Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Methoden, von denen Deep Learning vielleicht die bekannteste ist. Deep Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz-Technologie und bezieht sich auf die gestuften und hierarchischen Algorithmen zur Schulung von KI. Die Anwendungen von Deep Learning sind vielfältig und umfassen Bereiche wie Spracherkennung in Smart-Home-Assistenten und Chatbots mit natürlicher Sprachverarbeitung. Das ultimative Ziel von Deep Learning ist es, einer KI beizubringen, basierend auf den erhaltenen Daten eigene Entscheidungen zu treffen.
Deep-Learning-Modelle werden durch Daten trainiert – viele Daten. Diese Modelle sind von der menschlichen Biologie inspiriert und verwenden neuronale Netzwerke, um schichtartige Verbindungen nachzubilden. Deep Learning bietet sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen beinhaltet das Training mit gekennzeichneten Daten, während unüberwachtes Lernen den Einsatz nicht gekennzeichneter Daten zur Mustererkennung umfasst. Unüberwachtes Lernen umfasst die Aufgaben Clusterbildung, Assoziation und Dimensionsreduktion.
Beispiele für Deep-Learning-Anwendungen umfassen selbstfahrende Autos, Verteidigung und Luft- und Raumfahrt. Die Technologie hat jedoch ihre Grenzen, insbesondere bei Aufgaben, die menschenähnliches Denken erfordern. Deep Learning ist besser für die Mustererkennung geeignet und erfordert eine umfangreiche Menge an Trainingsdaten. Die Zukunft von Deep Learning verspricht spannende Entwicklungen in verschiedenen Bereichen wie der Medizin und der Kosmologie. Forscher setzen große Hoffnungen in Deep Learning und dessen Potenzial, die Art und Weise, wie wir die Welt verstehen, zu revolutionieren.