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Deep Learning Anwendungen haben eine gro脽e Reichweite, die sich 眉ber eine Vielzahl von Bereichen und Branchen erstreckt, und sind ein wichtiger Teil der k眉nstlichen Intelligenz. Deep Learning spielt sogar in einigen der Produkte und Technologien eine Rolle, die Sie wahrscheinlich in Ihrem t盲glichen Leben verwenden. Deep-Learning-Netzwerke, die 盲hnlich wie das menschliche Gehirn aufgebaut sind, k枚nnen riesige Datenmengen verarbeiten. Dies hilft Unternehmen, ihre Produkte zu verbessern, mehr 眉ber ihre Kunden zu erfahren und Probleme zu l枚sen.

Was ist Deep Learning?

Diese Unterkategorie der k眉nstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verwendet Algorithmen, die als neuronale Netze bekannt sind, um zu 鈥瀕ernen鈥� und ihre Ziele umzusetzen. Beim Deep Learning werden neuronale Netze anhand von Datens盲tzen trainiert, und mit der Zeit lernt das neuronale Netz aus den Merkmalen der Daten. Dieser Prozess erm枚glicht es dem neuronalen Netz, bei der Analyse zuk眉nftiger Datens盲tze genaue Vorhersagen zu treffen. Dieser Trainingsprozess erfolgt in der Regel auf eine von drei Arten:听

1. durch 眉berwachtes Lernen (supervised Learning),听

2. durch un眉berwachtes Lernen (unsupervised Learning) oder

3. durch verst盲rktes Lernen (Reinforcement Learning).听

Beim 眉berwachten Lernen wird das neuronale Netz mithilfe von markierten Trainingsdaten darauf trainiert, bestimmte Merkmale zu erkennen. Beim un眉berwachten Lernen lernt das neuronale Netz allm盲hlich ohne die Hilfe von gekennzeichneten Daten. 痴别谤蝉迟盲谤办耻苍驳蝉濒别谤苍别苍 erfolgt durch Versuch und Irrtum, wobei es R眉ckmeldungen erh盲lt, um zu verstehen, wann es das gew眉nschte Ergebnis erreicht hat.

Neuronale Netze

Die neuronalen Netze beim Deep Learning sind hochkomplex und bestehen aus mehreren Schichten miteinander verbundener Neuronen. Die typische Struktur eines neuronalen Netzwerks besteht aus drei Komponenten, darunter die Eingabe-, die versteckte und die Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht empf盲ngt Daten, die dann zur Verarbeitung an die versteckten Schichten weitergeleitet werden, wo die Daten analysiert werden, um Muster zu erkennen, bevor sie an die Ausgabeschicht weitergeleitet werden, wo schlie脽lich eine Ausgabe erfolgt. Je mehr versteckte Schichten neuronale Netze haben, desto leistungsf盲higer sind sie.

Zu den verschiedenen Arten von neuronalen Netzen, die beim Deep Learning zum Einsatz kommen, geh枚ren zwei g盲ngige Arten: Faltungsnetze und rekurrente neuronale Netze.听

• Neuronale Faltungsnetzwerke k枚nnen potenziell Hunderte von versteckten Schichten haben, von denen jede bestimmte Merkmale in den Daten, h盲ufig Bilddaten, erkennen soll. Diese neuronalen Netze sind eine gro脽artige Option 蹿眉谤 den Umgang mit komplexen und gro脽en Datenmengen.听

• Rekurrente neuronale Netze sind effektiv bei der Erstellung von Vorhersagen und k枚nnen Ausgabedaten als Eingabedaten wiederverwenden. Dadurch eignen sich rekurrente neuronale Netze hervorragend 蹿眉谤 den Einsatz in Bereichen wie der Spracherkennung und der B枚rsenprognose, da sie historische Informationen ber眉cksichtigen.

Deep Learning vs. maschinelles Lernen

Obwohl Deep Learning und maschinelles Lernen 盲hnlich sind, gibt es doch einige wichtige Unterschiede. Im Vergleich zu den Algorithmen des maschinellen Lernens ben枚tigen Deep-Learning-Algorithmen weniger Unterst眉tzung durch den Menschen beim Training des Modells und sind bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten 蹿眉谤 un眉berwachtes Lernen 眉berlegen. Dies ist darauf zur眉ckzuf眉hren, dass Deep-Learning-Algorithmen gr枚脽ere Datens盲tze verwenden und somit Zugang zu weit mehr Datenpunkten haben als maschinelle Lernmodelle. Dies f眉hrt jedoch auch dazu, dass der Trainingsprozess beim Deep Learning oft sehr viel l盲nger dauert als das Training eines maschinellen Lernalgorithmus.

10 Deep Learning Anwendungen

Deep Learning Anwendungen kommen in vielen verschiedenen Branchen zum Einsatz. Vielleicht nutzen Sie sogar schon einige dieser Anwendungen in Ihrem Alltag. Sehen wir uns zehn Beispiele an, die die breite Anwendung von Deep Learning verdeutlichen, um sie besser zu verstehen.听

1. Erkennung von Betrug

Deep-Learning-Algorithmen k枚nnen Sicherheitsprobleme erkennen und so zum Schutz vor Betrug beitragen. So k枚nnen Deep-Learning-Algorithmen beispielsweise verd盲chtige Versuche, sich bei Ihren Konten anzumelden, erkennen und Sie benachrichtigen sowie Sie informieren, wenn Ihr gew盲hltes Passwort nicht sicher genug ist.

2. Kundenbetreuung

Vielleicht haben Sie schon einmal einen Online-Kundendienst gesehen oder genutzt und mit einem Chatbot interagiert, der Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Fragen geholfen hat, oder einen virtuellen Assistenten auf Ihrem Smartphone verwendet. Deep Learning erm枚glicht es diesen Systemen, mit der Zeit zu lernen und Antworten zu geben.

3. Finanzdienstleistungen

Verschiedene Finanzdienstleistungen k枚nnen auf die Unterst眉tzung durch Deep Learning zur眉ckgreifen. Die pr盲diktive Analytik hilft bei der Unterst眉tzung von Anlageportfolios und dem Handel mit Verm枚genswerten an der B枚rse und erm枚glicht es Banken, das Risiko bei der Kreditvergabe zu mindern.

4. Verarbeitung nat眉rlicher Sprache

Die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache ist ein wichtiger Bestandteil von Deep Learning Anwendungen, die auf die Interpretation von Text und Sprache angewiesen sind. Chatbots 蹿眉谤 den Kundendienst, Sprach眉bersetzer und Stimmungsanalysen sind alles Beispiele 蹿眉谤 Anwendungen, die von der Verarbeitung nat眉rlicher Sprache profitieren.

5. Gesichtserkennung听

Ein Bereich des Deep Learning, der als Computer Vision bekannt ist, erm枚glicht es Deep-Learning-Algorithmen, bestimmte Merkmale in Bildern und Videos zu erkennen. Mit dieser Technik k枚nnen Sie Deep Learning 蹿眉谤 die Gesichtserkennung nutzen, um Sie anhand Ihrer einzigartigen Merkmale zu identifizieren.

6. Selbstfahrende Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge nutzen Deep Learning, um zu lernen, wie sie mit den verschiedenen Situationen, die w盲hrend der Fahrt auftreten, umgehen k枚nnen, und erm枚glichen es den Fahrzeugen, Ampeln zu erkennen, Schilder zu erkennen und Fu脽g盲ngern auszuweichen.听

7. Pr盲diktive Analytik

Deep-Learning-Modelle k枚nnen gro脽e Mengen historischer Daten analysieren, um genaue Vorhersagen 蹿眉谤 die Zukunft zu treffen. Pr盲diktive Analysen helfen Unternehmen in verschiedenen Bereichen, z. B. bei der Umsatzprognose, der Produktentwicklung, der Entscheidungsfindung und der Produktion.听

8. Empfehlungssysteme

Online-Dienste nutzen h盲ufig Empfehlungssysteme mit erweiterten Funktionen, die durch Deep-Learning-Modelle bereitgestellt werden. Bei ausreichender Datenmenge k枚nnen diese Deep-Learning-Modelle die Wahrscheinlichkeit bestimmter Interaktionen auf der Grundlage des Verlaufs fr眉herer Interaktionen vorhersagen. Branchen wie Streaming-Dienste, E-Commerce und soziale Medien setzen Empfehlungssysteme ein.

9. Gesundheits蹿眉谤sorge

Deep Learning Anwendungen in der Gesundheitsbranche dienen mehreren Zwecken. Sie k枚nnen nicht nur bei der Entwicklung von Behandlungsl枚sungen helfen, sondern Deep-Learning-Algorithmen sind auch in der Lage, medizinische Bilder zu verstehen und 脛rzten bei der Diagnose von Patienten zu helfen, indem sie Krebszellen erkennen.

10. Industrie

Deep Learning Anwendungen in der Industrieautomatisierung tragen zur Sicherheit der Arbeiter in Fabriken bei, indem sie Maschinen in die Lage versetzen, gef盲hrliche Situationen zu erkennen, z. B. wenn sich Objekte oder Menschen zu nahe an den Maschinen befinden.

Verwandte Begriffe

• Systemverwalter

• UX-Forscher

• Computergrafik

• Salesforce-Administrator

• Cybersecurity

• Sicherheitsingenieur

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