Deep Learning (DL) – eine Untergruppe des maschinellen Lernens von KI – verwendet mehrschichtige neuronale Netze, um menschliche Gehirnfunktionen nachzuahmen, sodass Computer Muster erkennen und Entscheidungen treffen können. Es eignet sich hervorragend für Aufgaben, die menschliche Intelligenz erfordern, wobei der Lernprozess ohne manuelle Merkmalsextraktion direkt aus riesigen Datensätzen erfolgt.
Seit es digitale Systeme gibt, besteht das Hauptziel von Computerwissenschaftlern darin, die Fähigkeiten dieser Systeme so weit zu verbessern, dass sie menschliche Intelligenz erreichen. Doch während Computer immer wieder ihre Überlegenheit in Bezug auf Speicher, Geschwindigkeit und Genauigkeit unter Beweis gestellt haben, konnten sie sich nie mit dem menschlichen Gehirn messen, wenn es darum ging, die Außenwelt zu interpretieren und diese Informationen für logische, evidenzbasierte Entscheidungen zu nutzen.
Deep Learning soll das ändern. Diese Technologie basiert auf komplexen Netzwerken, die die Entscheidungsprozesse des menschlichen Gehirns nachahmen. Sie ist entscheidend dafür, dass Maschinen Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Aufgaben ausführen können. Dazu war digitale Intelligenz bisher nicht in der Lage.
Zwar ist Deep Learning eine relativ neue Technologie, doch ihre Geschichte lässt sich bis in die Mitte des 20. Jahrhunderts zurückverfolgen, als das Konzept der „neuronalen Netze“ eingeführt wurde. Realität wurde Deep Learning allerdings erst vor Kurzem im KI-Bereich, angetrieben durch den exponentielle Anstieg von Rechenleistung und Datenverfügbarkeit. Die Bedeutung von Deep Learning liegt in der beispiellosen Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten und daraus zu lernen, wodurch es in vielen verschiedenen Bereichen – Bild- und Spracherkennung, Natural Language Processing, autonome Fahrzeuge und viele mehr – von entscheidender Bedeutung ist.
Durch die breite Verfügbarkeit von KI-Technologien ist „Deep Learning“ heute ein zentraler Begriff in der Wirtschaft und anderen Kontexten. Allerdings gibt es manchmal Verwirrung darüber, was Deep Learning eigentlich beinhaltet und in welcher Beziehung es zu maschinellem Lernen (ML) steht.
Maschinelles Lernen (ML) umfasst die Tools, Techniken und Prozesse, die beim Trainieren von Algorithmen verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf Grundlage von Daten zu treffen. Herkömmliche ML-Techniken eignen sich zur Verarbeitung von strukturierten Daten und können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, von der Spamfilterung in E-Mails bis hin zur Empfehlung von Produkten basierend auf dem Datenverlauf des Anwenders. Für die Extraktion von Merkmalen (Feature Extraction) und ihre Auswahl erfordern diese Methoden oft manuelle Eingriffe, wobei Experten bestimmen, auf welche Datenaspekte sich das Modell konzentrieren sollte.
Deep Learning wird ebenfalls verwendet, um Algorithmen darin zu trainieren, fundierte Maßnahmen basierend auf Datensätzen zu ergreifen – und ist damit eine Unterform des maschinellen Lernens. Was Deep Learning von ML unterscheidet, ist, dass es bei der Bearbeitung unstrukturierter Daten (wie Bilder und Text) nicht auf manuelle Eingriffe angewiesen ist. Dank seiner neuronalen Netze kann es die relevanten Funktionen in den Daten automatisch identifizieren. So ist Deep Learning auf einzigartige Weise für komplexere und differenziertere Aufgaben geeignet – ohne auf menschliche Experten angewiesen zu sein.
Sowohl Deep Learning als auch maschinelles Lernen sind Arten von KI, die versucht, Intelligenz auf menschlichem Niveau in digitalen Systemen zu replizieren.
Deep Learning funktioniert über neuronale Netze: komplexe Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Diese Netze bestehen aus Schichten miteinander verbundener Knoten (oder „Neuronen“), die jeweils darauf ausgelegt sind, spezifische Berechnungen der Daten durchzuführen, während sie das Netz durchlaufen. Der Prozess beginnt mit der Eingabeschicht, die Rohdaten empfängt und die Datenverarbeitungssequenz initiiert. Diese durchläuft dann eine oder mehrere verborgene Schichten, bevor sie die Ausgabeschicht erreicht.
Für das Training eines neuronalen Netzes wird unter anderem die Gewichtung der Verbindungen zwischen diesen Neuronen angepasst, um den Unterschied zwischen der vorhergesagten und der tatsächlichen Ausgabe zu minimieren. Dieser Prozess wird als „Backpropagation“ bezeichnet. Während des Trainings verwendet das Netz eine Reihe von Daten mit bekannten Ausgaben, um anhand von Beispielen zu lernen. Das Modell erstellt Vorhersagen basierend auf den Eingabedaten, berechnet den Fehler in seinen Vorhersagen und passt dann die Gewichtungen umgekehrt an – von der Ausgabe- zurück zur Eingabeschicht – mit dem Ziel, den Fehler in nachfolgenden Vorhersagen zu verringern.
Während das Modell zahlreiche Zyklen von Vorhersagen, Fehlern und Gewichtungsanpassungen durchläuft, wird es immer besser darin, reale Daten zu verarbeiten. Sobald das DL-Modell ausreichend trainiert ist, kann es auf neue, unbekannte Daten angewendet werden und basierend auf den Mustern, die es während des Trainings gelernt hat, intelligente Entscheidungen treffen.
Deep Learning ermöglicht digitalen Systemen etwas, zu dem sie zuvor nicht in der Lage waren: die Welt auf eine menschenähnliche Weise zu interpretieren. Bei großen, komplexen Datensätzen müssen die relevanten Merkmale bzw. Features nicht mehr identifiziert oder erklärt werden, damit das System sie in seinen Algorithmus integrieren kann. Stattdessen können Maschinen mithilfe von Deep Learning nützliche Informationen aus Ressourcen extrahieren, die früher außerhalb der Möglichkeiten von KI lagen: Videos, Audio, Bilder, Dialoge usw.
Deep Learning bringt die intelligente Automatisierung weiter als je zuvor und ermöglicht es Computern, generative Aufgaben zu übernehmen, die früher nur mit menschlicher Kreativität möglich waren. Dazu gehören die Erzeugung realistischer Bilder, die Komposition von Musik, intelligente Konversationen oder die Codierung leistungsstarker Softwareprogramme. Darüber hinaus ermöglicht die hohe Erkennungsgenauigkeit von Deep Learning Fortschritte in Bereichen, in denen die Fehlertoleranz praktisch gleich 0 ist: digitale Assistenten, Betrugserkennung, Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge und medizinische Geräte. Diese Anwendungen unterstreichen das Potenzial der Technologie zur Verbesserung von Sicherheit und Komfort.
Um die gewaltigen Aufgaben im Zusammenhang mit der Erkennung und Interpretation unstrukturierter Daten zu erfüllen, nutzt Deep Learning mehrere unterschiedliche Modelle. Diese Modelle unterscheiden sich erheblich in Bezug auf Architektur und Funktion, da sie jeweils für verschiedene Kategorien von Aufgaben konzipiert sind.
Convolutional Neural Networks (CNNs) sind auf die Verarbeitung strukturierter Rasterdaten spezialisiert. CNNs verwenden gefaltete Schichten, um Eingaben nach nützlichen Informationen zu filtern. So reduzieren sie die Komplexität der Daten auf effiziente Weise und erhalten gleichzeitig die wesentlichen Merkmale. Diese Fähigkeit macht CNNs äußerst effektiv für Aufgaben wie Bild- und Objekterkennung oder sogar medizinische Bildanalyse (bei der die Erkennung von Mustern und räumlichen Hierarchien eine Schlüsselrolle bei der medizinischen Diagnose spielt).
Rekurrente neuronale Netze sind für die Verarbeitung sequenzieller Daten konzipiert. RNNs können Informationen im Laufe der Zeit im „Gedächtnis“ speichern, wodurch sie Entscheidungen auf Grundlage der aktuellen Eingabe und der Informationen aus früheren Eingaben treffen können. Diese Eigenschaft ist besonders für Anwendungen wie Übersetzung, Spracherkennung und Zeitreihenvorhersage von Vorteil.
Transformer-Modelle entwickeln sich schnell zum Fundament des modernen Natural Language Processing (NLP). Im Gegensatz zu RNNs verarbeiten Transformer ganze Datensequenzen gleichzeitig, was sie äußerst effizient und effektiv für die Verarbeitung großer Textdatensätze macht. Ihre Architektur ermöglicht ein besseres Verständnis des Kontexts innerhalb der Daten und unterstützt Aufgaben wie Textzusammenfassung, Fragenbeantwortung und detaillierte Textgenerierung.
Das mehrschichtige Perzeptron ist die grundlegendste Form neuronaler Netze, die aus einer minimalen Anzahl von Schichten besteht. Diese werden als „Feedforward“ bezeichnet, da sich der Datenauswertungsprozess nur in eine Richtung bewegt (vorwärts) und keine Form von Feedbackschleifen vorhanden ist. MLPs sind zwar weniger komplex als andere Modelle, eignen sich jedoch manchmal besser für unvorhersehbare oder unregelmäßige Datensätze.
Wie bereits erwähnt, bestehen DL-Maschinen aus komplexen Architekturen, die als neuronale Netze bezeichnet werden. Diese Netzwerke sind in Schichten strukturiert, die jeweils eine bestimmte Funktion haben. Sie arbeiten zusammen, um Daten zu verarbeiten, Muster zu erkennen und Ausgaben basierend auf Eingaben zu erzeugen. Die folgenden Schichten sind die grundlegendsten Komponenten von DL-Technologien:
Die Eingabeschicht ist das Gateway für Daten, die in das neuronale Netz gelangen. Jedes Neuron in der Eingabeschicht stellt ein Merkmal (Feature) der Eingabedaten dar und bereitet sie auf die Verarbeitung durch die nachfolgenden Schichten vor. Art und Struktur der Eingabeschicht variieren je nach Typ und Format der zu analysierenden Daten.
Die verborgenen Schichten befinden sich zwischen der Eingabe- und Ausgabeschicht, wo der Großteil der Berechnung stattfindet. Diese Schichten werden als „verborgen“ bezeichnet, da sie nicht direkt mit der externen Umgebung interagieren. Stattdessen führen sie Umwandlungen an den Eingaben durch, die sie erhalten, und extrahieren und verfeinern Features, während die Daten sich tiefer durch das Netz bewegen. Ausgefeiltere DL-Systeme verfügen in der Regel über eine hohe Anzahl komplexer verborgener Schichten.
Die Ausgabeschicht ist die letzte Stufe eines neuronalen Netzes. Sie liefert die Ergebnisse der Berechnung zur externen Verwendung. Die Ausgabeschicht interpretiert die von den verborgenen Schichten extrahierten Merkmale, um ein verständliches Ergebnis bereitzustellen: Die Anzahl der möglichen Ausgaben korreliert hierbei mit der Anzahl der Knoten in der Ausgabeschicht.
Die Fähigkeit von Deep Learning, komplexe Daten ohne explizite Programmierung zu interpretieren und daraus zu lernen, kann auf verschiedene Weise angewendet werden, z. B.:
Computer Vision
Computer Vision ermöglicht es Maschinen, die visuelle Welt zu interpretieren und mit ihr zu interagieren. So revolutioniert sie Branchen von der Sicherheit bis hin zum Gesundheitswesen, indem Aufgaben wie Bild- und Objekterkennung automatisiert werden.Natural Language Processing
NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Diese Technologie unterstützt Chatbots, Echtzeitübersetzung, Dokumentzusammenfassung, Business-Intelligence-Analysen schriftlicher Inhalte und vieles mehr.Autonomes Fahren
Durch Deep Learning können autonome Fahrzeuge Sensordaten interpretieren, um in dynamischen Umgebungen Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen und so eine zusätzliche Sicherheits- und Kontrollschicht zu erzeugen.Spracherkennung
Diese Technologie übersetzt die menschliche Sprache in ein Format, das Maschinen verstehen können, und macht Anwenderoberflächen intuitiver und zugänglicher. Sie wird verwendet, um gesprochene Dialoge in Textformat zu konvertieren und in Echtzeit Untertitel zu generieren.Prädiktive Analytics
Deep Learning nutzt Verlaufsdaten, um zukünftige Trends vorherzusagen, und hilft dabei, datenbasierte Entscheidungen in Finanzwesen, Gesundheitswesen, Marketing und anderen Branchen zu optimieren.Empfehlungs-Engines
Durch die Personalisierung der Anwender-Experience auf digitalen Plattformen verbessert Deep Learning Inhalte, Produktempfehlungen und Werbung und wirkt sich erheblich auf E-Commerce und Unterhaltung aus.Reinforcement Learning
Da DL-Modelle optimale Aktionen durch Versuch und Irrtum lernen, eignen sie sich hervorragend für komplexe Entscheidungsaufgaben: von Strategiespielen bis hin zur Robotik.Robotik
Deep Learning versetzt Roboter in die Lage, mit ihren Umgebungen auf komplexere und autonome Weise zu interagieren. Dadurch verbessern sich ihre Einsatzmöglichkeiten in der Fertigungsindustrie, bei der Erforschung und als persönliche Assistenten.Signalverarbeitung
Fortschrittliche Signalverarbeitung mit Deep Learning steigert die Effizienz und Genauigkeit der Extraktion von Informationen aus verschiedenen Datentypen und verbessert so Kommunikation, Gesundheitswesen und Umweltüberwachung.
In Anbetracht der oben genannten Anwendungsfälle sind die realen Einsatzmöglichkeiten von Deep Learning nahezu unbegrenzt. Im Folgenden finden Sie einige der bemerkenswertesten Möglichkeiten, wie Deep Learning Einfluss ausübt:
Bei Regierungen und Strafverfolgungsbehörden analysieren DL-Algorithmen Transaktionsdaten, um Muster zu erkennen, die auf betrügerische oder kriminelle Aktivitäten hinweisen. Durch Spracherkennung, Computer Vision und andere Anwendungen hilft Deep Learning dabei, große Datenmengen zu durchsuchen und so die Geschwindigkeit und Genauigkeit der investigativen Analyse und der Extraktion von Beweisen zu verbessern. Neben der Strafverfolgung können Behörden Deep Learning nutzen, um die Wünsche und Bedürfnisse der Bürger besser zu verstehen und zukünftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen.
Der Finanzsektor nutzt Deep Learning für prädiktive Analytics, um algorithmischen Handel, Risikobewertungen für Kredite, Betrugserkennung und die Verwaltung von Kredit- und Investitionsportfolios zu verbessern. Die Fähigkeit von Deep Learning, unstrukturierte Daten zu analysieren, um Muster zu erkennen, hilft Finanzinstituten, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Im Kundenservice können KI-gestützte Tools wie Chatbots und Virtual Agents eine Vielzahl von Aufgaben verarbeiten: von der Beantwortung häufig gestellter Fragen bis hin zur Weiterleitung von Anrufen an die entsprechende Abteilung oder den entsprechenden Service Desk-Mitarbeiter.
Bilderkennungsanwendungen, die auf Deep Learning basieren, unterstützen Bildgebungsspezialisten und Radiologen dabei, in kürzerer Zeit eine größere Anzahl von Bildern zu analysieren. Diese Technologie verbessert die Früherkennung von Krankheiten und optimiert gleichzeitig die diagnostische Genauigkeit.
Deep Learning personalisiert die Shopping-Experience, indem Kundenpräferenzen vorhergesagt und die Bestandsverwaltung optimiert werden. Die Technologie hilft Einzelhändlern dabei, Kundenbedürfnisse vorherzusehen, Lagerbestände zu optimieren und die besten Produkte zu den niedrigsten Preisen zu finden.
Die Fertigungsindustrie nutzt Deep Learning, um Qualitätskontrolle, vorausschauende Wartung und betriebliche Effizienz zu verbessern. Durch die Erkennung von Fehlern, die Überwachung von Prozessen und die Vorhersage von Geräteausfällen reduziert Deep Learning Ausfallzeiten und Wartungskosten in industriellen Umgebungen.
Deep Learning verbessert die Produktivität und Betriebsplanung in Transport und Logistik. Software für vorausschauende Wartung antizipiert potenzielle Ausfälle, und die Fahrzeugverfolgung in Echtzeit optimiert das Flottenmanagement.
Versorgungsunternehmen nutzen Deep Learning, um den Callcenter-Betrieb, die Wartungsplanung und die Lastprognose zu verbessern. Durch die Analyse verschiedener Datentypen gewinnt Deep Learning die nötigen Einblicke, um die Vertriebs- und Laststrategie zu unterstützen und Korrekturmaßnahmen für die Wartung von Leitungen und Geräten zu empfehlen.
Deep Learning (DL) bietet in zahlreichen Bereichen zwar einige bedeutende Fortschritte, birgt aber auch verschiedene Herausforderungen, die seine Anwendung und Effektivität einschränken können. Unternehmen, die DL nutzen möchten, müssen diese Herausforderungen meistern, um Fähigkeiten von DL voll auszuschöpfen. Wenn Sie DL-Lösungen in Erwägung ziehen, beachten Sie Folgendes:
DL-Modelle sind datenhungrig, für ein wirksames Training sind riesige Mengen hochwertiger gelabelter Daten erforderlich. Diese Anforderung kann eine erhebliche Hürde darstellen, insbesondere in Bereichen, in denen Daten knapp oder sensibel sind bzw. ihre Erfassung kostenaufwändig ist.
Die Lösung hierfür können Datenaugmentierungstechniken sein, die das Volumen und die Vielfalt von Datensätzen erweitern, indem modifizierte Versionen vorhandener Daten erzeugt werden. Darüber hinaus kann das sog. „Transfer Learning“ genutzt werden, bei dem ein für eine Aufgabe entwickeltes Modell für eine zweite, verwandte Aufgabe wiederverwendet wird. Hierdurch wird der Bedarf an großen Datensätzen im neuen Bereich reduziert.
Der Trainingsprozess für DL-Modelle kann langsam und mühselig sein – insbesondere wenn Modelle und Datensätze wachsen. Das kann die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen behindern.
Techniken wie verteiltes Computing können den Trainingsprozess beschleunigen, indem die Arbeitsauslastung auf mehrere Prozessoren aufgeteilt wird. Effizientere Algorithmen und Hardwarebeschleuniger können die Trainingsdauer ebenfalls verkürzen
Die Komplexität von DL-Modellen erfordert oft erhebliche Rechenressourcen, deren Kosten das Budget von kleineren Unternehmen oder von Forschern sprengen können.
Um dieses Problem zu lösen, können Anwender auf cloudbasierte Services setzen, die skalierbare KI-Verarbeitungsfunktionen anbieten. Hierbei zahlen Anwender für die Rechenleistung, die sie brauchen, wenn sie sie brauchen. Ein weiterer Ansatz ist die Optimierung der Modellarchitektur, um Modelle schlanker und schneller zu machen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
DL-Modelle, insbesondere solche mit vielen Schichten, sind oft „Blackboxes“, in denen sich nur schwer ermitteln lässt, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung gekommen sind. Dieser Mangel an Transparenz kann problematisch sein, insbesondere in Branchen, die klare Auditpfade und Verantwortlichkeit erfordern.
Die Entwicklung besser interpretierbarer Modelle oder die Integration von Techniken wie Explainable Artifical Intelligence (XAI), die den Entscheidungsprozess klarer vermitteln, können die Transparenz erhöhen.
DL-Modelle sind manchmal zu präzise auf die Trainingsdaten abgestimmt, sodass sie sie eher auswendig lernen, anstatt allgemeine Regeln daraus abzuleiten. Das wird als „Überanpassung“ bezeichnet und führt zu schlechter Leistung bei neuen, unbekannten Daten.
Zur Vermeidung einer Überanpassung können Techniken wie Regularisierung und Dropout eingesetzt werden, um Komplexität zu bestrafen oder Einheiten während des Trainings nach dem Zufallsprinzip auszulassen und dem Modell beizubringen, dass es in verschiedenen Datensätzen gut funktioniert.
Abgesehen von den Herausforderungen, bietet Deep Learning eine Reihe von Vorteilen, die es in modernen Technologie- und Geschäftsbereichen zu einem unverzichtbaren Instrument machen. Zu den wichtigsten Vorteilen einer DL-Implementierung gehören:
DL-Modelle sind für ihre Präzision bekannt, insbesondere bei Aufgaben mit extrem komplexen Datensätzen. Das ist darauf zurückzuführen, dass die Modelle direkt aus umfangreichen Rohdaten lernen, ihre Algorithmen verfeinern und ihre Genauigkeit kontinuierlich verbessern können, je mehr Informationen sie verarbeiten.
Deep Learning kann etwas, wozu herkömmliche ML-Modelle nicht in der Lage sind, nämlich mit nicht verarbeiteten, unstrukturierten Daten arbeiten. DL-Modelle können die wichtigsten Funktionen aus komplexen Daten automatisch erkennen und erlernen – ganz ohne menschliche Anleitung. Das vereinfacht den Prozess der Datenvorbereitung und verbessert die Fähigkeit der Maschine, Einblicke aus Daten zu gewinnen, die für konventionelle Analysemethoden zu vielschichtig sind.
Deep Learning eignet sich hervorragend dazu, versteckte Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu identifizieren, die von menschlichen Experten möglicherweise unbemerkt bleiben. Durch die Aufdeckung dieser Muster bietet Deep Learning Unternehmen neue Einblicke, um Innovation voranzutreiben und Strategien zu verbessern.
Deep Learning kann auf unüberwachte Weise angewendet werden – mit anderen Worten: Zum Erlernen und Verstehen von Daten benötigt DL keine gelabelten Datensätze. Besonders nützlich ist das bei großen Mengen nicht gelabelter Daten, bei denen ein manuelles Labeling unpraktisch oder unmöglich wäre.
Deep Learning ist in der Lage, mit flüchtigen Daten zu arbeiten (z. B. Echtzeit-Datenströme in Bereichen wie Social-Media-Trendanalysen oder Börsenvorhersagen) und kann sich dynamisch an Änderungen in Datenmustern anpassen. Das ist entscheidend für Anwendungen, in denen sich Daten ständig ändern.
Die Cloud eignet sich hervorragend für die Ausführung von DL-Algorithmen und bietet zusätzliche Vorteile für diejenigen, die diese beiden Technologien kombinieren wollen. In der Cloud ist Deep Learning unübertroffen hinsichtlich Skalierbarkeit und Geschwindigkeit. Hier erhalten Unternehmen die zusätzlichen Ressourcen und die nötige Verarbeitungsleistung, um selbst die vielschichtigsten Datensätze zu verarbeiten.
Für Unternehmen, die ihre unstrukturierten Daten intelligent nutzen möchten, bietet ServiceNow die Antwort. Durch die Integration von DL-Algorithmen in IT-Management-Lösungen ermöglicht ServiceNow die Automatisierung und Optimierung von Aufgaben wie Incident-Erkennung, Weiterleitung von Aufgaben und Wissensmanagement. Natural Language Understanding und Verarbeitung auf der Now Platform® stellen sicher, dass Virtual Agents nahtlos mit Anwendern interagieren und dabei zeitnah Support und Lösungen im aktuellen Kontext bereitstellen können. Darüber hinaus optimieren die intelligente Dokumentbearbeitung und prädiktive Analytics von ServiceNow komplexe Abläufe und Entscheidungen, sodass Unternehmen Anforderungen vorhersehen und ihre Strategien auf das Erreichen ihrer Ziele abstimmen können.
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