Definition Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und nutzt neuronale Netze sowie große Datenmengen. Die Lernmethoden richten sich nach der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und resultieren in der Fähigkeit eigener Prognosen oder Entscheidungen.

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Beim sogenannten Deep Learning handelt es sich um eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und nutzt neuronale Netze. Zur Herstellung künstlicher Intelligenz werden Trainingsmethoden genutzt, die große Datenmengen heranziehen und analysieren. Die Funktionsweise ist in vielen Bereichen vom Lernen im menschlichen Gehirn inspiriert. Auf Basis vorhandener Informationen und des neuronalen Netzes kann das System das Erlernte immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen und dadurch erneut lernen. Daraus resultierend ist die Maschine in der Lage, Prognosen oder Entscheidungen zu treffen und diese zu hinterfragen. Entscheidungen werden bestätigt oder in einem neuen Anlauf geändert. In der Regel greift der Mensch beim eigentlichen Lernvorgang nicht mehr ein.

Deep Learning eignet sich für alle Anwendungen besonders gut, bei denen große Datenbestände zur Verfügung stehen, aus denen sich Muster und Modelle ableiten lassen. Als technische Grundlage des Deep Learnings dienen künstliche neuronale Netze, die während des Lernvorgangs immer wieder neu verknüpft werden.

Neuronale Netze – Grundlage für das Deep Learning

Das neuronale Netz ist eine Art künstliches Abstraktionsmodell des menschlichen Gehirns und besteht aus künstlichen Neuronen. Es verfügt über sogenannte Eingangs- und Ausgangsneuronen. Dazwischen befinden sich mehrere Schichten an Zwischenneuronen. Die Eingangsneuronen lassen sich durch Lernen auf verschiedenen Wegen über die Zwischenneuronen mit den Ausgangsneuronen verknüpfen. Je mehr Neuronen und Schichten existieren, desto komplexere Sachverhalte lassen sich abbilden.

Das grundlegende Konzept des Deep Learnings

Deep Learning lehrt Maschinen zu lernen. Die Maschine wird in die Lage versetzt, selbstständig und ohne menschliches Zutun ihre Fähigkeiten zu verbessern. Das erreicht man, indem aus vorhandenen Daten und Informationen Muster extrahiert und klassifiziert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich wiederum mit Daten korrelieren und in einem weiteren Kontext verknüpfen. Schließlich ist die Maschine fähig, Entscheidungen auf Basis der Verknüpfungen zu treffen.

Durch kontinuierliches Hinterfragen der Entscheidungen erhalten die Informationsverknüpfungen bestimmte Gewichtungen. Bestätigen sich Entscheidungen, erhöht sich deren Gewichtung, werden sie revidiert, verringert sich die Gewichtung. Zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht entstehen immer mehr Stufen an Zwischenschichten und Verknüpfungen. Über den eigentlichen Output entscheidet die Anzahl der Zwischenschichten und deren Verknüpfung.

Abgrenzung des Deep Learnings vom rein maschinellen Lernen

Deep Learning ist zwar ein Teilbereich des Machine Learnings, lässt sich aber dennoch gut vom rein maschinellen Lernen abgrenzen. Der entscheidende Unterschied besteht darin, dass beim maschinellen Lernen der Mensch in die Analyse der Daten und den eigentlichen Entscheidungsprozess eingreift. Beim Deep Learning sorgt der Mensch lediglich dafür, dass die Informationen für das Lernen bereitstehen und die Prozesse dokumentiert sind. Die eigentliche Analyse und das Ableiten von Prognosen oder Entscheidungen überlässt er der Maschine selbst. Der Mensch hat keinen Einfluss auf die Ergebnisse des Lernprozesses. Es lässt sich im Nachhinein nicht mehr vollständig zurückverfolgen, auf Basis welcher genauen Muster eine Maschine eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Zudem werden die Entscheidungen ständig hinterfragt und die Entscheidungsregeln selbstständig optimiert.

Anwendungsbereiche für das Deep Learning

Deep Learning ist überall dort gut geeignet, wo sich große Datenmengen nach Mustern und Modellen untersuchen lassen. Deep Learning kommt daher im Rahmen künstlicher Intelligenz häufig für die Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung zum Einsatz. Bei der Spracherkennung ist es beispielsweise dank des Deep Learnings möglich, dass die Systeme ihren Wortschatz selbstständig mit neuen Wörtern oder Wortwendungen erweitern. Ein bekanntes Beispiel für eine solche Arbeitsweise ist der intelligente Sprachassistent Siri von Apple. Weitere Anwendungsbereiche sind das Übersetzen von gesprochenen Texten, die erweiterte künstliche Intelligenz in Computerspielen, das autonome Fahren oder die Vorhersage des Kundenverhaltens auf Basis von Daten eines CRM-Systems.

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