Was ist Deep Learning?

Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten, um aus umfangreichen Datenmengen zu lernen und komplexe Muster zu erkennen. Diese Technik unterscheidet sich von traditionellen maschinellen Lernmethoden durch ihre Fähigkeit, tiefe Abstraktionen autonom zu verarbeiten und anzupassen, wodurch sie komplexe Aufgaben effektiv bewältigen kann. 
 

Anwendungsbeispiele: 

• Bilderkennung: Identifikation von Objekten, Gesichtern oder Mustern in Bildern und Videos 

• Sprachverarbeitung: Automatische Spracherkennung, maschinelles Übersetzen und Textgenerierung. 

• Autonome Systeme: Selbstfahrende Autos und Drohnen treffen eigenständig Entscheidungen und navigieren selbst. 

• Medizinische Diagnose: Analyse von medizinischen Bildern, wie CT-Scans, zur Erkennung von Krankheiten. 
   

Herausforderungen: 

Die Methode stellt hohe Anforderungen an die Rechenleistung und benötigt umfangreiche Datenmengen für das Training der Modelle. Zudem ist die Komplexität der Modelle eine Herausforderung für die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse.