Deep Learning: Mehrere Ebenen des maschinellen Lernens

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Deep Learning: Mehrere Ebenen des maschinellen Lernens

Deep Learning: Mehrere Ebenen des maschinellen Lernens

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Deep Learning hat verschiedene Neuerungen wie Automatisierung und Datenanalyse ermöglicht und KI dabei geholfen, intelligenter denn je zu werden.
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      Quantumrun-Vorherseher
    • 9. September 2022

    Zusammenfassung der Einblicke

    Deep Learning (DL), eine Art maschinelles Lernen (ML), verbessert Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI), indem es aus Daten auf ähnliche Weise wie die Funktion des menschlichen Gehirns lernt. Es findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, von der Verbesserung autonomer Fahrzeuge und Gesundheitsdiagnosen bis hin zur Stromversorgung von Chatbots und der Verbesserung von Cybersicherheitsmaßnahmen. Die Fähigkeit der Technologie, komplexe Aufgaben zu bewältigen, riesige Datensätze zu analysieren und fundierte Vorhersagen zu treffen, prägt Branchen und löst ethische Debatten aus, insbesondere in Bezug auf Datennutzung und Datenschutz.

    Deep-Learning-Kontext

    Deep Learning ist eine Form von ML, die die Grundlage für viele KI-Anwendungen bildet. DL kann bei Klassifizierungsaufgaben direkt anhand von Bildern, Text oder Ton unterstützen. Es kann Datenanalysen und Geräteschnittstellen durchführen, autonome Roboter und selbstfahrende Autos unterstützen und wissenschaftliche Untersuchungen durchführen. DL kann dabei helfen, Muster und Trends zu erkennen und genauere Vorhersagen zu treffen. Diese Technologie kann auch mit technischen Geräten wie Smartphones und Internet-of-Things-Geräten (IoT) verbunden werden. 

    DL nutzt künstliche neuronale Netze zur Unterstützung bei Aufgaben, die der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Computer Vision und Spracherkennung ähneln. Neuronale Netze können auch Inhaltsempfehlungen liefern, die denen von Suchmaschinen und E-Commerce-Websites ähneln. 

    Es gibt vier Hauptansätze für Deep Learning:

    • Überwachtes Lernen (markierte Daten).
    • Semi-überwachtes Lernen (semi-markierte Datensätze).
    • Unüberwachtes Lernen (keine Etiketten erforderlich).
    • Reinforcement Learning (Algorithmen interagieren mit der Umgebung, nicht nur mit den Beispieldaten).

    Bei diesen vier Ansätzen verwendet Deep Learning neuronale Netze auf mehreren Ebenen, um iterativ aus Daten zu lernen, was bei der Suche nach Mustern in unstrukturierten Informationen von Vorteil ist. 

    Die neuronalen Netze beim Deep Learning ahmen die Struktur des menschlichen Gehirns nach, wobei verschiedene Neuronen und Knoten Informationen verbinden und austauschen. Beim Deep Learning gilt: Je komplexer das Problem, desto mehr versteckte Schichten gibt es im Modell. Diese Form von ML kann High-Level-Features aus großen Mengen von Rohdaten (Big Data) extrahieren. 

    DL kann in Situationen helfen, in denen das Problem für menschliches Denken zu komplex ist (z. B. Stimmungsanalyse, Berechnung des Webseitenrankings) oder bei Problemen, die detaillierte Lösungen erfordern (z. B. Personalisierung, Biometrie). 

    Störende Wirkung

    Deep Learning ist ein leistungsstarkes Tool für Organisationen, die Daten nutzen möchten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können neuronale Netze Diagnosen im Gesundheitswesen verbessern, indem sie umfangreiche Datenbanken bestehender Krankheiten und ihrer Behandlungen untersuchen und das Patientenversorgungsmanagement und die Ergebnisse verbessern. Andere Unternehmensanwendungen umfassen Computer Vision, Sprachübersetzungen, optische Zeichenerkennung und dialogorientierte Benutzeroberflächen (UI) wie Chatbots und virtuelle Assistenten.

    Die weit verbreitete Einführung der digitalen Transformation und Cloud-Migration durch Unternehmen stellt neue Herausforderungen für die Cybersicherheit dar, bei denen DL-Technologien eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung und Eindämmung potenzieller Bedrohungen spielen können. Da Unternehmen zunehmend Multi-Cloud- und Hybridstrategien anwenden, um ihre digitalen Ziele zu erreichen, hat die Komplexität der IT-Bestände, die die kollektiven Informationstechnologieressourcen von Organisationen oder Einzelpersonen umfassen, erheblich zugenommen. Diese wachsende Komplexität erfordert fortschrittliche Lösungen zur effizienten Verwaltung, Sicherung und Optimierung dieser vielfältigen und komplexen IT-Umgebungen.

    Das Wachstum des IT-Bestands und die fortlaufende Organisationsentwicklung sorgen für die Agilität und Kosteneffizienz, die erforderlich sind, um wettbewerbsfähig zu bleiben, führen aber auch dazu, dass das Backend schwieriger zu verwalten und effektiv zu schützen ist. DL kann dabei helfen, abnormale oder unregelmäßige Muster zu identifizieren, die ein Zeichen für Hacking-Versuche sein können. Diese Funktion kann kritische Infrastrukturen vor dem Eindringen schützen.

    Auswirkungen von Deep Learning

    Weitere Auswirkungen von DL können sein: 

    • Autonome Fahrzeuge, die Deep Learning verwenden, um besser auf Umgebungsbedingungen zu reagieren, Genauigkeit, Sicherheit und Effizienz zu verbessern.
    • Ethische Debatten darüber, wie biometrische Daten (z. B. Gesichtszüge, Augenstrukturen, DNA, Fingerabdruckmuster) von Big Tech gesammelt und gespeichert werden.
    • Verbesserung der natürlichen Interaktionen zwischen Mensch und Maschine (z. B. durch Verwendung von Smart Devices und Wearables).
    • Cybersicherheitsunternehmen nutzen Deep Learning, um Schwachstellen in IT-Infrastrukturen zu identifizieren.
    • Unternehmen, die ein breites Spektrum an Predictive Analytics anwenden, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und ihren Kunden hochgradig maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.
    • Regierungen, die öffentliche Datenbanken verarbeiten, um die Erbringung öffentlicher Dienstleistungen zu optimieren, insbesondere in kommunalen Gerichtsbarkeiten.

    Fragen zu berücksichtigen

    • Wie sonst kann Deep Learning Unternehmen und Regierungen dabei unterstützen, proaktiv auf unterschiedliche Situationen zu reagieren?
    • Was sind die anderen potenziellen Risiken oder Vorteile der Verwendung von Deep Learning?

    Insight-Referenzen

    Für diesen Einblick wurde auf die folgenden beliebten und institutionellen Links verwiesen: