Künstliche Intelligenz und damit auch Deep Learning sind ein aktuelles Trend-Thema, doch was ist Deep Learning und wie können Sie es in Ihrem Unternehmen einsetzen?
Grundsätzlich ist das Deep Learning eine Teildisziplin des Machine Learning (dt. maschinelles Lernen) und gehört somit zu den Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Ganz einfach ausgedrückt, wird dabei das menschliche Lernverhalten durch Maschinen nachgeahmt.
Deep Learning ist kein neues Konzept, die Technologie hat ihren Anfang bereits in den 60er Jahren. Zu Beginn wurde die künstliche Intelligenz überwiegend dazu eingesetzt, um für den Menschen komplexe Probleme mathematisch zu lösen.
Heutzutage haben sich die Anwendungsbereiche stark verändert. Der Computer soll Aufgaben lösen, die für den Menschen intuitiv sind. Während wir Menschen handschriftliche und gesprochene Informationen verstehen oder Gesichter wieder erkennen, ist diese Aufgabe für einen Computer eine viel schwieriger.
Aber wie funktioniert Deep Learning nun im Detail?
Das Grundgerüst von Deep Learning besteht aus einer Hierarchie von Konzepten, welche durch den Einsatz von neuronalen Netzwerken große Datenmengen verarbeiten kann.
Das künstliche neuronale Netzwerk (kurz: KNN), ein vom menschlichen Gehirn inspirierter Algorithmus, hilft dem Computer dabei Muster in Datensätzen zu erkennen und ein Ergebnis zu liefern.
Im Grunde kombiniert der Computer einfache Konzepte, um so ein kompliziertes Konzept zu lösen. Beispielsweise erkennt der Computer bei der Gesichtserkennung zu Beginn ausschließlich eine Sammlung von Bildpunkten.
Auf der ersten Ebene werden ausschließlich helle und dunkle Bildpunkte analysiert, auf der zweiten Ebene werden Formen identifiziert, auf der dritten Eben wird gelernt welche Formen in einem Gesicht zu finden sind und so weiter. Dieser Prozess wird so lange durchgeführt, bis ein Ergebnis geliefert werden kann.
Das Deep Learning ist besonders dann von Vorteil, wenn sehr große Datenmengen (auch Big Data) zur Verfügung stehen. Es können sowohl strukturierte als unstrukturierte Daten verarbeitet werden, wobei der Algorithmus selbstständig Daten klassifizieren kann.
Die beliebtesten Deep Learning Anwendungen der heutigen Zeit
Wenn man einmal weiß, was Deep Learning eigentlich ist, findet man unzählige Beispiele, denn viele Menschen nutzen es fast täglich und zwar ganz unbewusst.
So basieren zum Beispiel die beliebtesten Sprachassistenten, wie Siri und Alexa, auf Technologien mit neuronalen Netzwerken, um die unzähligen Sprachanfragen zu beantworten.
Ein weiteres Beispiel, dass immer mehr an Bedeutung gewinnt, sind autonome Fahrzeuge. Tesla setzt Deep Learning vielfältig ein, unter anderem zur Erkennung von Gegenständen auf der Fahrbahn, der Prognose von Fahrzeugbewegungen bis hin zur Wegplanung und dem Fahrverhalten.
Doch das ist noch nicht alles, denn Deep-Learning-Algorithmen können zur Risikominimierung im Finanzbereich beitragen. Die Algorithmen helfen beispielsweise ungewöhnliche Transkationen zu erkennen und somit Kreditkartenbetrug zu verhindern. Eine weitere Anwendung im Finanzbereich ist eine Software, um die Wahrscheinlichkeit eine Kreditrückzahlung zu berechnen.
Zur Weiterentwicklung der Industrie 4.0 ist Deep Learning unverzichtbar. Der Einsatz in der Produktion zur Fehlerfindung und der Identifizierung defekter Produkte bietet Unternehmen das Potenzial für große Einsparungen in der Zukunft.
Und auch die Marketing-Branche bleibt nicht unberührt. Wie oft öffnen Sie eine Webseite und am Rand öffnet sich eine kleine Chatbox, die anbietet alle Ihre Fragen zu beantworten? Hinter diesen Chatbots steckt ebenfalls die Technologie der künstlichen Intelligenz. Und auch wir setzen Deep Learning zum erkennen menschlicher Gesten und der Gestensteuerung für digital Signage ein.
Fazit: Der Einsatz von Deep Learning bringt viele Vorteile, in einer großen Zahl von Anwendungsgebieten. Dabei sollte Sie jedoch nicht vergessen, dass es sich nicht um eine Standardsoftware handelt.
Der Algorithmus muss zuerst trainiert werden, um mehr Wissen zu lernen. Hinzu kommt das kontinuierliche Feedback, welches essentiell ist um die Algorithmen immer weiter zu verbessern. Bei der Implementierung sollten Sie daher ausreichend Zeit einplanen, bis Lösung ihre volle Effektivität entfalten kann.