Was ist Deep Learning und wie funktioniert es?

Was ist Deep Learning?

Deep Learning, auch als tiefes Lernen oder tiefgehendes Lernen bezeichnet, ist eine Komponente der künstlichen Intelligenz (KI), die vom maschinellen Lernen abgeleitet ist. Deep Learning arbeitet mit Algorithmen, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns durch neuronale Netze nachahmen können.

Deep-Learning-Algorithmen ermöglichen eine bisher ungekannte Datenverarbeitungsleistung, die die Automatisierung komplexer Aufgaben in vielen Bereichen ermöglicht, von selbstfahrenden Autos über medizinische Diagnosen bis hin zu maschinellen Übersetzungen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning basiert auf dem Prinzip eines tiefen neuronalen Netzes (deep neural network), um riesige Informationsmengen zu verarbeiten. Dieses Netz besteht aus mehreren übereinander liegenden Schichten künstlicher Neuronen, die in einer ähnlichen Funktionsweise wie menschliche Neuronen Daten analysieren und austauschen.

Konkret heißt das, dass die Maschine in der Lage ist, auf der Grundlage der verarbeiteten Informationen selbstständig Entscheidungen zu treffen, genauso wie ein Mensch auf der Grundlage seiner bisherigen Erfahrungen.

Die Funktionsweise besteht darin, eine große Anzahl bekannter Situationen (z.B. Bilder von Autos aus allen möglichen Winkeln) zu analysieren, um ihre Vorhersagen in einer bestimmten Situation (ein Auto auf der Straße erkennen zu können) zu verfeinern.

Die Leistung eines Deep-Learning-Modells hängt also enorm von der Datenmenge ab, die ihm zu Beginn übermittelt wird: Je mehr Daten es speichert, desto zuverlässiger sind seine Vorhersagen. Außerdem benötigt Deep Learning eine hohe Rechenleistung, die durch Systeme wie Quantencomputer ermöglicht wird.

Deep Learning vs. Machine Learning

Es ist manchmal schwierig, sich zwischen den verschiedenen Begriffen, die mit der Entstehung der künstlichen Intelligenz verbunden sind, zurechtzufinden, insbesondere zwischen den Konzepten des Machine Learning (maschinelles Lernen) und Deep Learning. Tatsächlich ist Tiefgehendes Lernen nichts anderes als eine Teil des maschinellen Lernens, bei dem die oben erwähnten künstlichen neuronalen Netze verwendet werden, um die Denkfähigkeit des menschlichen Gehirns nachzuahmen.

Während ein „klassischer“ Algorithmus beim Machine Learning linear arbeitet, besteht ein Deep-Learning-Algorithmus also aus einem mehrstufigen Lernprozess, bei dem jede Schicht von Neuronen die von der vorherigen Schicht übermittelten Informationen empfängt und interpretiert.

Darüber hinaus beinhaltet tiefgehendes Lernen im Gegensatz zum maschinellen Lernen, das menschliches Eingreifen erfordert, um mit Daten gefüttert zu werden, die Fähigkeit, neue Informationen zu extrahieren und neue Regeln automatisiert zu integrieren. Mit anderen Worten: tiefgehenes Lernen bedeutet, dass die Maschine selbstständig lernt.

Schließlich hören traditionelle Machine Learning Algorithmen nach einem bestimmten Stadium auf, sich zu verbessern. Das ist bei Deep-Learning-Algorithmen nicht der Fall, denn sie verfeinern ihre Ergebnisse immer weiter, wenn sie neue Daten erhalten. Die Entwicklungen und Anwendungen von Deep Learning wachsen exponentiell, ebenso wie die Menge an Daten, die von diesen Algorithmen ausgewertet werden. Diese Entwicklung verändert das digitale Ökosystem bereits tiefgreifend und beeinflusst die Art und Weise, wie wir arbeiten, uns unterhalten oder auch schützen.

Hier eine Zusammenfassung, wie sich Deep Learning und Machine Learning unterscheiden:

Algorithmen des Deep Learning

Es gibt viele Arten von neuronalen Netzen mit individuellen Stärken und Schwächen. Welche Methode am besten fürs Deep Learning geeignet ist, hängt davon ab, was man erreichen will. Im Folgenden werden zwei Varianten von neuronalen Netzen kurz beschrieben, die in vielen Deep-Learning-Implementierungen verwendet werden.

1. Convolutional Neural Network (CNN). Künstliche neuronale Netze bieten eine bessere Leistung bei der Bild-, Ton- und Spracherkennung. CNNs bestehen aus mindestens drei Schichten. Die erste, eine sogenannte Faltungsschicht, verarbeitet die Eingaben, vergleicht die Daten mit einer Merkmalskarte und filtert die Informationen mit einem Filter. Als Nächstes gibt es eine oder mehrere Pooling-Schichten, die die Daten auf ähnliche Weise filtern. Der Unterschied ist, dass diese Schichten keine Gewichtung haben und stattdessen eine Aggregatfunktion anwenden, um ein Ausgabefeld zu füllen. Die letzte Schicht wird Fully-Connected-Schicht (FC-Schicht) genannt, die die Ausgabe verarbeitet. Wie der Name schon sagt, sind die Knoten in dieser Schicht vollständig mit den Knoten der vorherigen Schicht verbunden.
2. Recurrent Neural Network (RNN). Künstliche neuronale Netze dieser Variante, die typischerweise zur Lösung von Problemen eingesetzt wird, bei denen eine Art von sequentieller Neuordnung erforderlich ist. Sie sind besonders nützlich für Übersetzungen, Sprachverarbeitung (NLP) und Spracherkennung. Einige beliebte Anwendungen dieser Methode sind Google Translate und digitale Assistenten, die eine Spracherkennung benötigen. Diese besondere Variante zeichnet sich dadurch aus, dass sie eine Art Gedächtnis hat, das sich Informationen aus früheren Eingaben merkt. Die aktuelle Eingabe wird also durch frühere Ergebnisse beeinflusst. Herkömmlichere neuronale Netze gehen davon aus, dass Eingabe und Ausgabe voneinander getrennt sind, während die Ausgabe von RNNs vom vorherigen Schritt in der Sequenz abhängt.

Warum ist Deep Learning wichtig?

Deep Learning ist aus mehreren Gründen wichtig:

• Deep Learning kann große, komplexe Datenmengen effizient und schnell verarbeiten. Deep-Learning-Algorithmen eignen sich hervorragend für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Big Data in verschiedenen Websites sind Deep Learning-Verfahren entscheidend, um aus riesigen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse und Muster zu gewinnen.
• Tiefgehendes Lernen hat in verschiedenen Bereichen bemerkenswerte Erfolge erzielt, z.B. in den Bereichen der Sprachverarbeitung, Spracherkennung und Robotik. Künstliche neuronale Netze haben herkömmliche Methoden des maschinellen Lernens in Bezug auf Genauigkeit und Leistung bei anspruchsvollen Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Sprachübersetzung übertroffen.
• Deep-Learning-Modelle sind äußerst flexibel und können auf verschiedene Websites angewendet werden. Sie können trainiert und angepasst werden, um eine breite Palette von Problemen zu lösen, z.B. Bild- und Spracherkennung, Empfehlungssysteme, autonomes Fahren, medizinische Diagnose und viele andere.
• Tiefgehendes Lernen ermöglicht die Automatisierung komplexer Aufgaben, die früher menschliches Eingreifen erforderten. Dies kann in verschiedenen Branchen zu mehr Effizienz, weniger Fehlern durch Menschen und Kosteneinsparungen führen. In der Fertigung können Deep-Learning-Systeme zum Beispiel Qualitätskontrollprozesse automatisieren und so die Produktivität steigern und Verschwendung reduzieren.

Beispiele und Anwendung von Deep Learning

Die Anwendungsmöglichkeiten und Beispile für tiefgehendes Lernen sind heute bereits sehr vielfältig. Hier sind einige der Möglichkeiten, die Deep Learning bietet:

• Einer der am meisten diskutierten Anwendungsfälle sind selbstfahrende Autos: Die Anwendung von tiefgehendem Lernen, um das menschliche Fahren zu unterstützen oder sogar zu ersetzen, wäre eine echte Revolution für die Automobilindustrie.
• In der Medizin ermöglicht der Einsatz von tiefgehendem Lernen die Analyse einer großen Anzahl von Informationen (Bildgebung, Symptomerkennung usw.), um dabei zu helfen, zuverlässigere und automatisierte Diagnosen zu stellen.
• Viele Unternehmen setzen nun auf Chatbots, die auf tiefgehendem Lernen basieren, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
• Maschinelle Übersetzungsprogramme wie der Google Übersetzer nutzen Deep Learning, um ihre Ergebnisse stetig zu verbessern.
• Der Einzug von KI und tiefgehendem Lernen in die Texterstellung hat ebenfalls für Aufsehen gesorgt, z.B. durch die Entwicklung von ChatGPT, das auf eine große Anzahl von Anfragen in einer Vielzahl von Stilen präzise antworten kann.
• Der Bankensektor nutzt die Möglichkeiten des tiefgehenden Lernens intensiv, z.B. zur Betrugserkennung, aber auch zur Erstellung von Finanzprognosen im Bereich des Tradings.
• Suchmaschinen verlassen sich zunehmend auf tiefgehendes Lernen, um die relevantesten Suchergebnisse entsprechend den Bedürfnissen der Internetnutzer anzubieten.
• Deep Learning wird häufig für die Gesichtserkennung eingesetzt, die ihren Anwendungsbereich in der biometrischen Authentifizierung, der Sicherheit von Unternehmen, dem Internet of Things und vielen anderen Bereichen findet.
• Tiefgehendes Lernen ist auch im Bereich der Cybersicherheit nützlich, vor allem bei der Erkennung von Malware.

Tiefgehendes Lernen ist also für eine Vielzahl von Branchen relevant. Dennoch sind die Herausforderungen, die mit diesen neuen Technologien verbunden sind, nicht immer positiv. Einige Anwendungsfälle von Deep Learning können durchaus negativ sein. Deep-Learning-Verfahren ermöglichen zum Beispiel die Erstellung von Deepfakes, gefälschten Fotos und Videos, die das Aussehen und sogar die Stimme einer Person sehr realistisch nachahmen. Die Verwendung dieser Inhalte im Internet wirft natürlich ethische und sogar Sicherheitsfragen auf.

Deep Learning in der Zukunft

Wie die Geschichte der Cybersicherheit zeigt, kann man nie genau wissen, was die Zukunft in Bezug auf neue Technologien bereithält, aber Deep Learning wird mit Sicherheit eine wichtige Rolle spielen – entweder durch die Verbesserung bestehender Implementierungen oder durch die Entwicklung neuer Technologien, die darauf beruhen. Im Moment befindet sich Deep Learning noch in einem sehr frühen Stadium, obwohl es bereits erhebliche Auswirkungen auf die Gesellschaft hat. Wir können sein Potenzial bereits in fortschrittlichen Chatbots wie ChatGPT und in Software-Anwendungen finden.