Deep Learning
Deep Learning
Deep Learning ist ein spezialisiertes Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das auf der Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen basiert, die aus vielen Schichten bestehen – daher der Begriff „tief“. Diese tiefen Netzwerke sind in der Lage, komplexe Muster und Beziehungen in großen Datenmengen zu erkennen. Im Gegensatz zu herkömmlichen maschinellen Lernmethoden, die oft manuelle Feature-Extraktion erfordern, kann Deep Learning direkt aus den Rohdaten lernen, indem es eine hierarchische Struktur von Merkmalen aufbaut. Dies ermöglicht es Deep-Learning-Modellen, sehr präzise Ergebnisse in Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung zu erzielen.
Training von Deep-Learning-Modellen
Das Training eines Deep-Learning-Modells erfolgt durch einen Prozess, der als Backpropagation bekannt ist. Während des Trainings werden die Eingabedaten durch das Netzwerk geleitet, und die Ausgaben werden mit den tatsächlichen Zielwerten verglichen. Der Unterschied zwischen der Vorhersage und dem tatsächlichen Wert wird als Fehler bezeichnet. Dieser Fehler wird durch das Netzwerk zurückpropagiert, um die Gewichtungen der Verbindungen zwischen den Neuronen anzupassen und den Fehler zu minimieren.
