Deep Learning

Funktionsweise von Deep Learning

Ein gängiges Beispiel ist die Bilderkennung: Ein System wird mit Tausenden Bildern von Katzen „trainiert“. Dabei erkennt es wiederkehrende Merkmale wie Schnurrhaare, Ohren oder Bewegungen. Diese Merkmale werden im Netz gespeichert und zunehmend präzise mit dem Konzept „Katze“ verknüpft. Eine explizite Definition der Kategorie „Katze“ ist nicht notwendig, das System lernt durch Erfahrung.

Zentral für Deep Learning sind künstliche neuronale Netze, die sich aus mehreren Schichten (englisch: Layers) zusammensetzen:

• Eingabeschichten analysieren einfache Merkmale wie Linien oder Farben.
• Zwischenschichten erkennen Formen, Strukturen oder Muster.
• Ausgabeschichten treffen auf Basis aller vorhergehender Informationen eine Entscheidung – beispielsweise die Identifikation eines Objekts im Bild.

Je mehr Schichten ein Netz besitzt, desto „tiefer“ ist es, daher der Begriff Deep Learning.

Anwendungsbeispiele

Deep Learning ist mittlerweile in vielen Technologien des Alltags im Einsatz:

• Bilderkennung: Gesichtserkennung, medizinische Bildanalyse, Tiererkennung.
• Spracherkennung: Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant basieren auf Deep-Learning-Modellen, um gesprochene Sprache zu interpretieren.
• Texterstellung: Systeme wie ChatGPT erzeugen lesbare Texte, beantworten Fragen oder unterstützen bei redaktionellen Aufgaben.
• Autonomes Fahren: Fahrzeuge analysieren ihre Umgebung, erkennen Verkehrszeichen oder andere Verkehrsteilnehmer und treffen darauf basierende Fahrentscheidungen.
• Übersetzungssysteme: Tools wie DeepL oder Google Translate verbessern maschinelle Übersetzungen durch kontinuierliches Lernen aus Sprachdaten.

Kernidee

Deep Learning ermöglicht es Maschinen, eigenständig zu lernen, ohne auf explizite Programmierung angewiesen zu sein. Durch die Analyse großer Datenmengen verbessern sich diese Systeme kontinuierlich; ein zentrales Prinzip für moderne KI-Anwendungen.