Das Deep Neural Network oder tiefe neuronale Netzwerk ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach. Hier erfährst du alles, was du über das Thema wissen musst: Definition, Funktionsweise, Anwendungsfälle, Schulungen…
Ein neuronales Netz ist eine Reihe von Algorithmen, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Diese Technologie hat das Ziel, die Aktivität des menschlichen Gehirns zu simulieren, insbesondere die Erkennung von Mustern und die Übertragung von Informationen zwischen den verschiedenen Schichten neuronaler Verbindungen.
Ein Deep Neural Network, also ein tiefes neuronales Netz, zeichnet sich durch eine Besonderheit aus: Es besteht aus mindestens zwei Schichten. Dies ermöglicht es ihm, Daten auf komplexe Weise zu verarbeiten und dabei fortgeschrittene mathematische Modelle zu verwenden.
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Die Bedeutung eines Deep Neural Networks
Ein Deep Neural Network (DNN) ist eine leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens, die in verschiedenen Bereichen Anwendung findet. Die Bedeutung eines Deep Neural Networks liegt in seiner Fähigkeit, komplexe Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Klassifikationen basierend auf diesen Mustern zu treffen. Hier sind einige der Schlüsselaspekte, die die Bedeutung von DNNs verdeutlichen:
Mustererkennung: DNNs sind in der Lage, Muster in großen und komplexen Datensätzen zu erkennen, die von Menschen schwer oder unmöglich zu identifizieren sind. Dies macht sie besonders wertvoll in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und Natural Language Processing (NLP).
Klassifikation und Vorhersage: DNNs ermöglichen die Klassifikation von Daten in verschiedene Kategorien oder die Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Dies wird in Anwendungen wie Spam-Erkennung, Gesichtserkennung, medizinischer Diagnose und Finanzprognosen genutzt.
Skalierbarkeit: DNNs können große Mengen an Daten verarbeiten und sind in der Lage, Modelle mit Tausenden oder Millionen von Parametern zu trainieren. Dies ermöglicht die Bewältigung komplexer Aufgaben und die Verarbeitung großer Datensätze.
Automatisierung: DNNs können automatisch und kontinuierlich lernen, was bedeutet, dass sie sich an neue Daten und Veränderungen in der Umgebung anpassen können, ohne dass eine manuelle Anpassung erforderlich ist.
Vielseitigkeit: DNNs finden in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnostik, Empfehlungssysteme und vieles mehr. Sie sind eine Kernkomponente von Künstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning.
Forschung und Innovation: DNNs haben zu bedeutenden Fortschritten in der KI-Forschung geführt und neue Möglichkeiten für innovative Anwendungen eröffnet. Sie sind ein Motor für die Entwicklung neuer Technologien und Lösungen.
Die Bedeutung eines Deep Neural Networks liegt in seiner Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen und menschenähnliche Leistungen bei der Verarbeitung von Informationen zu erzielen. Dies hat Auswirkungen auf viele Branchen und trägt zur Transformation von Geschäftsmodellen und zur Lösung komplexer Herausforderungen bei.
Wie funktioniert ein Deep Neural Network?
Normalerweise hat ein Deep Neural Network eine Eingabeschicht, eine Ausgabeschicht und mindestens eine Schicht dazwischen. Je mehr Schichten es gibt, desto tiefer ist das Netzwerk. Jede dieser Schichten führt verschiedene Arten der Sortierung und spezifischen Kategorisierung in einem Prozess durch, der als „Merkmalshierarchie“ bezeichnet wird.
Um die Funktionsweise eines Deep Neural Network besser zu verstehen, muss man sich nur die Funktionsweise des menschlichen Gehirns ansehen. Anstatt die Gesichtsstruktur zu lernen, um Personen zu identifizieren, lernt unser Gehirn anhand der Abweichung von einem Basisgesicht, das ihm als Vorlage dient.
Wenn wir ein Gesicht sehen, versucht das Gehirn herauszufinden, wie sich das Gesicht von diesem Referenzmodell unterscheidet. So werden Merkmale wie Augen, Ohren oder Augenbrauen im Bruchteil einer Sekunde durchgespielt.
Die Unterschiede zwischen dem wahrgenommenen Gesicht und dem „grundlegenden“ Gesichtsmodell werden durch ein elektrisches Signal mit unterschiedlicher Stärke quantifiziert. Alle Abweichungen werden kombiniert, um ein Ergebnis zu erzeugen.
Die verschiedenen Knotenpunkte des Systems ähneln den Neuronen im menschlichen Gehirn. Jede Schicht besteht aus mehreren Knoten. Sobald sie durch Reize berührt werden, wird ein Prozess ausgelöst.
Das neuronale Netz interpretiert Daten, die von Sensoren gesammelt oder direkt von einem Programmierer eingespeist werden. Diese Daten können Bilder, Texte oder sogar Töne sein, die dann in numerische Werte umgewandelt werden.
Die verschiedenen Daten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht müssen schrittweise verarbeitet werden, um eine Aufgabe zu lösen oder eine Vorhersage zu erstellen. Die erste Schicht des Netzwerks empfängt die Daten und führt eine Berechnung der Aktivierungsfunktion durch, um ein Ergebnis zu erzeugen. Dabei kann es sich z. B. um eine Wahrscheinlichkeitsvorhersage handeln.
Dieses Ergebnis wird an die nächste Schicht von Neuronen weitergegeben. Die Verbindung zwischen zwei aufeinanderfolgenden Schichten ist mit einem „Gewicht“ verbunden. Dieses Gewicht definiert den Einfluss der Daten auf das Ergebnis, das von der nächsten Schicht produziert wird, und möglicherweise auch auf das Endergebnis.
Deep Learning: Das Lernen mit tiefen neuronalen Netzen
Um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der Klassifizierung der ihm zur Verfügung gestellten Daten nachahmen zu können, muss ein neuronales Netz vorher trainiert werden. Dies ist das Deep Learning: eine spezielle Form des Machine Learning.
In der Trainingsphase werden der KI Beispieldaten zur Verfügung gestellt. So lernt sie, Muster und Merkmale zu erkennen.
Wenn das Künstliche Neuronale Netz neue Daten ohne Etiketten erhält, versucht es, diese zu kategorisieren. Seine Vorhersage kann richtig oder falsch sein, und es ist Aufgabe des Programmierers, es im Falle eines Fehlers zu korrigieren. Im Laufe der Versuche lernt das System aus seinen Fehlern und seine Trefferquote wird immer besser, bis seine Vorhersagen unfehlbar werden.
Wozu dient ein Deep Neural Network?
Tiefe neuronale Netze sind in der Tat das letzte Glied in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Ursprünglich geht es beim Machine Learning darum, statistische Modelle mithilfe von Algorithmen zu automatisieren, um bessere Vorhersagen zu treffen.
Ein Machine-Learning-Modell ist in der Lage, Vorhersagen für eine einzelne Aufgabe zu treffen. Es lernt lediglich, indem es seine Gewichte bei jeder falschen Vorhersage ändert, um die Genauigkeit zu erhöhen.
Später wurden künstliche neuronale Netze entwickelt. Diese Netze verwenden eine verborgene Schicht, um die Auswirkungen jedes „Inputs“ auf die Endproduktion zu speichern und zu bewerten. Informationen über die Auswirkungen jedes Inputs werden ebenso gespeichert und verborgen wie Assoziationen zwischen den Daten.
Schließlich wurden die Deep Neural Networks erfunden. Anstatt sich mit einer einzigen verborgenen Schicht zu begnügen, gehen Deep Neural Networks noch einen Schritt weiter und kombinieren mehrere verborgene Schichten, um noch mehr Vorteile zu erzielen.
Welche Frameworks für Deep Learning gibt es?
Es gibt Deep-Learning-Frameworks, die sich mit dem Training von tiefen neuronalen Netzen beschäftigen. Mehrere große Unternehmen und andere Start-ups haben Open-Source-Projekte gestartet, die das Lernen von Deep Neural Networks erleichtern.
Diese Tools liefern wiederverwendbare Codeblöcke, die die Abstraktion der logischen Blöcke des Deep Learning ermöglichen. Sie bieten auch sehr nützliche Module für die Entwicklung von Modellen.
Zu den beliebtesten Frameworks für Deep Learning gehören das Open-Source-Projekt TensorFlow von Google, MxNet oder die von Facebook erstellte PyTorch-Bibliothek für Python. Es gibt auch andere, fortschrittlichere Frameworks, wie Keras, das auf Tensorflow basiert, oder Gluon, das auf MxNet basiert.
Wie lerne ich, Deep Neural Networks zu verwenden?
Deep Neural Networks und Deep Learning bieten Unternehmen in allen Branchen zahlreiche Möglichkeiten. Es handelt sich dabei jedoch um eine komplexe Technologie, die ein hohes Maß an Wissen und Fähigkeiten erfordert.
Um zu lernen, wie man solche tiefen neuronalen Netze erstellt und benutzt, kannst du dich an die Data Scientist-Ausbildung von DataScientest wenden. Dieses Programm ermöglicht es dir, alle Aspekte des Berufs des Datenwissenschaftlers zu erlernen.
Im Modul „Deep Learning“ lernst du unter anderem die Frameworks TensorFlow und Keras kennen. Du wirst alles über die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen wie CNN, RNN und GANs (antagonistische generative Netzwerke).
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Deep Learning vs. Machine Learning
Deep Learning und Machine Learning sind zwei eng miteinander verbundene, aber dennoch unterschiedliche Ansätze im Bereich des maschinellen Lernens. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Deep Learning und Machine Learning:
Architektur und Tiefe:
- Machine Learning: Machine Learning verwendet traditionell Algorithmen und Modelle, die auf Handwerkskunst und Fachwissen basieren. Diese Modelle sind in der Regel weniger komplex und haben eine begrenzte Anzahl von Schichten oder Neuronen.
- Deep Learning: Deep Learning hingegen verwendet neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (tiefe Netzwerke). Diese tiefen Architekturen ermöglichen es, komplexe Muster und Merkmale in den Daten zu erkennen.
Merkmalsextraktion:
- Machine Learning: In Machine Learning müssen Merkmale oft manuell aus den Daten extrahiert werden. Das bedeutet, dass Experten vorab entscheiden, welche Merkmale relevant sind.
- Deep Learning: Deep Learning-Modelle können in der Lage sein, relevante Merkmale aus den Daten selbst zu extrahieren. Dies reduziert den Bedarf an manueller Feature-Engineering.
Repräsentation der Daten:
- Machine Learning: In Machine Learning werden Daten normalerweise in flachen, strukturierten Tabellen oder in einem anderen geeigneten Format dargestellt.
- Deep Learning: Deep Learning-Modelle sind in der Lage, unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio oder Text direkt zu verarbeiten, was ihre Anwendungsbreite erheblich erweitert.
Trainingsdaten und Skalierbarkeit:
- Machine Learning: Machine Learning-Modelle können mit kleineren Trainingsdatensätzen arbeiten und liefern oft gute Ergebnisse.
- Deep Learning: Deep Learning-Modelle profitieren von großen Trainingsdatensätzen und zeigen ihre Stärken bei großen Datenmengen. Sie sind oft skalierbarer, was bedeutet, dass sie von mehr Daten profitieren, solange die Rechenressourcen verfügbar sind.
Verwendungsgebiete:
- Machine Learning: Machine Learning wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, einschließlich Spam-Erkennung, Empfehlungssystemen, Betrugserkennung und mehr.
- Deep Learning: Deep Learning ist besonders effektiv in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung, maschinellem Übersetzen und autonomen Fahrzeugen.
Rechenleistung:
- Machine Learning: Machine Learning-Modelle erfordern oft weniger Rechenleistung und können auf Standard-Hardware betrieben werden.
- Deep Learning: Deep Learning-Modelle sind rechenintensiver und profitieren von spezieller Hardware wie Grafikkarten (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep Learning eine Untergruppe des Machine Learnings ist, die sich auf tiefe neuronale Netzwerke stützt. Es ist besonders effektiv bei großen Datensätzen und unstrukturierten Daten, kann jedoch auch erhebliche Rechenressourcen erfordern. Machine Learning ist flexibler und kann in vielen Anwendungsbereichen verwendet werden, erfordert jedoch manchmal manuelles Feature-Engineering. Die Wahl zwischen den beiden Ansätzen hängt von den spezifischen Anforderungen und Ressourcen ab.
| Aspekt | Deep Learning | Machine Learning |
|---|---|---|
| Architektur und Tiefe | Verwendet tiefe neuronale Netzwerke mit vielen Schichten. | Verwendet traditionelle Modelle mit begrenzter Tiefe. |
| Merkmalsextraktion | Kann Merkmale aus Daten selbst extrahieren. | Benötigt oft manuelles Feature-Engineering. |
| Repräsentation der Daten | Verarbeitet unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio, Text. | Arbeitet mit strukturierten Daten in tabellarischer Form. |
| Trainingsdaten und Skalierbarkeit | Profitiert von großen Datensätzen und ist skalierbar. | Kann mit kleineren Datensätzen gute Ergebnisse erzielen. |
| Verwendungsgebiete | Effektiv in Bilderkennung, Spracherkennung, Übersetzung usw. | Vielseitig in Anwendungen wie Spam-Erkennung, Empfehlungssystemen, Betrugserkennung usw. |
| Rechenleistung | Erfordert oft spezielle Hardware wie GPUs oder TPUs. | Kann auf Standard-Hardware betrieben werden. |
| Beispielanwendungen | Selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung, maschinelles Übersetzen. | Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Textklassifikation. |
Du weißt alles über tiefe neuronale Netze. Hier erfährst du alles, was du über künstliche Intelligenz und Machine Learning wissen musst.
