Was ist Deep Learning?
What is deep learning?
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning.
Deep Learning ist Teil einer breiteren Familie von maschinellen Lernmethoden, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit Repräsentationslernen basieren.
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Deep Learning ist Teil einer breiteren Familie von Methoden des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit Repräsentationslernen basieren. Das Lernen kann überwacht, halb-überwacht oder unbeaufsichtigt sein.

Deep-Learning-Architekturen wie Deep Neural Networks, Deep Belief Networks, Deep Reinforcement Learning, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks und Transformers wurden unter anderem in den Bereichen Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzung, Bioinformatik, Medikamentendesign, medizinische Bildanalyse, Klimawissenschaft, Materialprüfung und Brettspielprogramme eingesetzt, wo sie vergleichbare und in einigen Fällen sogar bessere Ergebnisse als menschliche Experten erzielt haben.

Künstliche neuronale Netze (ANNs) wurden von der Informationsverarbeitung und den verteilten Kommunikationsknoten in biologischen Systemen inspiriert. ANNs unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von biologischen Gehirnen. Insbesondere sind künstliche neuronale Netze eher statisch und symbolisch, während das biologische Gehirn der meisten Lebewesen dynamisch (plastisch) und analog ist.

Das Adjektiv "tief" im Zusammenhang mit Deep Learning bezieht sich auf die Verwendung von mehreren Schichten im Netzwerk. Frühe Arbeiten haben gezeigt, dass ein lineares Perzeptron kein universeller Klassifikator sein kann, aber ein Netzwerk mit einer nichtpolynomialen Aktivierungsfunktion und einer versteckten Schicht mit unbegrenzter Breite schon. Deep Learning ist eine moderne Variante, die sich mit einer unbegrenzten Anzahl von Schichten mit begrenzter Größe befasst, was eine praktische Anwendung und optimierte Implementierung ermöglicht, während die theoretische Universalität unter milden Bedingungen erhalten bleibt. Beim Deep Learning dürfen die Schichten auch heterogen sein und stark von biologisch informierten konnektionistischen Modellen abweichen, um effizienter, trainierbarer und verständlicher zu werden.
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