Deep Learning wird häufig als ein wichtiges Element des maschinellen Lernens und als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) definiert.
Beim Deep Learning geht es um die Entwicklung von Software, deren Aufgabe es ist, das Verhalten des menschlichen Geistes, insbesondere Lernprozesse und Informationsverarbeitung, zu imitieren und zu simulieren.
Deep Learning ist einer der zukunftsweisenden, dynamisch wachsenden Märkte, Wissens- und Arbeitsbereiche, der in immer mehr Branchen, Märkten, Produkten und Dienstleistungen Anwendung findet.
Wenn Sie zum Beispiel von autonomen Autos gehört haben, dann verbirgt sich Deep Learning hinter der Entwicklung dieser Technologie, ihrer Verbreitung und ihrem Wachstum. Tatsächlich hat sich direkt vor unseren Augen eine enorme Veränderung vollzogen.
Die Technologie, von der vor einiger Zeit noch kein großer Erfolg erwartet wurde, erfreut sich allmählich großer Beliebtheit und wird immer häufiger als echter "Game-Changer" in der Automobilindustrie angesehen.
Die Automobilindustrie ist nicht die einzige Branche, die auf Deep Learning setzt. Der Einsatz von Deep-Learning-Technologien und -Lösungen wird ein wachsendes Spektrum menschlicher Aktivitäten umfassen.
Deep Learning kommt überall dort zum Einsatz, wo es um die Erfassung und Analyse großer Datenmengen geht.
Die Deep-Learning-Technologie ist bei statistischen Studien und bei der Erstellung von Modellen für den Verlauf eines Phänomens oder für Vorhersagen äußerst nützlich. Deep Learning ist zunehmend verbreitet.
Sie kann nicht nur beim Autofahren auftreten, sondern auch bei der Nutzung verschiedener digitaler Assistenten.
Es wird auf Websites und auf Geräten wie Fernsehern angeboten.
Was ist Deep Learning? Was ist die Bedeutung von Deep Learning? Was sind künstliche neuronale Netze? Wie funktioniert Deep Learning? Welche anderen Verwendungszwecke können neuronale Netze haben?
Dies sind die wichtigsten Fragen, die wir uns heute stellen werden. Und die wir so einfach wie möglich beantworten werden.
Wir laden Sie ein, weiterzulesen!
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Eine kurze Geschichte des Deep Learning
Die Geschichte des Deep Learning ist untrennbar mit der Entwicklung der Computerwissenschaft, der Rechenleistung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen verbunden. Das ist wahr. Aber es ist auch wahr, dass seine Geschichte nicht so kurz ist, wie Sie vielleicht denken.
Die Ursprünge des Deep Learning-Konzepts lassen sich bis in die 1950er Jahre zurückverfolgen, als Alan Turing seine eigene Maschine zum Lernen entwickelte.
Turing Beitrag zur Entwicklung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning ist wirklich von unschätzbarem Wert.
Übrigens empfehlen wir Ihnen einen kurzen Artikel über seinen Beitrag, "Alan Turing and the beginning of AI.".
Diese bahnbrechenden und kanonischen Ideen, Konzepte und Begriffe von Alan Turing stellen einen Meilenstein in der Entwicklung dieses Wissenszweigs dar.
In den folgenden Jahrzehnten wurden Programme, Algorithmen, Lösungen und Konzepte entwickelt, deren Ziel es war, "Maschinen beizubringen, wie man lernt und selbstständig denkt".
Es sei daran erinnert, dass es neuronale Netze als Konzept, als eine bestimmte Technologie, schon seit mehreren Jahrzehnten gibt.
Zu den bahnbrechenden Momenten in der Entwicklung des Deep Learning, die Sie in dem Artikel "A Brief History of Deep Learning" nachlesen können, gehören unter anderem:
- Erste Algorithmen für Deep Learning, entwickelt von Alexey Ivakhnenko
- Erstes "Faltungsneuronales Netzwerk" von Kunihiko Fukushima
- FORTRAN-Code für Backpropagation, geschrieben von Seppo Linnainmaa
- Mapping- und Erkennungssystem für ähnliche Daten, entwickelt von Dan Cortes und Vladimir Vapnik
- Long Short-Term Memory, entwickelt von Sepp Hochreiter und Jürgen Schmidhuber
Dazu muss man sagen, dass selbst die kühnsten Ideen ohne die Entwicklung der Rechenleistung von Prozessoren, die heute enorme Datenmengen in sehr kurzer Zeit verarbeiten können, nicht möglich wären.
Daher mussten wir auf einen weiteren Durchbruch beim Deep Learning warten. Dies geschah 1999, als die Graphics Processing Unit (GPU) entwickelt wurde, die die Rechenleistung von Grafikprozessoren erhöhte.
Mit der Zunahme der Rechenleistung von Prozessoren wurde Deep Learning immer weniger als Kuriosität, sondern vielmehr als vielversprechende Technologie betrachtet, die sich in vielen Branchen als Durchbruch erweisen könnte.
Diese intuitiven Überzeugungen haben sich sehr schnell als wahr erwiesen.
Es ist nicht verwunderlich, dass große Unternehmen (z. B. Google) in die Entwicklung von Deep Learning investiert haben, was das Wachstum dieser Technologie erheblich beschleunigt und auch die Einstellung dazu verändert hat.
Deep Learning — was ist das?
Kehren wir zu unserer Hauptfrage zurück. Um die Vorteile und den Umfang des Einsatzes der Deep Learning-Technologie zu verstehen, ist es notwendig, sie zu definieren, zu erklären und ausführlich zu beschreiben.
Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Computer Algorithmen und deren Ergebnisse analysiert, um zu "lernen", wie man Prozesse verbessern und neue schaffen kann.
Um ein klares Verständnis der Beziehungen und Überschneidungen von Konzepten zu erhalten, sollten wir hinzufügen, dass Künstliche Intelligenz (KI) ein breiterer Begriff ist, bei dem maschinelles Lernen und Deep Learning Untergruppen sind.
Im Allgemeinen beruhen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf der Fähigkeit, Muster zu erkennen und dann auf der Grundlage von in der Vergangenheit beobachteten Daten zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
Der Hauptvorteil des Einsatzes von künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzen, maschinellem Lernen und Deep Learning liegt in der Möglichkeit, viele Prozesse zu automatisieren und analytische und physische Aufgaben ohne menschliche Beteiligung durchzuführen.
Im Gegensatz zu einigen Algorithmen des maschinellen Lernens, die in ihrer Lernfähigkeit begrenzt sind, kann Deep Learning jedoch seine Effizienz dank des Zugangs zu mehr Daten verbessern.
Deep Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen auch durch die Art der Daten und die Lernmethoden. Außerdem erfordert Deep Learning im Gegensatz zum maschinellen Lernen keine Vorverarbeitung der Daten.
Deep-Learning-Algorithmen können selbständig unstrukturierte Daten erfassen und verarbeiten und die Merkmalsextraktion automatisieren.
Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten Fotos von Katzen und Hunden aus einer Reihe von Fotos isolieren; im Falle des maschinellen Lernens ist es notwendig, charakteristische Merkmale zu bestimmen, die es ermöglichen, eine Art von einer anderen zu unterscheiden.
Bei der Verwendung von Deep Learning ist dies nicht erforderlich. Deep-Learning-Algorithmen erkennen diese Merkmale selbständig.
Die beim Deep Learning verwendeten Algorithmen ermöglichen es uns, hierarchische Modelle zu erstellen, die den menschlichen Denkprozessen ähneln.
Beim Deep Learning werden neuronale Netze erstellt, die statt Daten zu organisieren und eine Reihe von definierten Gleichungen auszuführen, grundlegende Datenparameter bestimmen und Muster mithilfe mehrerer Verarbeitungsschichten erkennen.
Ein Zitat aus dem Artikel "What Is Deep Learning? 3 things you need to know" ist eine gute Zusammenfassung für diesen Teil unserer Diskussion. Beim Deep Learning werden nämlich automatisch Merkmale aus Bildern extrahiert.
Darüber hinaus führt Deep Learning ein "End-to-End-Lernen" durch, d. h. ein Netzwerk erhält Rohdaten und eine Aufgabe, z. B. eine Klassifizierung, und lernt, wie es diese Aufgabe automatisch erledigen kann.
Und damit sind wir bei der nächsten entscheidenden Frage angelangt.
Wie funktioniert Deep Learning?
Deep Learning basiert in den meisten Fällen auf neuronalen Netzwerkarchitekturen.
Neuronale Netze sind in ihrem Aufbau dem menschlichen Gehirn ähnlich und bestehen aus künstlichen Neuronen — Knoten.
Wir können drei Arten von Knotenpunkten unterscheiden:
- Eingangsknoten
- Versteckte Knoten
- Ausgangsknoten
Eingangs- und Ausgangsknoten in einem neuronalen Netz werden als sichtbare Schichten bezeichnet.
Ein Eingabeknoten ist der Ort, an dem die Daten zur Verarbeitung eingegeben werden, und der Ausgabeknoten ist der Ort, an dem die endgültige Prognose oder Klassifizierung erfolgt.
Ein Netzwerk ist umso tiefer, je mehr Knoten es hat. Ein wesentliches Merkmal neuronaler Netze ist, dass die Leistung mit zunehmender Tiefe des Netzes steigt.
Die Knoten lernen, wie sie die Eingabedaten in eine komplexe Darstellung übersetzen können, die mit jeder weiteren Ebene etwas abstrakter wird. Die Ausgangsdaten eines Knotens werden zu Eingangsdaten eines anderen Knotens.
Mit anderen Worten: In einem neuronalen Netz bewegen sich die Signale zwischen den Knoten und werden mit einem entsprechenden Gewicht versehen.
Ein Knoten mit höherem Gewicht hat mehr Einfluss auf die nächste Schicht von Knoten. Die letzte Schicht kompiliert diese Eingabedaten, um Ausgabedaten zu erstellen.
Obwohl neuronale Netze bereits seit mehreren Jahrzehnten bekannt sind, werden sie erst seit kurzem in diesem Umfang eingesetzt, und zwar aus einem einfachen Grund.
Deep Learning benötigt zum Lernen eine enorme Rechenleistung und eine große Menge an Daten, um präzise Ergebnisse zu erzielen.
Der Lernprozess ist zeitaufwändig, da das System sein Modell nach und nach verbessert.
Die rasante technologische Entwicklung hat das Deep Learning in den letzten Jahren dynamisch wachsen lassen.
Zu den beliebtesten Deep-Learning-Algorithmen gehören die folgenden:
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)
- Recurrent Neural Networks (RNNs)
- Generative Adversarial Networks (GANs)
- Multilayer Perceptrons (MLPs)
- Deep Belief Networks (DBNs)
CNNs werden eingesetzt, um Satellitenbilder zu identifizieren, medizinische Bilder zu verarbeiten und Anomalien zu erkennen.
LSTMs werden häufig eingesetzt, um Sprache zu erkennen, Musik zu komponieren und pharmazeutische Produkte zu entwickeln.
RNNs werden zur Erkennung von Handschriften und für die maschinelle Übersetzung verwendet.
GANs werden zur Erstellung von Animationen, Fotos von menschlichen Gesichtern und zum Rendern von 3D-Objekten verwendet.
MLPs werden zur Erstellung von Software für die Sprach- und Bilderkennung sowie für die maschinelle Übersetzung eingesetzt.
BDNs werden eingesetzt, um Bilder und Videos zu erkennen und Bewegungen zu erfassen.
Wenn Sie Ihr Wissen erweitern möchten, empfehlen wir Ihnen den Artikel "Top 10 Deep Learning Algorithms You Should Know in 2022" zu lesen.
Darin finden Sie eine ausführliche Erörterung der einzelnen Algorithmen, insbesondere ihrer Funktionsweise, ihres Anwendungsbereichs und ihres Nutzens.
Warum ist Deep Learning wichtig?
Die einfachste Antwort auf die obige Frage sollte wie folgt lauten: Weil Deep Learning für Unternehmen außerordentlich nützlich und profitabel ist.
Wenn Sie eine detailliertere Begründung benötigen, dann sollte sie wie folgt aussehen: Die Deep-Learning-Technologie hat durch Algorithmen und neuronale Netze völlig neue Möglichkeiten zur Klassifizierung, Erkennung, Erschließung und Beschreibung von Daten geschaffen.
Deep Learning wird zunehmend und erfolgreich in Branchen eingesetzt, in denen nicht-numerische Daten entwickelt werden müssen.
Deep Learning ist äußerst nützlich für Folgendes:
- Spracherkennung
- Bilderkennung
- Übersetzung der Texte
Die Entwicklung des Deep Learning geht, wie bereits erwähnt, Hand in Hand mit der Entwicklung der Rechenleistung und der Verfügbarkeit von Daten.
Und es ist auch mit der Entwicklung dem verteilten Cloud-Computing und der Grafikverarbeitungseinheit (GPU) verbunden. Und in diesen Bereichen haben wir es auch mit einem sehr dynamischen Wachstum zu tun.
Eine weitere Variable, die den Einsatz der Deep Learning-Technologie, ihre Zukunft und die Aussichten ihrer Entwicklung beeinflusst, sind die Veränderungen in der menschlichen Interaktion mit Computern, Anwendungen und Software-Schnittstellen.
Die traditionelle Interaktion mit Tastatur und Maus wird zunehmend durch taktile Interaktionen ersetzt. Und die klassische Bedienung mit einem Mauszeiger wird durch Gesten ersetzt.
Immer häufiger bedeutet Interaktion auch verbale Kommunikation, d. h. Befehle mit Worten, die auf ein Gerät gerichtet sind.
Seitdem sich Deep Learning in der Kosmologie, der Pharmazie, der Symptomatologie, der Genetik und der Motorisierung als hilfreich erwiesen hat, hat sich seine Zukunft deutlich verbessert.
Dies gilt umso mehr, als zivilisatorische Herausforderungen wie die globale Erwärmung neue Technologien, einschließlich kognitiver, analytischer und prädiktiver Werkzeuge, erfordern werden, die nicht nur große Datenmengen verarbeiten, sondern auch ein angemessenes Maß an Genauigkeit und Relevanz bieten müssen.
Die Entwicklung der Robotik, des Internets der Dinge, der Anwendungen, der biomedizinischen Technologien, der Kriminologie und vieler, vieler weiterer Bereiche wird hauptsächlich von der Entwicklung der Deep Learning-Technologien abhängen.
Wie wird Deep Learning derzeit eingesetzt?
Deep Learning findet immer mehr Anwendung in verschiedenen Branchen. Es ist eine Tatsache, ein Trend und für viele von ihnen die Gegenwart oder nahe Zukunft.
Deep-Learning-Algorithmen werden immer häufiger eingesetzt:
- E-Commerce
- Finanzen
- Medizin und Gesundheitswesen
- Pharmazie
- Sicherheit
- Logistik und Transport
Laut den im Bericht "2020 State of AI Survey Report" veröffentlichten Forschungsergebnissen werden Organisationen und Unternehmen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, nahezu gezwungen sein, maschinelles Lernen, Deep Learning und die Automatisierung von Roboterprozessen und -dienstleistungen einzusetzen.
Und dies geschieht bereits zu einem großen Teil.
53 % der Unternehmen, die bereits die Vorteile der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, planen in naher Zukunft den Einsatz von Deep Learning-Lösungen.
Das ist nicht überraschend.
Deep Learning (dank der Verwendung von tiefen neuronalen Netzen) macht es möglich:
- Analysieren Sie verschiedene Anwendungsfälle
- Prototyp
- Modellmuster
- Vorhersagen treffen (z. B. Kaufvorhersagen — der Fall der Empfehlungen bei Amazon und Netflix)
- Optimieren Sie den Lernprozess
- Identifizieren
- Diagnose
- Risiko abschätzen (z. B. in der Finanzbranche)
- Lösungen anbieten
- Stimmungen analysieren
- Anomalien erkennen
Die Finanzbranche nutzt das Potenzial von Deep Learning u. a. zur Einschätzung von Kreditrisiken und zur Automatisierung von Back-Office-Abläufen.
Regierungsbehörden und öffentliche Einrichtungen verwenden häufig Deep Learning zur Identifizierung und Klassifizierung von Bildern.
Auf Flughäfen ist diese Art von Technologie sehr hilfreich, um das Sicherheitsniveau zu erhöhen, die Abläufe zu beschleunigen und die Verwaltung der Warteschlangen zu automatisieren.
In der Robotik hilft Deep Learning den Robotern, ihre Umgebung und die darin auftretenden Veränderungen zu erkennen und darauf zu reagieren.
Die Zukunft der Robotik und des Deep Learning liegt im verstärkten Einsatz von Robotern für eigenständige Arbeiten und zur Unterstützung der Menschen im täglichen Leben.
In der Landwirtschaft bedeutet Deep Learning die Unterstützung von Maschinen, dank derer sie zwischen Pflanzen unterscheiden und sie selektiv besprühen können — mit Dünger oder Herbiziden.
Immer häufiger wird die Deep Learning-Technologie für eine optimale und genaue Ernte eingesetzt.
In der Medizin wird Deep Learning zur Bildgebung, Diagnose und Vorhersage von Gesundheitsproblemen eingesetzt.
Deep Learning findet auch in der Politik Anwendung, genauer gesagt bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit von Wahlerfolgen oder -niederlagen.
Das ist natürlich nur ein Ausschnitt, eine bescheidene, illustrative Liste, die nur annähernd zeigt, wie breit der Anwendungsbereich von Deep Learning sein kann.
Die Möglichkeiten des Deep Learning werden ständig erweitert, ebenso wie die Effizienz, Effektivität und Kosteneffizienz der Technologie selbst verbessert werden.
Es ist unmöglich, in einem einzigen Artikel über alle Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning zu schreiben: traditionelle analytische Anwendungen, kognitives Computing, Deep Learning-Technologien, Zeitreihenanalyse und neue Methoden der Streaming-Datenverarbeitung.
Es sollte jedoch hinzugefügt werden, dass immer wieder neue Klassen von neuronalen Netzen entstehen und ständig weiterentwickelt werden. Zweifelsohne werden wir mehr über neue Deep Learning-Techniken schreiben und lesen.
Der Einfluss von Deep Learning (Innovationen in der Konstruktion von neuronalen Netzen) ist bereits sehr groß.
Was ist Deep Learning? Zusammenfassung
- Deep Learning wird häufig als ein wichtiges Element des maschinellen Lernens und als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) definiert.
- Deep-Learning-Spezialisten entwickeln Software, deren Aufgabe es ist, den menschlichen Verstand zu imitieren.
- Beim Deep Learning geht es hauptsächlich darum, den Lernprozess und die Verarbeitung von Daten nachzuahmen.
- Die Geschichte des Deep Learning ist untrennbar mit der Entwicklung der Computerwissenschaft, der Rechenleistung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen verbunden.
- Die Ursprünge des Deep Learning-Konzepts lassen sich bis in die 1950er Jahre zurückverfolgen, als Alan Turing seine eigene Lernmaschine entwickelte.
- In den folgenden Jahrzehnten wurden Programme, Algorithmen, Lösungen und Konzepte entwickelt, deren Ziel es war, "Maschinen beizubringen, wie man lernt und selbstständig denkt".
- Große Unternehmen (z. B. Google) investieren schon seit geraumer Zeit in die Entwicklung von Deep Learning, was die Entwicklung dieser Technologie erheblich beschleunigt hat.
- Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Computer Algorithmen und deren Ergebnisse analysiert, um zu "lernen", wie man Prozesse verbessern und neue schaffen kann.
- Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen beruhen auf der Fähigkeit, Muster zu erkennen und dann auf der Grundlage von in der Vergangenheit beobachteten Daten zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Sie stützen sich stark auf die Grundlagen des kognitiven Computings und sind eine Form des vernetzten Lernens, das auf der Nutzung der verfügbaren Daten beruht.
- Deep Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen durch die Art der Daten und die Lernmethoden.
- Deep Learning erfordert im Gegensatz zum maschinellen Lernen keine Vorverarbeitung der Daten.
- Deep-Learning-Algorithmen ermöglichen die Erstellung von Vorhersagesystemen; sie können unstrukturierte Daten selbstständig erfassen und verarbeiten und die Extraktion von Merkmalen automatisieren — sie sind eine Art des automatischen Lernens.
- In den meisten Fällen basiert das zentrale Element des Deep Learning auf der Architektur neuronaler Netze.
- Neuronale Netze sind in ihrem Aufbau dem menschlichen Gehirn ähnlich und bestehen aus künstlichen Neuronen — Knoten.
- Eingangs- und Ausgangsknoten in einem neuronalen Netz werden als sichtbare Schichten bezeichnet.
- Ein Eingabeknoten ist der Ort, an dem die Daten zur Verarbeitung eingegeben werden, und der Ausgabeknoten ist der Ort, an dem die endgültige Prognose oder Klassifizierung erfolgt.
- Dadurch übertrifft Deep Learning die traditionellen Modellierungsmethoden bei weitem.
- Die Deep Learning-Technologie hat dank der enormen Rechenleistung von Computern und der zunehmenden Rechenleistung von Grafikprozessoren die Fähigkeit, Daten mithilfe von Algorithmen und neuronalen Netzen zu klassifizieren, zu erkennen, zu entdecken und zu beschreiben, auf eine völlig neue Ebene gebracht.
- Die Entwicklung der schriftlichen Textanalyse, der Robotik, des Internets der Dinge, der Anwendungen, der biomedizinischen Technologien, der Kriminologie und vieler, vieler weiterer Bereiche wird hauptsächlich von der Entwicklung der Deep-Learning-Technologien abhängen.
- Deep-Learning-Algorithmen werden zunehmend im E-Commerce, im Finanzwesen, in der Medizin, im Gesundheitswesen, in der Pharmazie, in der Sicherheit, in der Logistik und im Transportwesen eingesetzt, wo ihre Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, analytische Prozesse durchzuführen und eine hohe Genauigkeit zu erreichen, einen entscheidenden Vorteil darstellt.
- Mit maschinellem Lernen und Deep Learning können wir verschiedene Anwendungsfälle und Prototypen analysieren, Muster modellieren, Vorhersagen treffen und Prozesse optimieren.
- Der weit verbreitete Einsatz von tiefen neuronalen Netzen umfasst die Identifizierung, Diagnose und Abschätzung von Risiken.
- Deep Learning umfasst auch die Bereitstellung von Lösungen, die Analyse von Stimmungen und das Aufspüren von Anomalien.
- Es ist davon auszugehen, dass es immer mehr praktische Anwendungen der Bilderkennung und Methoden zum Einsatz von Deep Learning geben wird.
