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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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?
Einer der wichtigsten Anwendungsfälle für diese fortgeschrittenen neuronalen Netze ist die Verarbeitung unstrukturierter Daten. Tiefe neuronale Netze können die in einer Datenbank gespeicherten Daten gruppieren und klassifizieren. Dies erweist sich als sehr nützlich, um Daten ohne Beschriftung oder Struktur zu organisieren.
Ein tiefes neuronales Netz ist sehr nützlich, um bestimmte Aufgaben der menschlichen Arbeit zu automatisieren. Es wird im Bereich der Videoüberwachung für die Technologie der Gesichtserkennung verwendet. Auch selbstfahrende Autos sind auf diese Technologie angewiesen.
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Dasselbe gilt für virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa oder sogar die Empfehlungsmaschinen von Netflix, Spotify oder Amazon. Ohne es zu wissen, nutzt du also wahrscheinlich täglich Produkte, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren.
Darüber hinaus hält Deep Learning Einzug in alle Branchen. Im Gesundheitswesen wird es genutzt, um Krebs oder Retinopathie zu erkennen. In der Luftfahrt wird es eingesetzt, um die Flotten von Flugzeugen zu optimieren.
Die Öl- und Gasindustrie wendet sich tiefen künstlichen neuronalen Netzen für die vorausschauende Wartung von Maschinen zu. Banken und Finanzdienstleister wiederum setzen sie zur Betrugserkennung ein. Nach und nach verändert Deep Learning alle Branchen.
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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Du weißt alles über tiefe neuronale Netze. Hier erfährst du alles, was du über künstliche Intelligenz und Machine Learning wissen musst.
