{"id":164121,"date":"2023-10-17T17:45:28","date_gmt":"2023-10-17T16:45:28","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164121"},"modified":"2023-10-30T09:23:17","modified_gmt":"2023-10-30T08:23:17","slug":"deep-neural-network","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-neural-network","title":{"rendered":"Deep Neural Network: Was genau ist ein Deep Neural Network?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164121\" class=\"elementor elementor-164121\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c66ac94 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c66ac94\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c92a0fe elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c92a0fe\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>Das Deep Neural Network oder tiefe neuronale Netzwerk ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber das Thema wissen musst: Definition, Funktionsweise, Anwendungsf\u00e4lle, Schulungen&#8230;<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a6f5084 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a6f5084\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein neuronales Netz ist eine Reihe <\/span><b>von Algorithmen, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Diese Technologie hat das Ziel, die Aktivit\u00e4t des menschlichen Gehirns zu simulieren, insbesondere die Erkennung von Mustern und die \u00dcbertragung von Informationen zwischen den verschiedenen Schichten neuronaler Verbindungen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Deep Neural Network, also ein tiefes neuronales Netz, zeichnet sich durch eine Besonderheit aus: Es besteht aus <\/span><b>mindestens zwei Schichten<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Dies erm\u00f6glicht es ihm, Daten auf komplexe Weise zu verarbeiten und dabei fortgeschrittene mathematische Modelle zu verwenden.<\/span><\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"268\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning vs. Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Learning - was ist das eigentlich ?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Learning &#8211; was ist das eigentlich ?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Deep Fake Gefahren&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deep Fake Gefahren<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Python Deep Learning Basics&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python-deep-learning-die-basics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Deep Learning Basics<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Style Transfer Deep Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/style-transfer-deep-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Style Transfer Deep Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Alphacode Deepminds&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alphacode-deepminds-neues-ki-tool-zum-schreiben-von-computercode\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/alphacode-deepminds-neues-ki-tool-zum-schreiben-von-computercode\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alphacode Deepminds<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c2237c8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c2237c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Bedeutung eines Deep Neural Networks <\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-efc4329 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"efc4329\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 whitespace-pre-wrap break-words overflow-x-auto\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>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 F\u00e4higkeit, komplexe Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen oder Klassifikationen basierend auf diesen Mustern zu treffen. Hier sind einige der Schl\u00fcsselaspekte, die die Bedeutung von DNNs verdeutlichen:<\/p><ol><li><p><strong>Mustererkennung:<\/strong> DNNs sind in der Lage, Muster in gro\u00dfen und komplexen Datens\u00e4tzen zu erkennen, die von Menschen schwer oder unm\u00f6glich zu identifizieren sind. Dies macht sie besonders wertvoll in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und Natural Language Processing (NLP).<\/p><\/li><li><p><strong>Klassifikation und Vorhersage:<\/strong> DNNs erm\u00f6glichen die Klassifikation von Daten in verschiedene Kategorien oder die Vorhersage zuk\u00fcnftiger Ereignisse. Dies wird in Anwendungen wie Spam-Erkennung, Gesichtserkennung, medizinischer Diagnose und Finanzprognosen genutzt.<\/p><\/li><li><p><strong>Skalierbarkeit:<\/strong> DNNs k\u00f6nnen gro\u00dfe Mengen an Daten verarbeiten und sind in der Lage, Modelle mit Tausenden oder Millionen von Parametern zu trainieren. Dies erm\u00f6glicht die Bew\u00e4ltigung komplexer Aufgaben und die Verarbeitung gro\u00dfer Datens\u00e4tze.<\/p><\/li><li><p><strong>Automatisierung:<\/strong> DNNs k\u00f6nnen automatisch und kontinuierlich lernen, was bedeutet, dass sie sich an neue Daten und Ver\u00e4nderungen in der Umgebung anpassen k\u00f6nnen, ohne dass eine manuelle Anpassung erforderlich ist.<\/p><\/li><li><p><strong>Vielseitigkeit:<\/strong> DNNs finden in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnostik, Empfehlungssysteme und vieles mehr. Sie sind eine Kernkomponente von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und Deep Learning.<\/p><\/li><li><p><strong>Forschung und Innovation:<\/strong> DNNs haben zu bedeutenden Fortschritten in der KI-Forschung gef\u00fchrt und neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr innovative Anwendungen er\u00f6ffnet. Sie sind ein Motor f\u00fcr die Entwicklung neuer Technologien und L\u00f6sungen.<\/p><\/li><\/ol><p>Die Bedeutung eines Deep Neural Networks liegt in seiner F\u00e4higkeit, komplexe Aufgaben zu bew\u00e4ltigen und menschen\u00e4hnliche Leistungen bei der Verarbeitung von Informationen zu erzielen. Dies hat Auswirkungen auf viele Branchen und tr\u00e4gt zur Transformation von Gesch\u00e4ftsmodellen und zur L\u00f6sung komplexer Herausforderungen bei.<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1778a2d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1778a2d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c7d8d1c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c7d8d1c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c8d7cc6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c8d7cc6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktioniert ein Deep Neural Network?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6604b55 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6604b55\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Normalerweise hat ein Deep Neural Network eine Eingabeschicht, eine Ausgabeschicht und mindestens eine Schicht dazwischen. <\/span><b>Je mehr Schichten es gibt, desto tiefer ist das Netzwerk<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Jede dieser Schichten f\u00fchrt verschiedene Arten der Sortierung und spezifischen Kategorisierung in einem Prozess durch, der als &#8222;Merkmalshierarchie&#8220; bezeichnet wird.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Um die Funktionsweise eines Deep Neural Network besser zu verstehen, muss man sich nur <\/span><b>die Funktionsweise des menschlichen Gehirns <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ansehen. Anstatt die Gesichtsstruktur zu lernen, um Personen zu identifizieren, lernt unser Gehirn anhand der Abweichung von einem Basisgesicht, das ihm als Vorlage dient.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn wir ein Gesicht sehen, <\/span><b>versucht das Gehirn herauszufinden, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">wie sich das Gesicht von diesem Referenzmodell unterscheidet. So werden Merkmale wie Augen, Ohren oder Augenbrauen im Bruchteil einer Sekunde durchgespielt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>Unterschiede zwischen dem wahrgenommenen Gesicht <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und dem &#8222;grundlegenden&#8220; Gesichtsmodell werden durch ein elektrisches Signal mit unterschiedlicher St\u00e4rke quantifiziert. Alle Abweichungen werden kombiniert, um ein Ergebnis zu erzeugen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>verschiedenen Knotenpunkte des Systems <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00e4hneln den Neuronen im menschlichen Gehirn. Jede Schicht besteht aus mehreren Knoten. Sobald sie durch Reize ber\u00fchrt werden, wird ein Prozess ausgel\u00f6st.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das <\/span><b>neuronale Netz interpretiert Daten, die <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">von Sensoren gesammelt oder direkt von einem Programmierer eingespeist werden. Diese Daten k\u00f6nnen Bilder, Texte oder sogar T\u00f6ne sein, die dann in numerische Werte umgewandelt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die verschiedenen Daten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht m\u00fcssen schrittweise verarbeitet werden, um eine Aufgabe zu l\u00f6sen oder eine Vorhersage zu erstellen. Die <\/span><b>erste Schicht des Netzwerks empf\u00e4ngt die Daten <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und f\u00fchrt eine Berechnung der Aktivierungsfunktion durch, um ein Ergebnis zu erzeugen. Dabei kann es sich z. B. um eine Wahrscheinlichkeitsvorhersage handeln.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieses <\/span><b>Ergebnis wird an die n\u00e4chste Schicht <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">von Neuronen <\/span><b>weitergegeben.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Die Verbindung zwischen zwei aufeinanderfolgenden Schichten ist mit einem &#8222;Gewicht&#8220; verbunden. Dieses Gewicht definiert den Einfluss der Daten auf das Ergebnis, das von der n\u00e4chsten Schicht produziert wird, und m\u00f6glicherweise auch auf das Endergebnis.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-209f653 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"209f653\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=_MJmEBu0zlQ&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-57994a4 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"57994a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber tiefe Deep Neural Network<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ee10878 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ee10878\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d18e86 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2d18e86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Deep Learning: Das Lernen mit tiefen neuronalen Netzen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89a1d32 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"89a1d32\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Um <\/span><b>die Funktionsweise des menschlichen Gehirns <\/b><span style=\"font-weight: 400\">bei der Klassifizierung der ihm zur Verf\u00fcgung gestellten Daten <\/span><b>nachahmen zu k\u00f6nnen, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">muss ein neuronales Netz vorher trainiert werden. Dies ist das<\/span><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0<span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning\">Deep Learning<\/a><\/strong><\/span>: eine spezielle Form des Machine Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">In der <\/span><b>Trainingsphase <\/b><span style=\"font-weight: 400\">werden der KI Beispieldaten zur Verf\u00fcgung gestellt. So lernt sie, Muster und Merkmale zu erkennen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Wenn das K\u00fcnstliche Neuronale Netz <\/span><b>neue Daten <\/b><span style=\"font-weight: 400\">ohne Etiketten <\/span><b>erh\u00e4lt<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, 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.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d434026 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"d434026\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=mx8H2y-nhKM&amp;t=724s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c0d091 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6c0d091\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a0694d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a0694d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dient ein Deep Neural Network?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c24a71 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3c24a71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tiefe neuronale Netze sind in der Tat das letzte Glied in der <\/span><b>Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Urspr\u00fcnglich geht es beim Machine Learning darum, statistische Modelle mithilfe von Algorithmen zu automatisieren, um bessere Vorhersagen zu treffen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein <\/span><b>Machine-Learning-Modell <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ist in der Lage, Vorhersagen f\u00fcr eine einzelne Aufgabe zu treffen. Es lernt lediglich, indem es seine Gewichte bei jeder falschen Vorhersage \u00e4ndert, um die Genauigkeit zu erh\u00f6hen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sp\u00e4ter wurden <\/span><b>k\u00fcnstliche neuronale Netze entwickelt.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Diese Netze verwenden eine verborgene Schicht, um die Auswirkungen jedes &#8222;Inputs&#8220; auf die Endproduktion zu speichern und zu bewerten. Informationen \u00fcber die Auswirkungen jedes Inputs werden ebenso gespeichert und verborgen wie Assoziationen zwischen den Daten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Schlie\u00dflich wurden <\/span><b>die Deep Neural Networks <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">erfunden. Anstatt sich mit einer einzigen verborgenen Schicht zu begn\u00fcgen, gehen Deep Neural Networks noch einen Schritt weiter und kombinieren mehrere verborgene Schichten, um noch mehr Vorteile zu erzielen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f447887 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f447887\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Eine Deep Learning-Weiterbildung absolvieren<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbd53b3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cbd53b3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-968666f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"968666f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Frameworks f\u00fcr Deep Learning gibt es?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36753d7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"36753d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Es gibt <strong>Deep-Learning-Frameworks<\/strong>, die sich mit dem Training von tiefen neuronalen Netzen besch\u00e4ftigen. Mehrere gro\u00dfe Unternehmen und andere Start-ups haben Open-Source-Projekte gestartet, die das Lernen von Deep Neural Networks erleichtern.<\/p><p>Diese Tools liefern wiederverwendbare Codebl\u00f6cke, die die <strong>Abstraktion der logischen Bl\u00f6cke des Deep Learning <\/strong>erm\u00f6glichen. Sie bieten auch sehr n\u00fctzliche Module f\u00fcr die Entwicklung von Modellen.<\/p><p>Zu den beliebtesten Frameworks f\u00fcr Deep Learning geh\u00f6ren <span style=\"text-decoration: underline;\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tensorflow\">das Open-Source-Projekt TensorFlow<\/a><\/strong><\/span> von Google, MxNet oder die von Facebook erstellte PyTorch-Bibliothek f\u00fcr <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Python<\/strong><\/span><\/a>. Es gibt auch andere, fortschrittlichere Frameworks, wie Keras, das auf Tensorflow basiert, oder Gluon, das auf MxNet basiert.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f6327f elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"5f6327f\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=e-bK07aaOHg&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8bf0209 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8bf0209\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3410ace elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3410ace\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich, Deep Neural Networks zu verwenden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e5c52c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e5c52c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Deep Neural Networks und Deep Learning bieten Unternehmen in allen Branchen <strong>zahlreiche M\u00f6glichkeiten<\/strong>. Es handelt sich dabei jedoch um eine komplexe Technologie, die ein hohes Ma\u00df an Wissen und F\u00e4higkeiten erfordert.<\/p><p>Um zu lernen, wie man solche tiefen neuronalen Netze erstellt und benutzt, kannst du dich an <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>die Data Scientist-Ausbildung<\/strong><\/span><\/a> von DataScientest wenden. Dieses Programm erm\u00f6glicht es dir, <strong>alle Aspekte des Berufs<\/strong> des Datenwissenschaftlers zu erlernen.<\/p><p><strong>Im Modul &#8222;Deep Learning&#8220;<\/strong> lernst du unter anderem die Frameworks TensorFlow und Keras kennen. Du wirst alles \u00fcber die verschiedenen Arten von neuronalen Netzen wie <strong>CNN<\/strong>, <strong>RNN<\/strong> und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/gan-machine-learning\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>GANs (antagonistische generative Netzwerke)<\/strong><\/span><\/a>.<\/p><p>Am Ende dieses Kurses hast du <strong>alle F\u00e4higkeiten<\/strong>, die du als Data Scientist <strong>ben\u00f6tigst<\/strong>, und erh\u00e4ltst ein von der Universit\u00e4t Sorbonne zertifiziertes Diplom. Von unseren Alumni haben 90 % direkt nach der Ausbildung einen Job gefunden.<\/p><p>Alle unsere Kurse verfolgen <strong>einen innovativen Blended-Learning-Ansatz<\/strong>, der Pr\u00e4senzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet. Du kannst die Ausbildung in 9 Monaten im Rahmen einer Weiterbildung oder in 11 Wochen im BootCamp absolvieren. Entdecke jetzt die Ausbildung zum Data Scientist.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a96186 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4a96186\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die Weiterbildung zum Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fc9fd9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5fc9fd9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Deep Learning vs. Machine Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7cfb99b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7cfb99b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 whitespace-pre-wrap break-words overflow-x-auto\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\">\u00a0<\/div><\/div><\/div><div class=\"flex-col gap-1 md:gap-3\"><div class=\"flex flex-grow flex-col gap-3 max-w-full\"><div class=\"min-h-[20px] flex flex-col items-start gap-3 whitespace-pre-wrap break-words overflow-x-auto\"><div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert light\"><p>Deep Learning und Machine Learning sind zwei eng miteinander verbundene, aber dennoch unterschiedliche Ans\u00e4tze im Bereich des maschinellen Lernens. Hier sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Deep Learning und Machine Learning:<\/p><ol><li><p><strong>Architektur und Tiefe:<\/strong><\/p><ul><li><strong>Machine Learning:<\/strong> 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.<\/li><li><strong>Deep Learning:<\/strong> Deep Learning hingegen verwendet neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (tiefe Netzwerke). Diese tiefen Architekturen erm\u00f6glichen es, komplexe Muster und Merkmale in den Daten zu erkennen.<\/li><\/ul><\/li><li><p><strong>Merkmalsextraktion:<\/strong><\/p><ul><li><strong>Machine Learning:<\/strong> In Machine Learning m\u00fcssen Merkmale oft manuell aus den Daten extrahiert werden. Das bedeutet, dass Experten vorab entscheiden, welche Merkmale relevant sind.<\/li><li><strong>Deep Learning:<\/strong> Deep Learning-Modelle k\u00f6nnen in der Lage sein, relevante Merkmale aus den Daten selbst zu extrahieren. Dies reduziert den Bedarf an manueller Feature-Engineering.<\/li><\/ul><\/li><li><p><strong>Repr\u00e4sentation der Daten:<\/strong><\/p><ul><li><strong>Machine Learning:<\/strong> In Machine Learning werden Daten normalerweise in flachen, strukturierten Tabellen oder in einem anderen geeigneten Format dargestellt.<\/li><li><strong>Deep Learning:<\/strong> Deep Learning-Modelle sind in der Lage, unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio oder Text direkt zu verarbeiten, was ihre Anwendungsbreite erheblich erweitert.<\/li><\/ul><\/li><li><p><strong>Trainingsdaten und Skalierbarkeit:<\/strong><\/p><ul><li><strong>Machine Learning:<\/strong> Machine Learning-Modelle k\u00f6nnen mit kleineren Trainingsdatens\u00e4tzen arbeiten und liefern oft gute Ergebnisse.<\/li><li><strong>Deep Learning:<\/strong> Deep Learning-Modelle profitieren von gro\u00dfen Trainingsdatens\u00e4tzen und zeigen ihre St\u00e4rken bei gro\u00dfen Datenmengen. Sie sind oft skalierbarer, was bedeutet, dass sie von mehr Daten profitieren, solange die Rechenressourcen verf\u00fcgbar sind.<\/li><\/ul><\/li><li><p><strong>Verwendungsgebiete:<\/strong><\/p><ul><li><strong>Machine Learning:<\/strong> Machine Learning wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, einschlie\u00dflich Spam-Erkennung, Empfehlungssystemen, Betrugserkennung und mehr.<\/li><li><strong>Deep Learning:<\/strong> Deep Learning ist besonders effektiv in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung, maschinellem \u00dcbersetzen und autonomen Fahrzeugen.<\/li><\/ul><\/li><li><p><strong>Rechenleistung:<\/strong><\/p><ul><li><strong>Machine Learning:<\/strong> Machine Learning-Modelle erfordern oft weniger Rechenleistung und k\u00f6nnen auf Standard-Hardware betrieben werden.<\/li><li><strong>Deep Learning:<\/strong> Deep Learning-Modelle sind rechenintensiver und profitieren von spezieller Hardware wie Grafikkarten (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs).<\/li><\/ul><\/li><\/ol><p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Deep Learning eine Untergruppe des Machine Learnings ist, die sich auf tiefe neuronale Netzwerke st\u00fctzt. Es ist besonders effektiv bei gro\u00dfen Datens\u00e4tzen 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 Ans\u00e4tzen h\u00e4ngt von den spezifischen Anforderungen und Ressourcen ab.<\/p><\/div><table><thead><tr><th>Aspekt<\/th><th>Deep Learning<\/th><th>Machine Learning<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Architektur und Tiefe<\/td><td>Verwendet tiefe neuronale Netzwerke mit vielen Schichten.<\/td><td>Verwendet traditionelle Modelle mit begrenzter Tiefe.<\/td><\/tr><tr><td>Merkmalsextraktion<\/td><td>Kann Merkmale aus Daten selbst extrahieren.<\/td><td>Ben\u00f6tigt oft manuelles Feature-Engineering.<\/td><\/tr><tr><td>Repr\u00e4sentation der Daten<\/td><td>Verarbeitet unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio, Text.<\/td><td>Arbeitet mit strukturierten Daten in tabellarischer Form.<\/td><\/tr><tr><td>Trainingsdaten und Skalierbarkeit<\/td><td>Profitiert von gro\u00dfen Datens\u00e4tzen und ist skalierbar.<\/td><td>Kann mit kleineren Datens\u00e4tzen gute Ergebnisse erzielen.<\/td><\/tr><tr><td>Verwendungsgebiete<\/td><td>Effektiv in Bilderkennung, Spracherkennung, \u00dcbersetzung usw.<\/td><td>Vielseitig in Anwendungen wie Spam-Erkennung, Empfehlungssystemen, Betrugserkennung usw.<\/td><\/tr><tr><td>Rechenleistung<\/td><td>Erfordert oft spezielle Hardware wie GPUs oder TPUs.<\/td><td>Kann auf Standard-Hardware betrieben werden.<\/td><\/tr><tr><td>Beispielanwendungen<\/td><td>Selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung, maschinelles \u00dcbersetzen.<\/td><td>Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Textklassifikation.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5547d1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b5547d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5ef87e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a5ef87e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Du wei\u00dft alles \u00fcber tiefe neuronale Netze. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstliche-intelligenz\"><span style=\"text-decoration: underline\"><strong>k\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong><\/span><\/a> und <span style=\"text-decoration: underline\"><strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine Learning<\/a><\/strong><\/span> wissen musst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-577e106 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"577e106\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6cad554 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"6cad554\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie funktioniert ein Deep Neural Network?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"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 f\u00fchrt verschiedene Arten der Sortierung und spezifischen Kategorisierung in einem Prozess durch, der als \\\"Merkmalshierarchie\\\" bezeichnet wird.\r\n\r\nUm 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.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wozu dient ein Deep Neural Network?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Einer der wichtigsten Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr diese fortgeschrittenen neuronalen Netze ist die Verarbeitung unstrukturierter Daten. Tiefe neuronale Netze k\u00f6nnen die in einer Datenbank gespeicherten Daten gruppieren und klassifizieren. Dies erweist sich als sehr n\u00fctzlich, um Daten ohne Beschriftung oder Struktur zu organisieren.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wozu dient ein Deep Neural Network?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Tiefe neuronale Netze sind in der Tat das letzte Glied in der Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Urspr\u00fcnglich geht es beim Machine Learning darum, statistische Modelle mithilfe von Algorithmen zu automatisieren, um bessere Vorhersagen zu treffen.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Welche Frameworks f\u00fcr Deep Learning gibt es?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Es gibt Deep-Learning-Frameworks, die sich mit dem Training von tiefen neuronalen Netzen besch\u00e4ftigen. 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