autos nutzen Deep-Learning-Modelle, um Verkehrsschilder und Fußgänger automatisch zu erkennen.
- Das Verteidigungssystem nutzt Deep Learning, um interessante Bereiche in Satellitenbildern automatisch zu markieren.
- Die medizinische Bildanalyse nutzt Deep Learning, um Krebszellen für die medizinische Diagnose automatisch zu erkennen.
- Fabriken nutzen Deep-Learning-Anwendungen, um automatisch zu erkennen, wenn sich Personen oder Objekte in einer unsicheren Entfernung zu Maschinen befinden.
Diese verschiedenen Anwendungsfälle für Deep Learning können in vier Kategorien unterteilt werden: Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Empfehlungsmaschinen.
Computer Vision
Computer Vision bezeichnet die Fähigkeit von Computern, Informationen und Erkenntnisse aus Bildern und Videos zu extrahieren. Computer können Deep-Learning-Techniken nutzen, um Bilder zu verstehen. Computer Vision hat verschiedene Anwendungen, wie unten aufgeführt:
- Inhaltsmoderation zum automatischen Entfernen unsicherer oder unangemessener Inhalte in Bild- und Videoarchiven
- Gesichtserkennung, die Gesichter und Attribute wie offene Augen, Brillen und Gesichtsbehaarung identifiziert
- Bildklassifizierung zur Identifizierung von Markenlogos, Kleidung, Sicherheitsausrüstung und anderen Bilddetails
Spracherkennung
Deep-Learning-Modelle können die menschliche Sprache trotz Unterschieden in Sprechmuster, Tonhöhe, Tonfall, Sprache und Akzent analysieren. Virtuelle Assistenten (wie Amazon Alexa) und automatische Transkriptionssoftware verwenden Spracherkennung, um Aufgaben auszuführen wie:
- Hilft Callcenter-Agenten und kategorisiert Anrufe automatisch.
- Wandeln Sie klinische Gespräche in Echtzeit in Dokumente um.
- Fügen Sie Videos und Besprechungsprotokollen präzise Untertitel hinzu, um eine breitere Inhaltsabdeckung zu gewährleisten.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Computer nutzen Deep-Learning-Algorithmen, um Erkenntnisse und Bedeutungen aus Textdaten und Dokumenten zu gewinnen. Diese Fähigkeit, natürlichen, von Menschen erstellten Text zu verarbeiten, hat mehrere Anwendungsfälle, unter anderem in den folgenden Funktionen:
- Automatisierte virtuelle Agenten und Chatbots
- Dokumente oder Nachrichtenartikel automatisch zusammenfassen
- Business Intelligence-Analyse von Langformatdokumenten wie E-Mails und Tabellen
- Index der Schlüsselbegriffe, die zum Ausdruck von Gefühlen verwendet werden (z. B. positive und negative Kommentare in sozialen Medien)
Empfehlungsmaschine
Anwendungen können Deep-Learning-Methoden verwenden, um Benutzeraktivitäten zu verfolgen und personalisierte Empfehlungen zu entwickeln. Sie können das Verhalten verschiedener Benutzer analysieren und ihnen helfen, neue Produkte oder Dienstleistungen zu entdecken. Beispielsweise nutzen viele Medien- und Unterhaltungsunternehmen wie Netflix, Fox und Peacock Deep Learning, um personalisierte Videoempfehlungen bereitzustellen.
So funktioniert Deep Learning
Deep-Learning-Algorithmen ahmen die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns nach.Das menschliche Gehirn beispielsweise besteht aus Millionen miteinander verbundener Neuronen, die zusammenarbeiten, um Informationen zu lernen und zu verarbeiten. Ebenso bestehen Deep-Learning-Neuralnetze oder künstliche neuronale Netze aus mehreren Schichten künstlicher Neuronen, die innerhalb eines Computers zusammenarbeiten.
Künstliche Neuronen sind sogenannte Knoten, also Softwaremodule, die Daten mithilfe mathematischer Berechnungen verarbeiten. Künstliche neuronale Netzwerke sind Deep-Learning-Algorithmen, die diese Knoten zur Lösung komplexer Probleme verwenden.
Komponenten eines Deep Learning-Netzwerks
Die Komponenten eines tiefen neuronalen Netzwerks sind in Eingabeschicht, verborgene Schicht und Ausgabeschicht unterteilt:
- Eingabeebene: Ein neuronales Netzwerk (KNN) verfügt über mehrere Knoten, in die Daten eingespeist werden. Diese Knoten bilden die Eingabeschicht des Systems.
- Versteckte Schichten: Die Eingabeschicht verarbeitet die Daten und übergibt sie an weitere Schichten im neuronalen Netzwerk. Diese verborgenen Schichten verarbeiten Informationen auf verschiedenen Ebenen und passen ihr Verhalten an, wenn sie neue Informationen erhalten. Deep-Learning-Netzwerke verfügen über Hunderte verborgener Schichten und können zur Analyse von Problemen aus vielen verschiedenen Blickwinkeln verwendet werden.
- Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht besteht aus Knoten, die Daten ausgeben. Ein Deep-Learning-Modell, das eine „Ja“- oder „Nein“-Antwort ausgibt, hat nur zwei Knoten in der Ausgabeschicht. Andererseits verfügen die Knoten, die eine größere Bandbreite an Antworten ausgeben, über mehr Knoten.