Lernende Maschinen und künstliche Intelligenzen (KI) gehören seit dem Siegeszug der Digitalisierung nach und nach zunehmend zu unserem Lebensalltag dazu. Digitale Sprachassistenten wie Siri oder Alexa sind hierfür ein anschaulicher Beleg. Der Erfolg dieser Technologien ist unter anderem auf das Machine Learning im Allgemeinen und das Deep Learning im Speziellen zurückzuführen. Doch was genau versteckt sich eigentlich dahinter?
Im Folgenden erfahren Sie, was es mit dem Deep Learning auf sich hat und wie Sie und Ihr Unternehmen künftig davon profitieren können.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Methode zur Daten- und Informationsverarbeitung. Sie ist Teil des Machine Learnings. Die Methode arbeitet wie ein menschliches Gehirn und setzt auf neuronale Netzwerke zur Entscheidungsfindung. Eine KI greift hierbei auf einen Datenpool zurück und wählt auf vielfältigen Handlungsoptionen die beste aus.
Wie funktioniert Deep Learning?
Das Deep Learning arbeitet, wie gerade bereits erwähnt, auf Grundlage neuronaler Netze und ist folglich tatsächlich mit dem menschlichen Gehirn vergleichbar. Unser Gehirn nimmt zu jedem Zeitpunkt eine Vielzahl von Daten und Eindrücken auf und filtert die für unser System wichtigsten Informationen für uns heraus. Genau so gehen auch künstliche Intelligenzen beim Deep Learning vor. Hier liegen Schichten von Neuronen vor, deren Vernetzung zu einem Lerneffekt der KI führt.
Die zur Verfügung stehenden Informationen, die von der KI verarbeitet werden, können beispielsweise Texte, Bilder, Töne oder Videos sein. Diese werden in numerische Werte umgesetzt und so vom System ausgewertet, dass Muster erkennbar sind. Anhand dieser Muster ist es einerseits möglich, sinnvolle Handlungsentscheidungen abzuleiten, und andererseits, dazuzulernen und das Wissen der KI zu erweitern.
Ein gutes Beispiel sind Sprachassistenten im heimischen Bereich. Diese müssen mit den Tönen der Nutzer und Nutzerinnen umgehen und diese verstehen. Durch den verwendeten Wortschatz ist es der KI möglich, den eigenen Wortschatz stetig zu erweitern und immer besser zu verstehen, was von ihr gewünscht wird.
Deep Learning vs. Machine Learning
Das Deep Learning ist ein Teil des Machine Learnings, unterscheidet sich von diesem aber in einigen Aspekten. Ein Hauptunterschied besteht darin, dass beim reinen maschinellen Lernen der Mensch in die Prozesse eingreift. Beim Deep Learning ist die KI hingegen komplett auf sich allein gestellt und analysiert die vorhandenen Datensätze autonom. Somit hat der Mensch keinen direkten Einfluss auf die Ergebnisse der Analyse und kann die Muster, auf deren Grundlage eine KI zu ihrer Entscheidungsfindung gekommen ist, nur bedingt nachvollziehen.
Aber auch von der technischen Seite her unterscheiden sich die beiden Ansätze. So arbeitet Deep Learning immer mit neuronalen Netzwerken, was beim Machine Learning nicht der Fall ist. Somit können über das reine maschinelle Lernen keine unstrukturierten Daten analysiert und verarbeitet werden. Diese Aufgabe übernimmt beim Deep Learning ein Algorithmus.
Das Deep Learning ermöglicht es einer KI grundsätzlich, gigantische Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. In dieser Hinsicht ist es dem herkömmlichen Machine Learning überlegen. Hierfür benötigt die KI allerdings viel Zeit und leistungsstarke Computer. Je größer die Datensätze und je anspruchsvoller die Aufgaben, desto komplexer arbeitet das Deep Learning.
Darum ist die Anwendung von Deep Learning wichtig
Die Hauptaufgabe beim Deep Learning besteht darin, Muster und Modelle innerhalb großer Datenmengen zu finden. Nur dann ist es einer KI möglich, sinnvolle Handlungen aus den vorhandenen Informationen abzuleiten. Typische Beispiele, in denen diese Technologie schon heute zum Einsatz kommt, sind die Gesichtserkennung und die Spracherkennung einer künstlichen Intelligenz mittels Deep Learning.
Durch das Deep Learning arbeiten Maschinen unabhängig vom Menschen. Sie können Daten eigenständig analysieren und Entscheidungen treffen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich wäre. Das erleichtert den Anwendern und Anwenderinnen die Nutzung erheblich und erlaubt es Unternehmen, riesige Datenmengen verlässlich zu analysieren. Für zukünftige Entwicklung im KI-Feld dürfte das Deep Learning damit wegweisend sein.
Deep-Learning-Beispiele: Hier wird die Methode bereits verwendet
Es gibt schon eine Vielzahl von Beispielen, in denen Deep Learning bereits heute Anwendung findet. So arbeiten Sprachassistenten wie Siri mit Deep Learning, um immer mehr dazuzulernen und ihren Nutzern und Nutzerinnen künftig noch mehr von Vorteil zu sein. Auch bei der Erstellung und Übersetzung von Texten spielt das Deep Learning eine zunehmend wichtige Rolle.
In der Wirtschaft kommt Deep Learning beispielsweise im Marketing- und Servicebereich zum Einsatz. So finden heutzutage künstliche Intelligenzen in Live-Chats Verwendung und versuchen, Nutzern und Nutzerinnen bei Fragen und Problemen Hilfestellungen zu geben. Auch im Bereich Sales setzen immer mehr Betriebe auf Deep Learning.
Auch im Gesundheitswesen wird Deep Learning eingesetzt. So können Diagnosen auf einer soliden Datenbasis gestellt und auf Basis des Ergebnisses geeignete Behandlungsmöglichkeiten ausgewählt werden. Selbst im Straßenverkehr hat die KI schon Einzug gefunden: Das autonome Fahren ist auf eine schnelle, korrekte und professionelle Auswertung von Daten durch eine KI angewiesen, um die Fahrenden sicher ans Ziel zu bringen.
Deep-Learning-Frameworks
Es gibt viele Deep-Learning-Frameworks, auf die Unternehmen zurückgreifen können. Vier davon stellen wir Ihnen im Folgenden vor:
TensorFlow
TensorFlow ist eine Open Source Plattform für maschinelles Lernen, die für Notebooks und mobile Endgeräte zur Verfügung steht. Speziell in der Forschung lohnt sich der Ansatz mit intuitiver High-Level-API zum Trainieren von ML-Modellen.
PyTorch
PyTorch ist ebenfalls eine Open Source Plattform für maschinelles Lernen, die allerdings auf Python als Programmiersprache setzt. Der Ansatz bei PyTorch besteht darin, von der Forschung bis zur Produktion alle Schritte eines Unternehmens zu begleiten.
MXNet
Das Framework MXNet von Apache setzt auf eine nutzerfreundliche und intuitive API für maschinelles Lernen. Das Training neuronaler Netzwerke gelingt mit diesem Tool einfach und gezielt.
Deeplearning4j
Deeplearning4j ist ein Werkzeugkasten, mit dem Deep Learning für JVM (Java Virtual Machine) nutzbar gemacht werden kann. Das Tool unterstützt Deep Learning-Algorithmen durch eine Vielzahl von Hilfsmitteln.
So zukunftsweisend ist Deep Learning
Das Deep Learning ist eine wichtige Teilkomponente des Machine Learnings. Es kommt schon heute in zahlreichen Unternehmensbereichen zum Einsatz und wird in Zukunft immer populärer werden. Das liegt daran, dass KI in immer mehr Lebensbereichen zum Einsatz kommen und entsprechend neue Fähigkeiten lernen werden.
Dieser Fortschritt kommt vor allem größeren Unternehmen zugute, die riesige Datenmengen auswerten müssen und so beispielsweise ihre Logistik, die Kundenbetreuung und das Marketing optimieren können. Die Wahl des geeigneten Deep-Learning-Frameworks spielt dabei eine wichtige Rolle für die Unternehmen.
Titelbild: Marko Geber / iStock / Getty Images Plus
