Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens in der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf Algorithmen stützt, die versuchen, Muster und Beziehungen in Daten durch eine Architektur zu modellieren, die der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden ist, bekannt als künstliche neuronale Netze.
Ein tiefes neuronales Netz besteht aus vielen Schichten von Neuronen, wobei jede Schicht auf die Ausgabe der vorherigen Schicht aufbaut. Diese Schichten sind in drei Haupttypen unterteilt:
- Eingabeschicht (Input Layer): Nimmt die rohen Daten auf.
- Versteckte Schichten (Hidden Layers): Hier erfolgt die meiste Verarbeitung durch gewichtete Verbindungen. Die Schichten können Merkmale auf verschiedenen Ebenen der Abstraktion extrahieren.
- Ausgabeschicht (Output Layer): Gibt die Endvorhersage oder Klassifizierung aus.
Deep Learning Modelle sind besonders nützlich für Aufgaben, die eine hohe Menge an Daten erfordern und bei denen die Mustererkennung komplex ist, wie z.B. Bild- und Spracherkennung, Sprachübersetzung und autonome Fahrzeuge. Diese Modelle können lernen, Features ohne menschliche Intervention zu erkennen, was als Feature-Learning bezeichnet wird. Sie erfordern jedoch in der Regel große Mengen an Rechenleistung und Daten, um effektiv zu sein.