Was ist Deep Learning?

Technologie der Zukunft?

Deep Learning wird branchenĂŒbergreifend fĂŒr eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt. Kommerzielle Apps, die Bilderkennung verwenden, Open-Source-Plattformen mit Verbraucherempfehlungen und medizinische Forschungstools, die die Möglichkeit der Wiederverwendung von Medikamenten fĂŒr neue Krankheiten untersuchen, sind nur einige Beispiele fĂŒr die Integration von Deep Learning. Im folgenden Artikel erfĂ€hrst Du, welche Möglichkeiten Deep Learning bietet.

Definition

Deep Learning ist eine Funktion der kĂŒnstlichen Intelligenz, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der Datenverarbeitung und der Schaffung von Mustern fĂŒr die Entscheidungsfindung imitiert. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens in der Disziplin der kĂŒnstlichen Intelligenz (KI), die ĂŒber Netzwerke verfĂŒgt, die unbeaufsichtigt aus unstrukturierten oder unmarkierten Daten lernen können. Deep Learning wird auch als Deep Neural Learning oder Deep Neural Network bezeichnet.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning hat sich Hand in Hand mit dem digitalen Zeitalter entwickelt, das zu einer Explosion von Daten in allen Formen und aus allen Regionen der Welt gefĂŒhrt hat. Diese Daten, die oft umgangssprachlich unter dem Buzzword Big Data bekannt sind, stammen unter anderem aus Quellen wie Social Media, Internet-Suchmaschinen, E-Commerce-Plattformen, Online-Kinos, aber auch Sensoren und Maschinen. Diese enorme Datenmenge ist zu einem großen Teil leicht zugĂ€nglich und kann ĂŒber Fintech-Anwendungen sowie Cloud Computing ausgetauscht werden.

Die Daten, die normalerweise unstrukturiert sind, sind jedoch so umfangreich, dass es Jahrzehnte dauern könnte, bis der Mensch sie versteht und relevante Informationen daraus gewinnt. Unternehmen erkennen das unglaubliche Potenzial, das sich aus der Aufarbeitung dieser FĂŒlle von Informationen ergeben kann, und setzen zunehmend KI-Systeme ein, um automatisierte UnterstĂŒtzung bei der Verarbeitung dieser Datenmengen zu erhalten und von der Macht der Zahlen und schieren Datenmenge zu profitieren.

Eigenschaften und Besonderheiten von Deep Learning

Eine der gebrĂ€uchlichsten KI-Techniken, die fĂŒr die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet wird, ist das maschinelle Lernen, ein selbstadaptiver Algorithmus, der immer bessere Analysen und Muster mit Erfahrung oder mit neu hinzugefĂŒgten Daten erhĂ€lt. Wenn beispielsweise ein Unternehmen fĂŒr digitale Zahlungen das Auftreten oder das Potenzial fĂŒr Betrug in seinem System aufdecken möchte, könnte es zu diesem Zweck maschinelles Lernen einsetzen. Der in ein Computermodell eingebaute Berechnungsalgorithmus verarbeitet alle Transaktionen auf der Plattform und erkennt dabei Muster in den DatensĂ€tzen. Im Laufe der Verarbeitung werden diese Anomalien erkannt und gemeldet.

Deep Learning als eine Teilmenge des maschinellen Lernens verwendet eine hierarchische Ebene aus kĂŒnstlichen neuronalen Netzwerken fĂŒr die DurchfĂŒhrung des maschinellen Lernens. Diese neuronalen Netze Ă€hneln in ihrem Aufbau dem menschlichen Gehirn, wobei die Knoten wie ein Netz miteinander verbunden sind. WĂ€hrend traditionelle Programme die Analyse mit Daten linear aufbauen, ermöglicht die hierarchische Funktion von Deep Learning Systemen den Maschinen, Daten mit einem nichtlinearen Ansatz zu verarbeiten.

Ein herkömmlicher Ansatz zur Erkennung von Betrug oder GeldwĂ€sche könnte sich auf den Betrag der Transaktion stĂŒtzen. Eine tiefgehende nichtlineare Technik wĂŒrde hingegen Zeit, geographischen Standort, IP-Adresse, Art des EinzelhĂ€ndlers und alle anderen Merkmale, die auf betrĂŒgerische AktivitĂ€ten hinweisen können, umfassen. Die erste Schicht des neuronalen Netzwerks verarbeitet die Rohdaten wie den Betrag der Transaktion und gibt sie als Ausgabe an die nĂ€chste Schicht weiter. Die zweite Schicht verarbeitet die Informationen der vorherigen Schicht, indem sie zusĂ€tzliche Informationen wie die IP-Adresse des Benutzers enthĂ€lt und das Ergebnis weitergibt.

Die nĂ€chste Schicht ĂŒbernimmt die Informationen der zweiten Schicht und beinhaltet Rohdaten wie die geographische Lage und macht das Muster der Maschine noch besser. Dies gilt auf allen Ebenen des neuronalen Netzwerks und wird als Supersampling bezeichnet.

Wie kann ich Deep Learning beim Entwickeln nutzen? Welche Deep Learning Frameworks gibt es?

Um Deep Learning beim Entwickeln zu nutzen, solltest Du schrittweise vorgehen:

Schritt 1: Anpassen der Denkweise. Lerne das maschinelles Lernen, ĂŒbe Dich darin und erstelle erste Anwendungen.

Schritt 2: WÀhle einen Prozess aus. Verwende einen systematischen Prozess, um Probleme zu lösen.

Schritt 3: WĂ€hle ein Werkzeug aus. WĂ€hlen eine Entwicklungsumgebung fĂŒr Dein Niveau und Deinen Bedarf aus und ordne es Deinem Prozess zu. Je nach Niveau stehen wir verschiedene Werkzeuge zur VerfĂŒgung
AnfÀnger: Weka Workbench
mittleres Niveau: Python Plattform
Fortgeschrittene: R-Plattform.

Schritt 4: Übe mit DatensĂ€tzen. WĂ€hle die DatensĂ€tze aus, an denen Du arbeiten möchtest und ĂŒben Dich im Prozess.

Schritt 5: Erstellen eines Portfolios. Sammle Ergebnisse und zeige deine FÀhigkeiten. Sind Deine FÀhigkeiten und Erfahrungen fortgeschritten, so kannst Du Dein Portfolio aufbauen und damit erste AuftrÀge im Bereich der Deep Learning Entwicklung gewinnen.

Fazit

Deep Learning ermöglicht Dir die automatisierte und strukturierte Verarbeitung riesiger Datenmengen. Anders als beim Machine Learning lernt dabei jede Stufe aus der vorherigen Stufe hinzu und verbessert sich so fortlaufend. Dir stehen verschiedene Entwicklungswerkzeuge zur VerfĂŒgung, die Du je nach Niveau und Aufgabe verwenden kannst. Mit den ersten Erfahrungen im Deep Learning kannst Du AuftrĂ€ge in diesem stark wachsenden Bereich finden.

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