„Deep Learning” heißt auf Deutsch „künstliche neuronale Netze“, womit die Arbeitsweise dieses Ansatzes schon klarer wird. Als Inspiration dient hierbei das Gehirn, was in Ebenen von neuronalen Netzen organisiert ist.
Dank der künstlichen neuronalen Netzen kann der Computer Strukturen in Daten erkennen, diese Strukturen validieren und selbständig weiter verbessern. Diese Netze sind in mehreren Ebenen angelegt, die vom Gröberen ins Feinere gehen. Auf jeder der Ebenen wird eine Entscheidung getroffen.
Für belastbare Ergebnisse müssen neuronale Netze zunächst trainiert werden. Möchte man ein künstliches neuronales Netz zum Erkennen von Autos erstellen, füttert man ein Netz mit tausenden von Fotos mit Autos. Autos im Dunkeln, im Hellen, im Winter, im Sommer, alte Autos, neue Autos, Autos in verschiedenen Farben und Formen, aus unterschiedlichen Perspektiven etc. So lernt das Netz, was wir meinen, was ein Auto ist. Anschließend können wir Bilder vorlegen und schauen, welche Ergebnisse das Netz produziert. Liefert es Ergebnisse, die unseren Vorstellungen genügen, haben wir eine Möglichkeit geschaffen, die in kürzester Zeit Millionen von Bildern auf das Vorhandensein eines Autos untersuchen kann. Viel schneller und genauer, als ein Mensch das könnte.
2 Gedanken zu „Was ist Deep Learning?“
Kommentare sind geschlossen.