/01Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learning, bei dem künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (daher "deep" -- tief) eingesetzt werden. Während klassische Machine-Learning-Verfahren oft auf manuell definierte Merkmale angewiesen sind, erkennt Deep Learning automatisch die relevanten Muster in Rohdaten. Es ist die Technologie hinter den beeindruckendsten KI-Durchbrüchen der letzten Jahre -- von ChatGPT über Bildgeneratoren wie DALL-E bis hin zur Protein-Strukturvorhersage mit AlphaFold.
/02Wie funktioniert Deep Learning?
Deep Learning basiert auf neuronalen Netzen mit vielen aufeinanderfolgenden Schichten. Jede Schicht lernt zunehmend abstraktere Darstellungen der Daten: Bei der Bildverarbeitung erkennt die erste Schicht beispielsweise einfache Kanten, die nächste Schicht kombiniert diese zu Formen, spätere Schichten erkennen Objekte wie Gesichter oder Fahrzeuge. Das Training erfolgt auf großen Datenmengen mithilfe von GPUs, die tausende Berechnungen parallel ausführen können. Durch den Einsatz moderner Architekturen wie dem Transformer und Techniken wie Backpropagation können diese Netze Milliarden von Parametern optimieren und dabei erstaunlich komplexe Zusammenhänge erfassen.
/03Warum ist Deep Learning wichtig?
Deep Learning hat KI von einem Forschungsthema zu einem praktischen Werkzeug für Unternehmen gemacht. Drei Faktoren haben den Durchbruch ermöglicht: die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen durch das Internet, leistungsstarke GPU-Hardware und verbesserte Netzwerk-Architekturen. Für Unternehmen ist Deep Learning relevant, weil es Aufgaben automatisieren kann, die bisher menschliche Expertise erforderten -- von der Dokumentenanalyse über die Qualitätskontrolle in der Fertigung bis zur automatischen Texterstellung. Die meisten KI-Produkte, die heute auf dem Markt sind, basieren auf Deep-Learning-Technologie.
Mehr dazu in unserem Blogartikel: Deep Learning vs. Machine Learning