Deep Learning
Deep Learning gehört zu den Schlüsseltechnologien der digitalen Wirtschaft. Es bildet die Grundlage für viele moderne Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz – von personalisierten Empfehlungen bis hin zu autonomen Fahrzeugen.
Definition:
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken mit vielen versteckten Schichten basiert. Diese Netzwerke sind darauf ausgelegt, komplexe Muster, Strukturen und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen. Durch den hierarchischen Aufbau kann das System mit jeder zusätzlichen Schicht abstraktere Merkmale aus den Eingabedaten ableiten.
Erklärung:
Während klassische Algorithmen meist manuell definierte Merkmale benötigen (z. B. „Hat das Bild Kanten?“), lernt ein Deep-Learning-Modell diese Merkmale automatisch – und zwar Schicht für Schicht. So kann es z. B. in einem Bild erst Linien erkennen, daraus Formen ableiten und schließlich ganze Objekte wie Gesichter oder Autos identifizieren.
Deep Learning ist besonders effektiv bei der Analyse von unstrukturierten Daten wie Bildern, Tonaufnahmen, Texten oder Videos – überall dort, wo Muster zwar vorhanden, aber für Menschen schwer zu formalisieren sind.
Praxisbeispiele:
Google nutzt Deep Learning in seiner Bilderkennung (Google Fotos), bei der automatischen Übersetzung (Google Translate) und in Sprachassistenten.
Tesla verwendet Deep Learning in seinen autonomen Fahrassistenzsystemen zur Erkennung von Verkehrsschildern, Fußgänger:innen und Fahrbahnmarkierungen.
Spotify empfiehlt Musik mithilfe tief neuronaler Netze, die Nutzungsverhalten, Hörgewohnheiten und Song-Merkmale analysieren.
SAP integriert Deep-Learning-Technologien in Unternehmenssoftware, um z. B. eingehende Rechnungen automatisiert zu klassifizieren oder Betrugsversuche zu erkennen.
Für wen relevant?
Deep Learning ist ein zentrales Thema für Informatiker:innen, Datenwissenschaftler:innen, KI-Entwickler:innen und alle, die sich mit der Anwendung datengetriebener Systeme beschäftigen. Auch im Marketing, E-Commerce oder der Medizintechnik gewinnt Deep Learning zunehmend an Bedeutung.