Deep Learning

Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens. Es verwendet künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten (deep), um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Grundprinzip

Ein neuronales Netz besteht aus mehreren Schichten von „Neuronen“, die Daten schrittweise verarbeiten. Dabei werden Merkmale automatisch erkannt, ohne dass sie vorher definiert werden müssen.

Merkmale

• arbeitet mit neuronalen Netzen (mehrschichtig)
• erkennt komplexe Muster automatisch
• benötigt große Datenmengen
• hohe Rechenleistung erforderlich (z. B. GPU)

Beispiele

• Bilderkennung (z. B. Gesichtserkennung)
• Sprachverarbeitung (Speech-to-Text)
• Chatbots und generative KI
• autonomes Fahren

Vorteile

• sehr hohe Genauigkeit bei komplexen Aufgaben
• automatische Merkmalserkennung
• leistungsfähig bei großen Datenmengen

Nachteile

• hoher Rechenaufwand
• benötigt viele Trainingsdaten
• oft schwer erklärbar („Black Box“)

Kurzmerksatz

Deep Learning nutzt neuronale Netze, um komplexe Muster in großen Datenmengen automatisch zu erkennen.