10 Beispiele für Deep Learning Anwendungen

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Deep Learning Anwendungen haben eine große Reichweite, die sich über eine Vielzahl von Bereichen und Branchen erstreckt, und sind ein wichtiger Teil der künstlichen Intelligenz. Deep Learning spielt sogar in einigen der Produkte und Technologien eine Rolle, die Sie wahrscheinlich in Ihrem täglichen Leben verwenden. Deep-Learning-Netzwerke, die ähnlich wie das menschliche Gehirn aufgebaut sind, können riesige Datenmengen verarbeiten. Dies hilft Unternehmen, ihre Produkte zu verbessern, mehr über ihre Kunden zu erfahren und Probleme zu lösen.

Was ist Deep Learning?

Diese Unterkategorie der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verwendet Algorithmen, die als neuronale Netze bekannt sind, um zu „lernen” und ihre Ziele umzusetzen. Beim Deep Learning werden neuronale Netze anhand von Datensätzen trainiert, und mit der Zeit lernt das neuronale Netz aus den Merkmalen der Daten. Dieser Prozess ermöglicht es dem neuronalen Netz, bei der Analyse zukünftiger Datensätze genaue Vorhersagen zu treffen. Dieser Trainingsprozess erfolgt in der Regel auf eine von drei Arten: 

1. durch überwachtes Lernen (supervised Learning), 

2. durch unüberwachtes Lernen (unsupervised Learning) oder

3. durch verstärktes Lernen (Reinforcement Learning). 

Beim überwachten Lernen wird das neuronale Netz mithilfe von markierten Trainingsdaten darauf trainiert, bestimmte Merkmale zu erkennen. Beim unüberwachten Lernen lernt das neuronale Netz allmählich ohne die Hilfe von gekennzeichneten Daten. Verstärkungslernen erfolgt durch Versuch und Irrtum, wobei es Rückmeldungen erhält, um zu verstehen, wann es das gewünschte Ergebnis erreicht hat.

Neuronale Netze

Die neuronalen Netze beim Deep Learning sind hochkomplex und bestehen aus mehreren Schichten miteinander verbundener Neuronen. Die typische Struktur eines neuronalen Netzwerks besteht aus drei Komponenten, darunter die Eingabe-, die versteckte und die Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht empfängt Daten, die dann zur Verarbeitung an die versteckten Schichten weitergeleitet werden, wo die Daten analysiert werden, um Muster zu erkennen, bevor sie an die Ausgabeschicht weitergeleitet werden, wo schließlich eine Ausgabe erfolgt. Je mehr versteckte Schichten neuronale Netze haben, desto leistungsfähiger sind sie.

Zu den verschiedenen Arten von neuronalen Netzen, die beim Deep Learning zum Einsatz kommen, gehören zwei gängige Arten: Faltungsnetze und rekurrente neuronale Netze. 

• Neuronale Faltungsnetzwerke können potenziell Hunderte von versteckten Schichten haben, von denen jede bestimmte Merkmale in den Daten, häufig Bilddaten, erkennen soll. Diese neuronalen Netze sind eine großartige Option für den Umgang mit komplexen und großen Datenmengen. 

• Rekurrente neuronale Netze sind effektiv bei der Erstellung von Vorhersagen und können Ausgabedaten als Eingabedaten wiederverwenden. Dadurch eignen sich rekurrente neuronale Netze hervorragend für den Einsatz in Bereichen wie der Spracherkennung und der Börsenprognose, da sie historische Informationen berücksichtigen.

Deep Learning vs. maschinelles Lernen

Obwohl Deep Learning und maschinelles Lernen ähnlich sind, gibt es doch einige wichtige Unterschiede. Im Vergleich zu den Algorithmen des maschinellen Lernens benötigen Deep-Learning-Algorithmen weniger Unterstützung durch den Menschen beim Training des Modells und sind bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten für unüberwachtes Lernen überlegen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass Deep-Learning-Algorithmen größere Datensätze verwenden und somit Zugang zu weit mehr Datenpunkten haben als maschinelle Lernmodelle. Dies führt jedoch auch dazu, dass der Trainingsprozess beim Deep Learning oft sehr viel länger dauert als das Training eines maschinellen Lernalgorithmus.

10 Deep Learning Anwendungen

Deep Learning Anwendungen kommen in vielen verschiedenen Branchen zum Einsatz. Vielleicht nutzen Sie sogar schon einige dieser Anwendungen in Ihrem Alltag. Sehen wir uns zehn Beispiele an, die die breite Anwendung von Deep Learning verdeutlichen, um sie besser zu verstehen. 

1. Erkennung von Betrug

Deep-Learning-Algorithmen können Sicherheitsprobleme erkennen und so zum Schutz vor Betrug beitragen. So können Deep-Learning-Algorithmen beispielsweise verdächtige Versuche, sich bei Ihren Konten anzumelden, erkennen und Sie benachrichtigen sowie Sie informieren, wenn Ihr gewähltes Passwort nicht sicher genug ist.

2. Kundenbetreuung

Vielleicht haben Sie schon einmal einen Online-Kundendienst gesehen oder genutzt und mit einem Chatbot interagiert, der Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Fragen geholfen hat, oder einen virtuellen Assistenten auf Ihrem Smartphone verwendet. Deep Learning ermöglicht es diesen Systemen, mit der Zeit zu lernen und Antworten zu geben.

3. Finanzdienstleistungen

Verschiedene Finanzdienstleistungen können auf die Unterstützung durch Deep Learning zurückgreifen. Die prädiktive Analytik hilft bei der Unterstützung von Anlageportfolios und dem Handel mit Vermögenswerten an der Börse und ermöglicht es Banken, das Risiko bei der Kreditvergabe zu mindern.

4. Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein wichtiger Bestandteil von Deep Learning Anwendungen, die auf die Interpretation von Text und Sprache angewiesen sind. Chatbots für den Kundendienst, Sprachübersetzer und Stimmungsanalysen sind alles Beispiele für Anwendungen, die von der Verarbeitung natürlicher Sprache profitieren.

5. Gesichtserkennung 

Ein Bereich des Deep Learning, der als Computer Vision bekannt ist, ermöglicht es Deep-Learning-Algorithmen, bestimmte Merkmale in Bildern und Videos zu erkennen. Mit dieser Technik können Sie Deep Learning für die Gesichtserkennung nutzen, um Sie anhand Ihrer einzigartigen Merkmale zu identifizieren.

6. Selbstfahrende Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge nutzen Deep Learning, um zu lernen, wie sie mit den verschiedenen Situationen, die während der Fahrt auftreten, umgehen können, und ermöglichen es den Fahrzeugen, Ampeln zu erkennen, Schilder zu erkennen und Fußgängern auszuweichen. 

7. Prädiktive Analytik

Deep-Learning-Modelle können große Mengen historischer Daten analysieren, um genaue Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Prädiktive Analysen helfen Unternehmen in verschiedenen Bereichen, z. B. bei der Umsatzprognose, der Produktentwicklung, der Entscheidungsfindung und der Produktion. 

8. Empfehlungssysteme

Online-Dienste nutzen häufig Empfehlungssysteme mit erweiterten Funktionen, die durch Deep-Learning-Modelle bereitgestellt werden. Bei ausreichender Datenmenge können diese Deep-Learning-Modelle die Wahrscheinlichkeit bestimmter Interaktionen auf der Grundlage des Verlaufs früherer Interaktionen vorhersagen. Branchen wie Streaming-Dienste, E-Commerce und soziale Medien setzen Empfehlungssysteme ein.

9. Gesundheitsfürsorge

Deep Learning Anwendungen in der Gesundheitsbranche dienen mehreren Zwecken. Sie können nicht nur bei der Entwicklung von Behandlungslösungen helfen, sondern Deep-Learning-Algorithmen sind auch in der Lage, medizinische Bilder zu verstehen und Ärzten bei der Diagnose von Patienten zu helfen, indem sie Krebszellen erkennen.

10. Industrie

Deep Learning Anwendungen in der Industrieautomatisierung tragen zur Sicherheit der Arbeiter in Fabriken bei, indem sie Maschinen in die Lage versetzen, gefährliche Situationen zu erkennen, z. B. wenn sich Objekte oder Menschen zu nahe an den Maschinen befinden.

Verwandte Begriffe

• Systemverwalter

• UX-Forscher

• Computergrafik

• Salesforce-Administrator

• Cybersecurity

• Sicherheitsingenieur

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