Deep Learning ist ein spezialisierter Teilbereich des maschinellen Lernens, der von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es verwendet mehrschichtige neuronale Netze, um aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten wie Bildern, Audio und Text zu lernen.
Warum heißt es "Deep" Learning?
Das "Deep" (tief) in Deep Learning bezieht sich auf die Anzahl der Schichten im neuronalen Netz. Traditionelle neuronale Netze haben vielleicht 2-3 Schichten. Deep-Learning-Modelle können Hunderte oder Tausende haben. Diese Tiefe ermöglicht es dem Modell, eine Hierarchie von Merkmalen zu lernen – von einfachen Kanten und Texturen bis hin zu komplexen Formen und Objekten.
Was ist automatische Merkmalsextraktion?
Im traditionellen ML mussten Menschen Merkmale manuell auswählen (z. B. "hat dieses Bild Ohren?"). Im Deep Learning führt das Netzwerk eine automatische Merkmalsextraktion durch. Es lernt direkt aus den Rohpixeln oder dem Text, welche Merkmale wichtig sind.
Warum ist Deep Learning jetzt wichtig?
Deep Learning ist die Technologie hinter selbstfahrenden Autos, Sprachassistenten, Gesichtserkennung und dem jüngsten Boom der generativen KI. Es lebt von Skalierung – mehr Daten und mehr Rechenleistung führen in der Regel zu besserer Leistung.
Schlüsselarchitekturen
- CNNs (Convolutional Neural Networks): Die Könige der Computer Vision.
- RNNs (Recurrent Neural Networks): Gut für Zeitreihen und sequentielle Daten.
- Transformer: Der Stand der Technik für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Tune the Hyperparameters
Experiment with different settings to see how they affect the training process of a deep learning model.
Quest: The Deployment
Train a model to classify data with >90% accuracy. Tune the hyperparameters (Epochs, Learning Rate, Layers) to avoid underfitting or overfitting.
Frequently Asked Questions
Ist Deep Learning dasselbe wie neuronale Netze?
Deep Learning ist im Wesentlichen die Verwendung von *tiefen* neuronalen Netzen. Also beinhaltet alles Deep Learning neuronale Netze, aber nicht alle neuronalen Netze sind 'tief' (obwohl die Begriffe im modernen Kontext oft austauschbar verwendet werden).
Warum benötigt es GPUs?
Deep Learning beinhaltet eine massive Anzahl von Matrixmultiplikationen. GPUs (Grafikprozessoren) sind darauf ausgelegt, diese parallelen Operationen viel schneller als CPUs zu verarbeiten.
Wie viele Daten brauche ich?
Generell benötigt Deep Learning massive Datensätze, um gut zu funktionieren. Bei kleineren Datensätzen übertreffen traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens oft Deep Learning.
Up Next
Ready to Deepen Your Understanding?
Join our hands-on workshops to master these concepts and apply them to real-world problems.