Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens (Machine Learning) innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI). Es bezeichnet Methoden, bei denen künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten („deep“ = tief)verwendet werden, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu verarbeiten.

Merkmale von Deep Learning

  1. Mehrschichtige neuronale Netze
    • Anders als „flache“ Modelle bestehen Deep-Learning-Systeme aus vielen Schichten von Neuronen (Input-, Hidden- und Output-Layer).
    • Jede Schicht extrahiert zunehmend komplexere Merkmale.
  2. Automatische Merkmalsextraktion
    • Klassisches Machine Learning: braucht oft manuell definierte Merkmale (Features).
    • Deep Learning: lernt die relevanten Merkmale automatisch aus Rohdaten (z. B. Pixeln, Audiosignalen, Text).
  3. Hohe Daten- und Rechenanforderungen
    • Funktioniert besonders gut bei großen Datenmengen und mit leistungsfähiger Hardware (GPUs/TPUs).

Wie funktioniert es?

  • Input: Daten wie Bilder, Texte oder Sprache.
  • Verarbeitung: Jede Schicht im Netzwerk transformiert die Daten, z. B. von Kanten → Formen → Objekten (bei Bildern).
  • Output: Klassifikation, Vorhersage oder Generierung (z. B. Katze/Hund erkennen, Text erzeugen).

Beispiele für Deep Learning

  • Bildverarbeitung: Gesichtserkennung, Objekterkennung, medizinische Bilddiagnostik.
  • Sprachverarbeitung (NLP): Übersetzungen, Chatbots, Textgenerierung.
  • Spracherkennung: Siri, Alexa, automatische Untertitel.
  • Autonomes Fahren: Bilderkennung durch Kameras und Sensorfusion.

Unterschied zu klassischem Machine Learning

  • Machine Learning: arbeitet oft mit einfacheren Algorithmen (z. B. Entscheidungsbäume, Support Vector Machines), die strukturierte Daten brauchen.
  • Deep Learning: erkennt komplexe Muster in unstrukturierten Daten (Bilder, Ton, Text) durch viele Verarbeitungsschichten.

👉 Kurz gesagt:
Deep Learning ist eine Technik der KI, bei der tiefe neuronale Netze verwendet werden, um komplexe Muster aus großen Datenmengen zu lernen – Grundlage moderner KI-Anwendungen wie ChatGPT, Bildgeneratoren oder autonomes Fahren.