Deep Learning

Deep Learning mit neuronalen Netzen

Deep Learning gehört zur Familie der Maschinellen Lernens, unterscheidet sich jedoch durch den Einsatz tiefer, mehrschichtiger Netze — die Struktur orientiert sich lose am Aufbau biologischer Gehirne. Bei einem solchen Ansatz werden Informationen über viele Zwischenschichten geleitet und transformiert, so dass komplexe Zusammenhänge erfasst werden können.

• Jede Schicht extrahiert bestimmte Merkmale — einfache (z. B. Kanten, Farben) oder zunehmend komplexe (z. B. Formen, Objekte, Bedeutungen).
• Am Ende wird eine Ausgabe generiert — häufig als Wahrscheinlichkeitswert oder Klassifikation, etwa für Objekterkennung, Sprache, Text oder weitere Aufgaben.
• Je tiefer und größer das Netzwerk — und je besser die Trainingsdaten — desto leistungsfähiger und allgemeiner nutzbar kann das Modell werden.

Tipp:

Gute Trainings- und Annotierungsdaten sind die Grundlage für erfolgreiche Deep‑Learning‑Modelle. Mit hochwertigen, sauberen Datensätzen lassen sich Genauigkeit und Verlässlichkeit deutlich steigern. Wer maßgeschneiderte Datensätze benötigt, kann mit clickworker skalierbare Trainingsdaten für Deep Learning & KI‑Projekte nutzen.

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Programmbibliotheken für Deep Learning

Für Deep Learning existieren zahlreiche Bibliotheken und Frameworks — viele davon open source. Bekannte Beispiele sind:

• TensorFlow
• PyTorch
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
• Apache MXNet

Zudem erlaubt das Standardformat ONNX (Open Neural Network Exchange) den Austausch und die Interoperabilität von Modellen zwischen verschiedenen Frameworks — was Flexibilität bei Entwicklung und Deployment erhöht. Deep Learning eignet sich besonders gut für Aufgaben wie Sprach‑ und Bilderkennung, Textanalyse, Vorhersagemodelle oder generative KI‑Anwendungen. Dank umfangreicher Datenbestände und moderner Rechenleistung konnte Deep Learning seit Mitte der 2010er große Erfolge erzielen und viele traditionelle Verfahren übertreffen.