Was ist Deep Learning?

Technologie der Zukunft?

Deep Learning wird branchenübergreifend für 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 für neue Krankheiten untersuchen, sind nur einige Beispiele für die Integration von Deep Learning. Im folgenden Artikel erfährst Du, welche Möglichkeiten Deep Learning bietet.

Definition

Deep Learning ist eine Funktion der künstlichen Intelligenz, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der Datenverarbeitung und der Schaffung von Mustern für die Entscheidungsfindung imitiert. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens in der Disziplin der künstlichen Intelligenz (KI), die über Netzwerke verfügt, 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 geführt 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 zugänglich und kann über 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 Fülle von Informationen ergeben kann, und setzen zunehmend KI-Systeme ein, um automatisierte Unterstützung 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 gebräuchlichsten KI-Techniken, die für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet wird, ist das maschinelle Lernen, ein selbstadaptiver Algorithmus, der immer bessere Analysen und Muster mit Erfahrung oder mit neu hinzugefügten Daten erhält. Wenn beispielsweise ein Unternehmen für digitale Zahlungen das Auftreten oder das Potenzial für 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 Datensätzen. Im Laufe der Verarbeitung werden diese Anomalien erkannt und gemeldet.

Deep Learning als eine Teilmenge des maschinellen Lernens verwendet eine hierarchische Ebene aus künstlichen neuronalen Netzwerken für die Durchführung des maschinellen Lernens. Diese neuronalen Netze ähneln in ihrem Aufbau dem menschlichen Gehirn, wobei die Knoten wie ein Netz miteinander verbunden sind. Während 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 Geldwäsche könnte sich auf den Betrag der Transaktion stützen. Eine tiefgehende nichtlineare Technik würde hingegen Zeit, geographischen Standort, IP-Adresse, Art des Einzelhändlers und alle anderen Merkmale, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können, umfassen. Die erste Schicht des neuronalen Netzwerks verarbeitet die Rohdaten wie den Betrag der Transaktion und gibt sie als Ausgabe an die nächste Schicht weiter. Die zweite Schicht verarbeitet die Informationen der vorherigen Schicht, indem sie zusätzliche Informationen wie die IP-Adresse des Benutzers enthält und das Ergebnis weitergibt.

Die nächste Schicht übernimmt 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, übe Dich darin und erstelle erste Anwendungen.

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

Schritt 3: Wähle ein Werkzeug aus. Wählen eine Entwicklungsumgebung für Dein Niveau und Deinen Bedarf aus und ordne es Deinem Prozess zu. Je nach Niveau stehen wir verschiedene Werkzeuge zur Verfügung
Anfänger: Weka Workbench
mittleres Niveau: Python Plattform
Fortgeschrittene: R-Plattform.

Schritt 4: Übe mit Datensätzen. Wähle die Datensätze aus, an denen Du arbeiten möchtest und üben Dich im Prozess.

Schritt 5: Erstellen eines Portfolios. Sammle Ergebnisse und zeige deine Fähigkeiten. Sind Deine Fähigkeiten und Erfahrungen fortgeschritten, so kannst Du Dein Portfolio aufbauen und damit erste Aufträge 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 Verfügung, die Du je nach Niveau und Aufgabe verwenden kannst. Mit den ersten Erfahrungen im Deep Learning kannst Du Aufträge in diesem stark wachsenden Bereich finden.