Deep Learning (auf Deutsch: tiefes Lernen) ist ein spezieller Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem mehrschichtige künstliche neuronale Netze zum Einsatz kommen. Ziel ist es, komplexe Muster in großen Datenmengen automatisch zu erkennen und daraus zu lernen.
Wie funktioniert Deep Learning?
Deep-Learning-Modelle bestehen aus vielen Schichten von sogenannten Neuronen, die Daten schrittweise verarbeiten. Diese Struktur ist von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Je tiefer das Netz (also je mehr Schichten es hat), desto komplexere Zusammenhänge kann es erfassen.
Typische Einsatzbereiche
- Bilderkennung: Gesichtserkennung, medizinische Diagnostik
- Spracherkennung: Sprachassistenten, Transkription
- Texterstellung: KI-Systeme wie ChatGPT
- Autonomes Fahren: Objekterkennung und Entscheidungsfindung
- Übersetzungen: Automatische Sprachübersetzer
Vorteile
- Extrem leistungsfähig bei großen Datenmengen
- Hohe Genauigkeit bei komplexen Aufgaben
- Lernfähigkeit ohne manuelles Eingreifen
Herausforderungen
- Hoher Rechenaufwand (z. B. GPU-Cluster notwendig)
- Schwer nachvollziehbar („Black Box“)
- Benötigt sehr viele Trainingsdaten
Deep Learning vs. klassisches maschinelles Lernen
Während klassische Verfahren oft mit vorgegebenen Merkmalen arbeiten (z. B. „Ist das Objekt rund?“), erkennt Deep Learning relevante Merkmale automatisch – auch solche, an die der Mensch vielleicht gar nicht gedacht hätte.