Was ist Deep Learning?

Das müssen Sie über Deep Learning wissen

 Künstlicher Intelligenz - Roboter-Assistent

Das menschliche Lernen basiert auf Erfahrungen. Dabei gilt, dass ein großer Erfahrungsschatz einen positiven Einfluss auf das Lernverhalten des Menschen hat. Diesen Grundsatz macht sich das Deep Learning ebenfalls zunutze. Grundsätzlich gilt die Künstliche Intelligenz als eine der relevanten Zukunftstechnologien der kommenden Jahre. Als Teilgebiet dieses Bereichs gewinnt auch das Deep Learning an Bedeutung für die weitere Entwicklung. Im Folgenden erfahren Sie, wie Deep Learning funktioniert und welche Einsatzmöglichkeiten es gibt.

Was ist Deep Learning?

Das Deep Learning ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung und lässt sich in das Forschungsfeld des maschinellen Lernens einordnen. Um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu imitieren, finden zudem neuronale Netze Anwendung. Für das Training dieser künstlichen Intelligenz werden vor allem große Datenmengen benötigt und analysiert. Um einen tiefgreifenden Lerneffekt zu erzeugen, orientieren sich die Entwickler an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Dementsprechend kann das System auf die bereits vorhandenen Informationen sowie das neuronale Netzwerk zurückgreifen. Durch diesen Ansatz lassen sich bereits erlernte Fähigkeiten mit neuen Inhalten anreichern und verknüpfen. Insgesamt lässt sich hierdurch ein tiefgreifender und langfristiger Lernprozess abbilden. Die technische Grundlage sind die künstlichen neuronalen Netzwerke, die während des Lernvorgangs kontinuierlich neu verknüpft werden.

Durch das Deep Learning kann die Maschine eigene Entscheidungen treffen. Zudem ist das System in der Lage eigene Prognosen zu erstellen und getroffene Entscheidungen zu hinterfragen. Bereits getroffene Entscheidungen werden im Zuge einer erneuten Überprüfung bestätigt oder geändert. Im Rahmen des Lernvorgangs ist zudem kein menschlicher Eingriff nötig. Folglich eignet sich die Technologie vor allem für Anwendungen, die auf großen Datenbeständen basieren. Hier kann das System Muster und Modelle ableiten und den Menschen bei der Arbeit unterstützen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Das Deep Learning befähigt Maschinen, sich ohne menschliches Handeln zu verbessern und neue Fähigkeiten zu erlernen. Dabei extrahiert das System Muster und Rechenmodelle aus vorhandenen Daten. Im Anschluss lassen sich diese Erkenntnisse mit Daten korrelieren und mit einem entsprechenden Kontext verknüpfen. Durch den gewonnenen Kontext kann die Maschine schlussendlich Entscheidungen treffen.

Das kontinuierliche Hinterfragen der getroffenen Entscheidungen trägt dazu bei, dass die Informationsverknüpfungen bestimmte Gewichtungen erhalten. Bestätigte Entscheidungen erhöhen die Gewichtung, während revidierte Entscheidungen zu einer Verringerung der Gewichtung führen. Durch diesen Ansatz ergeben sich zahlreiche Stufen zwischen der Eingabe- und Ausgabeschicht, die sogenannten Zwischenschichten. Diese Zwischenschichten und deren Verknüpfungen sind schlussendlich auch für den Output verantwortlich. Dabei verdeutlicht bereits der Name der Technologie das Vorhandensein dieser Schichten. Der Namensbestandteil „deep“ oder „tief“ bezieht sich auf die verborgenen Schichten des entstandenen neuronalen Netzes. Während vor allem klassische neuronale Netze lediglich zwei oder drei verborgene Schichten besitzen, zeichnen sich die tiefen Netze durch bis zu 150 verborgene Schichten aus.

Eines der beliebtesten neuronalen Netze ist das neuronale Faltungsnetz. Ein solches Faltungsnetz faltet die erlernten Merkmale mit Eingabedaten in 2D-Faltungsebenen. Mithilfe dieser Architektur lassen sich anschließend typische 2D-Daten verarbeiten. Zudem entfällt die manuelle Merkmalsextraktion, die zur Klassifizierung der Daten dient. Sämtliche Merkmale werden gelernt, indem das Faltungsnetzwerk mit entsprechenden Daten trainiert. Als weitere Besonderheit gilt die Funktionsweise der einzelnen Schichten im Netzwerk, denn jede Schicht übernimmt bei der Erkennung der Daten eine andere Funktion. Je mehr Schichten beansprucht werden, desto detaillierter werden die gewonnenen Erkenntnisse.

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Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Grundsätzlich gehören sowohl Deep Learning, als auch Machine Learning in das thematische Gebiet der künstlichen Intelligenzen. Das Deep Learning ist jedoch ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Allerdings unterscheidet sich das maschinelle Lernen bereits beim initialen Workflow vom Deep Learning. Beim maschinellen Lernen müssen die relevanten Merkmale manuell extrahiert werden. Anhand dieser extrahierten Merkmale erstellt die Software anschließend ein Modell. Ein moderner Deep-Learning-Workflow extrahiert die benötigten Merkmale dahingegen automatisch und ohne menschliches Zutun. Dementsprechend handelt es sich hierbei um einen End-to-End-Lernvorgang, bei dem die Software die automatische Erledigung einer Aufgabe erlernt.

Zudem zeichnen sich die Algorithmen des Deep Learnings durch eine Skalierbarkeit auf Basis der vorliegenden Daten aus. Dahingegen konvergieren flache Netzwerke, die durch die Bereitstellung weiterer Beispiele schlussendlich ein Leistungsplateau erreichen.

Außerdem verbessern sich die Ergebnisse von Deep-Learning-Netzen in dem Maße, in dem der Umfang der Datenbasis ansteigt. Das bedeutet, dass das neuronale Netz bei einer Ausweitung der verfügbaren Datenbasis kontinuierlich besser wird.

Anwendungsbeispiele für Deep Learning

Die komplette Informationstechnologie basiert auf den binären Grundoperationen. Doch vor allem zur Interpretation komplexer Daten, etwa von Bilddateien, ist eine feine Abstimmung einzelner Eigenschaften erforderlich. Dementsprechend muss die Software einzelne Graustufen und Ambivalenzen mittels des Einsatzes der Software differenzieren können. Insbesondere im Bereich der Bild- und Videoerkennung verzeichnete die Software in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte. Doch auch die Stimmen- und Spracherkennung schreitet kontinuierlich voran. Nachfolgend zeigen wir Ihnen, in welchen Bereichen die Technologie eingesetzt werden kann.

Krankheitserkennung mittels Bildauswertung

Die Bilderkennung gilt als eines der prädestinierten Anwendungsfelder für Deep-Learning-Algorithmen. Folglich ließen sich auch in der Medizin bedeutende Fortschritte erzielen. Mithilfe der Technologie lassen sich Röntgenbilder oder CT-Aufnahmen auf Anomalien untersuchen. Durch die angelernte Mustererkennung kann die Software schnell und präzise Krankheitsmuster identifizieren. Dabei basieren die getroffenen Entscheidungen auf umfangreichen Datensets. Oftmals beinhalten diese Datensets mehrere Millionen Bilder entsprechender Krankheitsmuster. Demzufolge ist auch die Präzision einer Diagnose im Regelfall höher als bei menschlichen Entscheidungen.

Funktionalitätserweiterung für Software-Roboter bei Robotic Process Automation

Mithilfe von Robotic Process Automation lassen sich zahlreiche manuelle Prozesse in Unternehmen automatisieren. Allerdings ist der Einsatz der Technologie stark limitiert und abhängig von standardisierten Prozessen. Trifft ein Software-Roboter auf Eingabedaten, die nicht dem erforderten Standard entsprechen, so scheitert dieser an diesen Datentypen. Das Deep Learning schickt sich an, diese Limitierung zu durchbrechen. Die Technologie kann Inputdaten auswerten und aufbereiten, sodass eine automatisierte Bearbeitung mittels RPA möglich ist. Zudem kann die Software auch das Ergebnis der Robotic Process Automation nutzen, um eine komplexe Entscheidung zu treffen.

Effizienzen in der Landwirtschaft realisieren

Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz lässt sich auch der klassische landwirtschaftliche Anbau revolutionieren. Durch den Einsatz moderne Algorithmen zur Bilderkennung erhalten Maschinen die Möglichkeit, zwischen Kulturpflanzen und Unkraut zu differenzieren. Auf diese Art und Weise lassen sich Pestizide und Herbizide selektiv verwenden. Zusätzlich können Landwirte durch den Einsatz des Deep Learnings auch den Anbau der Kulturpflanzen überwachen und die chemischen Ergänzungsmittel an den benötigten Stellen einsetzen. Hierdurch lässt sich nachhaltig der Einsatz von Pflanzenschutzmitteln reduzieren und der Ertrag steigern. Doch auch bei der Bewässerung der Felder oder der abschließenden Ernte lässt sich die Technologie gewinnbringend einsetzen.

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Fazit

Das Deep Learning ist als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz im Fokus der weiteren Forschung. Insbesondere die Möglichkeiten zur Automatisierung komplexer Prozesse bieten entscheidende Mehrwerte. Der zunehmende Aufbau neuronaler Netzwerke ermöglicht zudem die Abbildung komplexer Workflows. Insbesondere in Bereichen, in denen Maschinen den Menschen überlegen sind, stiftet dieser Ansatz einen Mehrwert. So unterstützt die Technologie den Menschen in der Medizin bei der Erstellung von Diagnosen. Hierdurch lassen sich Krankheitsbilder bereits frühzeitig identifizieren und behandeln. Auch in der Landwirtschaft bietet der Einsatz der Technologie Vorteile und verbessert den gesamten Agrar-Sektor. Außerdem ergeben sich bei der Automatisierung mittels Software-Robotern weitere Vorteile. Durch den kontinuierlichen Lernprozess verbessern sich die verwendeten Algorithmen zudem langfristig, sodass in Zukunft noch weitere Vorteile zu erwarten sind.

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