Was sind Deep Learning Models? Arten, Verwendungsmöglichkeiten und mehr

Read in English (Auf Englisch lesen).

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI), das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt und Computern ermöglicht, komplexe Muster zu erkennen, die zu neuen Erkenntnissen und Lösungen führen. Wenn Sie schon einmal einen digitalen Assistenten auf Ihrem Smartphone genutzt, eine SMS mit einer Warnung vor Kreditkartenbetrug erhalten oder in einem selbstfahrenden Auto gefahren sind, haben Sie wahrscheinlich schon Deep Learning Technologien genutzt.

Ein Deep Learning Modell ist eine Zusammenstellung von Knoten, die neuronale Netzemiteinander verbinden und schichten, ähnlich dem menschlichen Gehirn. Diese Netze leiten Informationen durch jede Schicht weiter und senden und empfangen Daten, um Muster zu identifizieren. Deep Learning Modelle nutzen verschiedene Arten neuronaler Netzwerke, um spezifische Lösungen zu finden. 

Lesen Sie weiter, um mehr über die verschiedenen Arten von Deep Learning Modellen, das Trainieren dieser und die Karrieremöglichkeiten im Bereich Deep Learning zu erfahren.

Was sind Deep Learning Models?

Deep Learning Modelle sind komplexe Netzwerke, die selbstständig und ohne menschliches Eingreifen lernen. Sie wenden Deep Learning Algorithmen auf riesige Datensätze an, um Muster und Lösungen in den Informationen zu finden. Typischerweise verfügen die Modelle über drei oder mehr Schichten neuronaler Netze zur Datenverarbeitung. Diese Modelle können unstrukturierte oder unbeschriftete Daten verarbeiten und eigene Methoden zur Identifizierung und zum Verständnis der Informationen entwickeln, ohne dass ein Mensch dem Computer vorgibt, wonach er suchen oder welche Probleme er lösen soll.

Da Deep Learning Modelle sowohl niedrig- als auch hochdimensionale Daten identifizieren können, können sie auch schwer verständliche Datensätze einfacher und effizienter klassifizieren. Dadurch wird das Deep Learning Modell mit der Zeit genauer.

Arten von Deep Learning Modellen

Deep Learning Systeme nutzen verschiedene Konstruktionen und Frameworks, um bestimmte Aufgaben und Ziele zu erreichen. Zu den Deep Learning Modellen gehören unter anderem:

• Convolutional Neural Networks: Sie können Convolutional Neural Networks zur Bildverarbeitung und -erkennung verwenden.

• Recurrent Neural Networks : Sie können Recurrent Neural Networks zur Spracherkennung und zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden.

• Long Short-Term Memory Networks: Sie können Long Short-Term Memory Networks für Aufgaben der sequentiellen Vorhersage verwenden, beispielsweise zur Sprachmodellierung.

Erfahren Sie mehr über flache und tiefe neuronale Netze in dieser Vorlesung aus dem IBM-Kurs Einführung in Deep Learning und neuronale Netzwerke:

Wofür werden Deep Learning Modelle verwendet?

Sie können Deep Learning Modelle in zahlreichen Bereichen wie Fertigung, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen und Elektronik verwenden, um die Funktionen und Ziele der Fachleute zu unterstützen, die Deep Learning Techniken anwenden . 

Diese Aufgaben lassen sich in der Regel in vier Kategorien einteilen:

• Computer Vision: Dies ist die Fähigkeit eines Computers, Bilder zu verstehen und zu verarbeiten, die häufig zur Inhaltsmoderation, medizinischen Bildanalyse, Gesichtserkennung und Bildklassifizierung verwendet wird.

• Spracherkennung: Dabei handelt es sich um die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen. Spracherkennung wird vor allem für virtuelle Assistenten wie Siri eingesetzt, die Ihre Fragen verstehen und Antworten liefern.

• Empfehlungsmaschine: Ein Computer kann die Gewohnheiten eines Nutzers verfolgen und analysieren, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen. Dies gilt für Funktionen wie Filmempfehlungen auf Netflix oder Inhalte in Ihren Social-Media-Feeds.

• Natürliche Sprachverarbeitung: Dies beschreibt die Fähigkeit eines Computers, Text zu verstehen. Sie können die natürliche Sprachverarbeitung für Übersetzungsdienste, Chatbots und die Keyword ndexierung nutzen.

Wie funktionieren Deep Learning Modelle?

Deep Learning Modelle interagieren mit riesigen Datensätzen und extrahieren daraus Muster und Lösungen durch Lernstile, die dem menschlichen Verhalten ähneln. Sie nutzen künstliche neuronale Netze (KNN) zum Parsing und Verarbeiten von Datensätzen. Die Netze arbeiten mit Algorithmen, die es dem Computer ermöglichen, sich anzupassen, zu lernen und komplexe Aufgaben selbstständig auszuführen, ohne dass ein Mensch den Lernprozess anleiten muss.

Jeder Deep Learning Modelltyp hat unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten, doch bei allen ist der Lern- und Trainingsprozess gleich. Um ein Deep Learning Modell zu trainieren, müssen riesige Datensätze in das Netz eingespeist werden. Diese Informationen werden von Neuron zu Neuron weitergeleitet, sodass der Computer die Daten analysieren und verstehen kann, während sie sich durch das Netz bewegen.

Wer verwendet Deep Learning Modelle?

Fachleute, die bestimmte Ziele und Prozesse in ihrer Branche erreichen möchten, nutzen Deep Learning Modelle. Zu diesen Fachleuten zählen unter anderem Datenwissenschaftler oder Dateningenieure. Unternehmen, die selbstfahrende Autos entwickeln oder nutzen, Fabriken, medizinische Bildgebungssysteme und Verteidigungssysteme sind Beispiele für Branchen, in denen Deep Learning Modelle eingesetzt werden. Deep Learning Modelle sind auch in vielen Organisationen, die mit Automatisierungs- und Intelligenzsystemen arbeiten, zu finden. 

Vor- und Nachteile der Verwendung von Deep Learning Modellen

Deep Learning Modelle haben viele Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen von Deep Learning Modellen gehören:

• Seine Fähigkeit, riesige Mengen unbeschrifteter, unstrukturierter Daten zu analysieren und zu verarbeiten, die für den Menschen oft zu komplex und unhandlich sind, um sie allein zu verarbeiten.

• Es kann Informationen erlernen, für die es nicht speziell trainiert wurde, beispielsweise die Empfehlung neuer Medien auf Grundlage Ihrer Sehgewohnheiten im Vergleich zu denen anderer Benutzer.

• Deep Learning Modelle sind skalierbar und schnell, sodass sie alle gewünschten Datensätze verarbeiten können, ohne dass ein großer Einrichtungs- oder Wartungsaufwand erforderlich ist.

Vor der Verwendung von Deep Learning Modellen sind folgende Einschränkungen zu beachten:

• Wenn dem Modell zu wenige Daten zugeführt werden, kann dies zu falschen oder ungenauen Erkenntnissen führen.

• Die Quelle von Informationen oder personenbezogenen Daten kann ein Problem darstellen, wenn sie die Privatsphäre oder Sicherheit verletzt.

• Damit erfolgreiche Deep Learning Modelle funktionieren, sind eine komplexe Infrastruktur und intensive Computerkonfigurationen erforderlich.

Erste Schritte mit Deep Learning Modellen

Wenn Sie sich für den Einstieg in Deep Learning Modelle interessieren, gibt es zahlreiche Möglichkeiten, mehr über diese Technologie zu erfahren, da Fachkräfte mit Deep Learning Kenntnissen sehr gefragt sind. Data Science Bootcamps sind eine hervorragende Möglichkeit, sich mit den Konzepten von Deep Learning Modellen vertraut zu machen. Kostenlose Online-Kurse, Spezialisierungen und Zertifikate stehen Ihnen ebenfalls zur Verfügung, um sich vor einer formellen Schulung weiterzubilden.

Sie können auch eine Karriere im Bereich Deep Learning Modelle anstreben. Beispielsweise könnten Sie Machine Learning Engineer werden. Diese Fachleute sind für die Entwicklung prädiktiver und automatisierter Deep Learning Modelle verantwortlich. Sie arbeiten oft mit anderen Fachleuten, wie beispielsweise Datenwissenschaftlern, zusammen, um Datensätze zu erfassen und diese in die Lernmodelle einzuspeisen. Um Machine Learning Engineer zu werden, benötigen Sie einen Bachelor Abschluss in Informatik und Erfahrung mit Deep Learning Modellen. Das durchschnittliche Jahresgrundgehalt eines Machine Learning Engineers beträgt in Deutschland € 70.500 [1].

Vertiefen Sie Ihre Deep Learning Kenntnisse auf Coursera

Vertiefen Sie Ihr Wissen über Deep Learning Modelle und bauen Sie mit Kursen und Abschlüssen auf Coursera eine Karriere in diesem Bereich auf. Bei der von DeepLearning.AI lernen Sie die Grundlagen des Deep Learning und die notwendigen Fähigkeiten für eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz kennen.

Mit dem TensorFlow Developer Zertifikat von DeepLearning.AI erfahren Sie, wie Sie tiefe neuronale Netze erstellen, trainieren und optimieren und tauchen tief in die Bereiche Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Zeitreihenanalyse ein.