Deep Learning: Was ist das und wie funktioniert es?

Das Deep Learning hat sich in den letzten Jahren als eine der einflussreichsten Technologien durchgesetzt. Es kommt in alltäglichen Anwendungen wie virtuellen Assistenten, Gesichtserkennung oder maschineller Übersetzung zum Einsatz und verändert auch Branchen wie Logistik, Gesundheitswesen, Automobilindustrie und Finanzwesen. Dank seiner Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und autonom zu lernen, können Unternehmen mit Deep Learning Prozesse automatisieren, Entscheidungsfindungen verbessern und verborgene Muster aufdecken. Sein Potenzial wächst weiter, treibt Innovationen voran und schafft neue Möglichkeiten in vielen Bereichen.

In diesem Beitrag untersuchen wir, was Deep Learning ist, wie es funktioniert und welche wesentlichen Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten es bietet.

Was ist Deep Learning?

Das Deep Learning, auf Deutsch als „tiefes Lernen“ bekannt, ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzen mit mehreren Schichten beruht. Sie ahmen die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach, um Muster zu erkennen, Informationen einzuordnen und Entscheidungen zu treffen.

Laut der Fachpublikation Deep Learning (MIT Press) ist „Deep Learning eine Form des Lernens, bei der Computer aus Erfahrungen lernen und die Welt anhand einer Hierarchie von Konzepten verstehen können“. Laut den Autoren Goodfellow, Bengio und Courville „ist es nicht notwendig, dass eine Person das gesamte für das System erforderliche Wissen explizit programmiert, da die Maschine aus Erfahrungen lernt. Durch diese Hierarchie von Konzepten kann es komplexe Ideen lernen, indem es sie aus einfacheren Ideen aufbaut. Ein Diagramm dieser Hierarchien würde viele Ebenen umfassen“.

Deep Learning und Machine Learning werden oft miteinander verwechselt, da in beiden Disziplinen Maschinen anhand von Daten lernen. Deep Learning zeichnet sich jedoch dadurch aus, dass es mit großen Mengen unstrukturierter Daten (Bilder, Videos, Audio, Text) arbeiten kann, ohne dass dafür umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Das heißt, durch den Einsatz tiefer neuronaler Netze kann das System aus Erfahrungen lernen und seine Leistung kontinuierlich verbessern.

Der globale Markt für Deep Learning befindet sich in einer Phase des rasanten Wachstums. Das Beratungsunternehmen Grand View Research schätzt, dass dieser Wert bis 2030 auf 526,7 Milliarden US-Dollar steigen und dabei eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 31,8 % erreichen wird.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning funktioniert über tiefe neuronale Netze, d. h. Modelle, die aus mehreren Schichten bestehen, die Informationen schrittweise verarbeiten. Jede Schicht empfängt die Daten, wandelt sie um und leitet sie an die nächste weiter. Dabei wirken sie wie Filter, die das Ergebnis verfeinern, bis eine immer genauere Interpretation erzielt wird. Die Schichten sind wie folgt organisiert:

• Eingangsschicht. Sie empfängt die Ausgangsdaten und bereitet sie für die Verarbeitung vor.
• Verborgene Schichten. Sie führen komplexe Transformationen an den Daten durch und erkennen dabei relevante Muster und Merkmale.
• Ausgangsschicht. Sie erzeugt das Endergebnis oder die Prognose des Modells.

Netzwerke verbrauchen große Datenmengen und viel Rechenleistung. Dies wird in der Regel durch GPU-Chips (Graphics Processing Unit) und fortschrittliche Prozessoren bereitgestellt, die für parallele Operationen ausgelegt sind. Je höher die Datenqualität und die Rechenleistung, desto genauer und nützlicher sind die Prognosen des Systems.

Eine übliche Schwierigkeit beim Deep Learning ist das Überanpassen (Overfitting), das dann auftritt, wenn sich das Modell zu sehr an die Trainingsdaten anpasst und bei neuen Informationen versagt. Zur Verringerung dieses Problems werden verschiedene Verfahren wie Regularisierung, Dropout oder Kreuzvalidierung angewendet. Damit soll ein Gleichgewicht im Lernprozess hergestellt und sichergestellt werden, dass das System in realen Situationen ordnungsgemäß funktioniert.

 

Vorteile des Deep Learning

Deep Learning bietet eine Reihe von Vorteilen, die erklären, warum immer mehr Unternehmen auf diese Technologie setzen:

• Mehr Präzision. Bei der Arbeit mit großen Mengen unstrukturierter Daten (wie Bildern, Audio- oder Textdateien) erzielt es genauere Ergebnisse als andere Analysemethoden.
• Selbstständiges Lernen. Das System verbessert seine Leistung kontinuierlich, ohne dass es bei jedem Schritt neu programmiert werden muss.
• Vielseitigkeit. Es eignet sich für eine Vielzahl von Bereichen, von der Logistik über das Gesundheitswesen bis hin zum E-Commerce.
• Skalierbarkeit. Je mehr Daten es erhält, desto zuverlässiger wird es, so dass es sich hervorragend für expandierende Unternehmen eignet.
• Reduzierung menschlicher Fehler. Es automatisiert komplexe Prozesse, die Schnelligkeit und Genauigkeit erfordern.

Diese Vorteile machen Deep Learning zu einem wichtigen Instrument für Innovationen, die Optimierung von Logistik- und Geschäftsabläufen und eine effizientere datengestützte Entscheidungsfindung.

Arten des Deep Learning

Je nach Art des zu lösenden Problems gibt es verschiedene Ansätze für Deep Learning. Die wichtigsten sind:

• Faltungsneuronale Netze (CNN). Sie werden häufig bei der Analyse von Bildern und Videos eingesetzt. Sie können Objekte, Gesichter oder sogar Fehler in einer Produktionslinie erkennen.
• Rekurrentelle neuronale Netze (RNN). Sie sind für die Arbeit mit sequenziellen Daten wie Texten, Audiodateien oder Zeitreihen ausgelegt. Sie werden beispielsweise in der maschinellen Übersetzung oder bei Nachfrageprognosen eingesetzt.
• Generative gegnerische Netzwerke (GAN). Sie bestehen aus zwei Modellen, die miteinander „konkurrieren“, um neue Inhalte zu generieren. Sie werden zur Erstellung synthetischer Bilder, Musik oder Simulationen verwendet.
• Transformers. Eine Weiterentwicklung der RNN, die sich durch ihre Leistungsfähigkeit bei der Verarbeitung natürlicher Sprache auszeichnet. Sie stehen hinter den fortschrittlichsten Systemen für Chatbots und virtuelle Assistenten.

Jeder Netzwerktyp bietet unterschiedliche Fähigkeiten und eignet sich für einen bestimmten Bereich. Somit ist Deep Learning eine äußerst flexible Technologie mit ständig wachsenden Anwendungsmöglichkeiten.

Anwendungen des Deep Learning: vom Gesundheitswesen bis zur Logistik

Deep Learning ist bereits Teil vieler Lösungen für unseren Alltag, und sein Potenzial wächst in verschiedenen Branchen weiter:

• Gesundheit. Analyse medizinischer Bilder zur Früherkennung von Krankheiten, Unterstützung bei Diagnosen, Entdeckung von Wirkstoffen und Entwicklung individuellerer Behandlungen.
• Automobilindustrie. Technologische Grundlage für autonome Fahrzeuge und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), die die Umgebung in Echtzeit interpretieren, um Entscheidungen zur Verkehrssicherheit zu treffen.
• Retail und E-Commerce. Empfehlungssysteme, die das Kundenverhalten analysieren, um maßgeschneiderte Produkte anzubieten und das Einkaufserlebnis aufzuwerten.
• Sicherheit. Gesichtserkennung, Mustererkennung in Videos und intelligente Überwachung in öffentlichen und privaten Räumen.
• Logistik. Optimierung von Transportrouten, vorausschauende Bedarfsanalyse oder intelligentes Lagermanagement. Die Digitalisierung der Lieferkette (z. B. durch ein Lagerverwaltungssystem) und ihre Automatisierung (mit AMR-Robotern oder automatischen 3D-Paletten-Shuttles) ist unerlässlich, um qualitativ hochwertige Daten für das Deep Learning zu sammeln. Dadurch lassen sich Kosten senken und die Effizienz in der Lieferkette steigern.

Deep Learning eröffnet neben diesen etablierten Anwendungen neue Möglichkeiten in Bereichen wie der wissenschaftlichen Forschung, der meteorologischen Prognose und der Vorhersage extremer Wetterereignisse, der Biotechnologie und der Entwicklung innovativer Materialien.

Deep Learning, Chancen und Perspektiven

Deep Learning hat sich dank seiner Fähigkeit, aus großen Datenmengen zu lernen und seine Leistung eigenständig zu verbessern, zu einer Triebkraft für Innovationen in vielen Branchen entwickelt. Ihre Einsatzmöglichkeiten reichen von der Logistik über das Gesundheitswesen bis hin zur Automobilindustrie und Biomedizin. Sie können Prozesse automatisieren, die Präzision erhöhen und neue Geschäftsmöglichkeiten schaffen.

Für Unternehmen, die in einem zunehmend digitalisierten Umfeld wettbewerbsfähiger werden möchten, ist es wichtig zu verstehen, was Deep Learning ist, wie es funktioniert und in welchen Bereichen es eingesetzt werden kann. Wir haben es hier mit einer Technologie zu tun, die sich weiterentwickeln wird und zweifellos die Zukunft der künstlichen Intelligenz prägen wird.