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Big Data und Deep Learning So spürt Deep Learning Datenmuster auf

Autor / Redakteur: Michael Matzer / Nico Litzel

Die Zunahme an unstrukturierten Daten wie etwa Bildern, Blogs und Sprachbotschaften macht es ratsam, diese Massendaten automatisch erkennen zu lassen. Deep Learning, ein Unterbereich des Machine Learning, hilft bei der Erkennung dieser Daten und findet Muster in natürlicher Sprache, in Bildern und vielem mehr.

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Im großen Feld von Artificial Intelligence (AI) bildet Deep Learning eine Unterdisziplin von Machine Learning.
Im großen Feld von Artificial Intelligence (AI) bildet Deep Learning eine Unterdisziplin von Machine Learning.
(Bild: Intel)

Heute „sehen“ und „sprechen“ Computersysteme fast wie Menschen. Die Leistung wird vor allem durch die Rechner-Performance begrenzt. Da es immer mehr Menschen, Organisationen und Rechnersysteme gibt, die miteinander kommunizieren, reicht es längst nicht mehr aus, Menschen in die Erkennung solcher Mitteilungen und Botschaften einzubinden. Die Informationen müssen maschinell verarbeitet werden.

Im Jahre 1965 begannen die ersten Forscher damit, Maschinen beizubringen, Handschriften auf Postkarten und Briefen zu erkennen. Schnell tauchte das Problem der Genauigkeit und Treffsicherheit dieser „Optical Character Recognition“ (OCR) auf. Was heute auf fast jedem Tablet-PC zur Verfügung steht, bedeutete vor rund 50 Jahren einen erheblichen Aufwand an Rechenleistung, an intelligenten Algorithmen und vor allem an Methoden. Die erste Lösung lautete: Die Systeme müssen selbst lernen und sich selbst optimieren. Das war die Geburtsstunde des Deep Learning.

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