Zuverlässige Lösungen für Deep Learning
Deep Learning ist ein Begriff aus dem Bereich künstlicher Intelligenz (KI) und beschreibt eine spezielle Form des maschinellen Lernens (engl. machine learning). Vereinfacht gesagt, ist maschinelles Lernen – und damit auch Deep Learning – ein Vorgang, bei dem ein künstliches neuronales Netz mithilfe von Daten selbständig „lernt“, seine Leistungsfähigkeit zu verbessern. Es imitiert also menschliches Verhalten und versucht, aus Fehlern zu lernen und bessere Ergebnisse zu produzieren.
Was sind Neuronen und neuronale Netze?
Um diesen Vorgang besser verstehen zu können, muss man die Idee solcher neuronaler Netze und ihre Funktionsweise kennen. Die Grundlage für jedes neuronale Netz sind künstliche Neuronen. Jedes Neuron wird mit unterschiedlichen Eingabedaten „gefüttert“, die bestimmte Merkmale repräsentieren wie beispielsweise Farbe, Größe, Umfang, Textur oder Tonlage. Jede solche Eingabe wird mit einer Gewichtung versehen, wodurch sich für das Neuron der Stellenwert, sprich die Wichtigkeit dieses Eingabewertes ableitet.
Mithilfe einer Funktion in dem Neuron werden die einzelnen Eingabewerte analysiert und ein Ergebnis errechnet. Dieses Ergebnis wird nun mit dem Soll-Wert, also dem gewünschten Ergebnis verglichen, und bei jeder Abweichung verändert das Neuron selbständig die einzelnen Gewichte für die Eingabewerte. Dadurch testet das Neuron unterschiedliche Kombinationen der Eingabengewichtung und ermittelt die korrekte Einstellung der Gewichte durch zahlreiche derartige Durchläufe.
Deep wie in tief
Dieser Prozess wird maschinelles Lernen genannt und erfordert entsprechend umfangreiche Daten, mit den die Neuronen „gefüttert“ wird. Am Ende der Selbstkalibrierung sagt man, das Neuron sei angelernt. Je komplexer die Aufgabe, die durch ein neuronales Netz gelöst werden soll, desto mehr Neuronen muss es enthalten, die miteinander verbunden werden und so das neuronale Netz bilden.
Besonders komplexe Netze für extrem aufwändige Anforderungen bestehen aus unterschiedlichen Schichten von Neuronen, bei der eine bestimmte Schicht ihre Eingaben aus den Ergebnissen der vorgelagerten Schicht erhält. Mehrschichtige Modelle bewirken, dass die Verarbeitungslogik nicht mehr nachvollziehbar ist, d.h. man kann am Ergebnis, welches die letzte Schicht liefert, nicht erkennen, auf welcher Grundlage es zustande gekommen ist. Dazu ist das neuronale Netz zu „tief“, woraus sich der englische Begriff Deep Learning ableitet. Damit bezeichnet Deep Learning also das maschinelle Lernen in mehrschichtigen neuronalen Netzen.
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Um ein komplexes neuronales Netz für eine bestimmte Aufgabe nutzen zu können, muss dieses zunächst trainiert werden. Hierfür braucht es die richtigen Daten, denn die Qualität der Lerndaten ist entscheidend für die Ergebnisse, die durch das neuronale Netz später produziert werden können. Insofern kommt dem Deep Learning Prozess die entscheidende Aufgabe zu, er entscheidet darüber, ob die KI-Anwendung am Ende des Tages auch wirklich „intelligente“ Lösungen produziert.
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