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Was ist Deep Learning?

| Redakteur: Manfred Klein

Welches Potenzial hat Deep Learning?
Welches Potenzial hat Deep Learning? (© aga7ta – Fotolia)

Deep Learning ist ein Ergebnis des Digitalisierungszeitalters. Im Bereich der künstlichen Intelligenz angesiedelt, eröffnet die Methode diversen Branchen interessante Perspektiven. Doch was genau verbirgt sich dahinter?

Viele Unternehmen setzen zur Wissensvermittlung auf eLearning. Diese Methode hat sich längst etabliert, vereint sie schließlich diverse unverkennbare Vorteile. So haben die berufspädagogischen IT-Kurse in puncto Zeitgewinn sowie Kostensenkung einige Argumente auf ihrer Seite. Hinzu kommt, dass eLearning mit einer hohen oder gar unbegrenzten Teilnehmerzahl vonstattengehen kann, wo doch Schulungsräume längst an ihre Kapazitätsgrenze stoßen würden. Doch eLearning hat auch seine Grenzen.

So müssen die Inhalte bei Veränderungen immer wieder angepasst werden. Auch sind eine direkte Kontaktaufnahme oft nicht vorgesehen und Verständnis-/Zwischenfragen nicht möglich. Manchen Teilnehmern fällt auch der Übergang von einer überwiegend mündlichen zu einer schriftlichen Kommunikation nicht leicht. Unweigerlich stellt sich somit die Frage, inwiefern gegebenenfalls das Deep Learning diese Nachteile auszugleichen vermag.

Mit Deep Learning wird Fiktion zur Realität

Der Multimediakonzern Apple ging mit seiner Sprachsoftware Siri unlängst den nächsten Schritt: Benutzer, die mit ihrem Handy interagieren und Sprachbefehle erteilen können. Damit scheinen die Tage gezählt, in denen technische Endgeräte ihre User nicht mehr auf Anhieb verstehen und mit einem sehr beschränkten Wortumfang ausgestattet sind. Noch weiter geht der Sci-Fi Film „Her“, in welchem ein Computer im Mittelpunkt steht, der über ein eigenes Bewusstsein verfügt und dieses stetig weiterentwickelt.

Das System sorgt für eine programmierte Rundumbetreuung, sucht Musik aus, informiert über ausgewählte Nachrichten und liest neueste eMails vor. Ein Knopf im Ohr hält dabei die ständige Kommunikation zwischen Computer und Nutzer aufrecht. Eine Interaktion mit einer digitalen Persönlichkeit? Was vor wenigen Jahren noch undenkbar gewesen wäre, könnte mittels Deep Learning in nicht ferner Zukunft Wirklichkeit werden.

Was unter Deep Learning zu verstehen ist

Deep Learning stellt eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung dar. Als Teilbereich des sogenannten Machine Learnings macht sich Deep Learning große Datenmengen sowie neuronale Netze zunutze. Der riesige Datenbestand wird analysiert und über Trainingsmethoden zur Herstellung von künstlicher Intelligenz herangezogen. Hierfür benötigt Deep Learning eine hoch leistungsfähige Netzwerk-Infrastruktur. In vielen Bereichen ist die Funktionsweise an das Lernen des menschlichen Gehirns inspiriert.

Auf der Grundlage des neuronalen Netzes und vorhandener Informationen wird die Maschine in die Lage versetzt, das Erlernte mit neuen Inhalten zu verknüpfen und hierdurch weiter zu lernen. Als Folge hieraus wird das System imstande sein, Entscheidungen oder Prognosen zu treffen und diese zu hinterfragen. Entscheidungen werden in einem neuen Anlauf geändert oder bestätigt. Die Person selbst greift in den eigentlichen Lernvorgang in der Regel nicht mehr ein.

Aktuelle Anwendungsbereiche von Deep Learning

Besonders gut eignet sich Deep Learning für sämtliche Anwendungen, bei denen größere Datenmengen verfügbar sind, sodass sich aus ihnen Modelle und Muster ableiten lassen. Zu den Einsatzgebieten von Deep Learning gehören bereits heute:

  • Bilderkennung: CT-Aufnahmen, Röntgenbilder etc. werden auf Anomalien hin untersucht, sodass sich Krankheiten besser diagnostizieren lassen.
  • Sentiment- und Sprachanalyse: Systeme verstehen Zusammenhänge in Texten sowie in gesprochener Sprache und können sogar die Gefühlslage des Senders interpretieren.
  • Verbesserung der Sicherheit: Deep Learning unterscheidet normale Tätigkeiten von Angriffen und ist im Rahmen der Echtzeitüberwachung in der Lage, auffällige Ereignisse zu identifizieren.
  • Risikominimierung und Cyber-Security: Ungewöhnliche Tätigkeiten im Bereich des Wertpapierhandels sowie beim Monitoring von Banktransaktionen lassen sich gezielt erkennen.
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