Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, bei der Computer große künstliche, neuronale Netzwerke bilden, die denen ähneln, die sich im menschlichen Gehirn finden lassen.
Beim Deep Learning werden Lernalgorithmen sowie ständig wachsende Datenmengen in große künstliche, neuronale Netzwerke eingespeist. Die Fähigkeit der Netzwerke, zu "denken" und zu "lernen", steigt kontinuierlich, je mehr Daten verarbeitet werden. "Deep" bezieht sich auf die vielen Schichten, die das neuronale Netzwerk mit der Zeit ansammelt. Je vielschichtiger das Netzwerk wird, desto stärker wird die Leistung verbessert. Während Deep Learning derzeit meistens unter menschlicher Aufsicht erfolgt, besteht das Ziel darin, neuronale Netzwerke zu schaffen, die sich selber schulen und unabhängig "lernen" können.
Neuronale Netze gibt es schon seit den 1950er Jahren. In den letzten Jahren ist jedoch sowohl die Rechenleistung als auch die Datenspeicherung so weit fortgeschritten, dass Deep Learning für die Erstellung neuer, spannender Technologien eingesetzt werden kann.
Die meisten Unternehmen haben die Integration von Deep Learning in ihre Geschäftsprozesse oder Produkte noch vor sich. Dennoch steht diese Art des maschinellen Lernens hinter allen "intelligenten" Technologien – von Sprach- und Bilderkennungssoftware bis hin zu selbstfahrenden Autos. Fortschritte beim Deep Learning und in der Robotertechnik können schon bald zu intelligenter, medizinischer Bildgebungstechnologie mit zuverlässiger Diagnosestellung, selbststeuernden Drohnen sowie Anlagen und Infrastrukturen jeder Art mit eigenständiger Wartung führen.
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