Die Welt des maschinellen Lernens hat sich in den letzten Jahren mit rasanter Geschwindigkeit entwickelt, und eine Technologie hat dabei besonders viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen: Deep Learning.
Von selbstfahrenden Autos über intelligente Sprachassistenten bis hin zur Bilderkennung hat Deep Learning die Grenzen des Möglichen verschoben und beeindruckende Fortschritte in der künstlichen Intelligenz ermöglicht.
Doch was verbirgt sich hinter diesem faszinierenden Konzept? In diesem Blog-Artikel werfen wir einen Blick in die Welt des Deep Learnings und wie es Unternehmen fundamental weiterbringen kann.
Tipp!
Lesen Sie auch unseren Artikel zum Machine Learning. Wie jüngste Forschung von J. Van Der Donckt et al. (2023) zeigt, sind Deep Learning Modelle z. T. unverhältnismäßig.
Quelle:
Van Der Donckt, J., Van Der Donckt, J., Deprost, E., Vandenbussche, N., Rademaker, M., Vandewiele, G., & Van Hoecke, S. (2023). Do not sleep on traditional machine learning: Simple and interpretable techniques are competitive to deep learning for sleep scoring. Biomedical Signal Processing and Control, 81, 104429.
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
Deep Learning: Definition
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netzwerke verwendet werden, um komplexe Muster und Strukturen in großen Datenmengen zu erkennen und zu verstehen.
Es ermöglicht Computern, tiefe Hierarchien von Merkmalen automatisch zu erlernen und abstrakte Repräsentationen zu generieren. Deep Learning basiert auf neuronalen Netzwerken mit mehreren Schichten, die Informationen von einer Schicht zur nächsten weitergeben.
Durch das Training mit Beispieldaten werden die Gewichte der Netzwerkverbindungen optimiert, um eine gute Leistung bei der Klassifizierung, Regression oder Generierung neuer Daten zu erzielen.
Deep Learning wird für vielfältige Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung, autonome Fahrzeuge und medizinische Diagnosen.
Dabei werden große Fortschritte in der KI-Forschung und im Bereich des maschinellen Lernens ermöglicht, aber es bringt auch Herausforderungen wie den Bedarf an großen Datensätzen, rechenintensive Berechnungen und Interpretierbarkeit der Ergebnisse mit sich.
Neuronale Netzwerke und Deep Learning
Neuronale Netzwerke sind Modelle, die vom biologischen Nervensystem inspiriert sind und zur Verarbeitung von Informationen verwendet werden. Sie bestehen aus einer Struktur von künstlichen Neuronen, die in Schichten angeordnet sind und über Verbindungen miteinander kommunizieren.
Die Struktur eines neuronalen Netzwerks besteht aus drei Haupttypen von Schichten:
- Eingabeschicht (Input Layer): Die Basis des neuronalen Netzes bildet die Eingangsschicht, welche dafür sorgt, dass alle notwendigen Informationen zur Verfügung stehen. Die Input-Neuronen haben dabei die wichtige Aufgabe, die erhaltenen Daten zu verarbeiten und gewichtet an die nächste Schicht weiterzuleiten.
- Versteckte Schichten (Hidden Layer): Die Schicht, die sich zwischen der Eingabe- und Ausgabeschicht befindet, wird als verborgene Schicht bezeichnet. Im Gegensatz zu den beiden anderen Schichten, die jeweils aus einer Ebene bestehen, kann die verborgene Schicht aus einer Vielzahl von Neuronen-Ebenen bestehen. Die empfangenen Informationen werden hier erneut gewichtet und von Neuron zu Neuron bis zur Ausgabeschicht weitergegeben. Die Gewichtung erfolgt auf jeder Ebene der verborgenen Schicht, wobei die genaue Verarbeitung der Informationen nicht sichtbar ist. Dies ist auch der Grund dafür, warum sie als „verborgene Schicht“ bezeichnet wird. Während die Ein- und Ausgabeschicht die eingehenden und ausgehenden Daten offenlegen, bleibt der innere Bereich des neuronalen Netzwerks im Prinzip eine „Black Box“.
- Ausgabeschicht (Output Layer): Die letzte Etappe des neuronalen Netzwerks bildet die Ausgabeschicht, welche direkt an die letzte verborgene Schicht anschließt. Hier liegen die Output-Neuronen, welche die finale Entscheidung als Informationsfluss beinhalten.
Funktion des Neurons im Netzwerk
Ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk funktioniert durch die Kombination von Eingaben mit bestimmten Gewichten und das Anwenden einer Aktivierungsfunktion. Jedes Neuron in einer versteckten Schicht oder in der Ausgabeschicht empfängt Eingaben von den Neuronen der vorherigen Schicht und berechnet eine gewichtete Summe dieser Eingaben. Die Gewichte repräsentieren die Stärke der Verbindung zwischen den Neuronen.
Nachdem die gewichtete Summe berechnet wurde, wird sie einer Aktivierungsfunktion zugeführt, die eine nichtlineare Transformation durchführt. Diese Aktivierungsfunktion hilft dem Netzwerk, komplexe nichtlineare Beziehungen in den Daten zu erfassen. Beispiele für Aktivierungsfunktionen sind die Sigmoid-Funktion, die ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit) und die tanh-Funktion.
Der Trainingsprozess
Die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen werden während des Trainingsprozesses optimiert, um die gewünschte Leistung des Netzwerks zu erreichen.
Hier kommen Gewichtsoptimierungsalgorithmen wie der Stochastic Gradient Descent (SGD) zum Einsatz.
Der SGD-Algorithmus passt die Gewichte schrittweise anhand der berechneten Fehler zwischen den tatsächlichen und den gewünschten Ausgaben an.
Durch das Training mit großen Datensätzen lernt das neuronale Netzwerk, die Gewichte so anzupassen, dass es Muster und Merkmale in den Daten erkennt und nützliche Vorhersagen oder Klassifizierungen treffen kann.
Diese Grundlagen der Struktur, Funktionsweise von Neuronen, Verbindungen zwischen den Schichten, Aktivierungsfunktionen und Gewichtsoptimierungsalgorithmen bilden die Grundlage für das Verständnis und die Anwendung neuronaler Netzwerke in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens, einschließlich Deep Learning.
Deep-Learning-Architekturen
Deep-Learning-Architekturen sind spezielle Netzwerkstrukturen, die in der Lage sind, komplexe Muster und Merkmale in großen Datensätzen zu erkennen und zu lernen.
Das sind einige der häufig verwendeten Deep-Learning-Architekturen:
Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNNs sind besonders gut für die Verarbeitung von Bildern und visuellen Daten geeignet. Sie verwenden spezielle Schichten wie Convolutional Layers zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern, Pooling Layers zur Dimensionalitätsreduktion und Fully Connected Layers zur Klassifizierung.
Recurrent Neural Networks (RNNs)
RNNs sind auf die Verarbeitung von Sequenzen spezialisiert, bei denen die vorherige Ausgabe eines Neurons als Eingabe für das nächste Neuron dient. Dadurch können RNNs kontextbezogene Informationen über die Zeit hinweg erfassen, was sie für Aufgaben wie maschinelles Übersetzen, Spracherkennung und Zeitreihenanalyse nützlich macht.
Long Short-Term Memory (LSTM)
LSTM ist eine spezielle Variante von RNNs, die entwickelt wurde, um das Problem des Verschwindens oder Explodierens des Gradienten in traditionellen RNNs zu lösen. LSTM verwendet eine Gedächtnisstruktur, um längere Abhängigkeiten in Sequenzen zu erfassen, was sie besonders effektiv für Aufgaben wie Sprachgenerierung und Textvorhersage macht.
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs bestehen aus zwei neuralen Netzwerken: dem Generator und dem Diskriminator. Der Generator generiert neue Daten, während der Diskriminator versucht, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden. Diese Netzwerke werden gegeneinander trainiert, wodurch hochwertige generierte Daten erzeugt werden können. GANs finden Anwendung in der Bildgenerierung, der Textgenerierung und anderen kreativen Anwendungen.
Transformer
Der Transformer ist eine Architektur, die speziell für die Verarbeitung von Sequenzen entwickelt wurde. Er verwendet Aufmerksamkeitsmechanismen, um Informationen aus verschiedenen Positionen einer Sequenz zu erfassen und komplexe Zusammenhänge zu modellieren. Transformer sind besonders in der maschinellen Übersetzung und der natürlichen Sprachverarbeitung weit verbreitet.
Eines der wichtigsten wissenschaftlichen Veröffentlichungen mit dem schönen Titel, “Attention Is All You Need” beschreibt die Aufmerksamkeitsmechanismen umfassend. Das PDF dazu finden Sie hier.
Quelle:
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, ., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
Diese Architekturen sind nur einige Beispiele für die Vielfalt der Deep-Learning-Architekturen, die entwickelt wurden. Jede Architektur hat ihre Stärken und ist auf bestimmte Aufgaben spezialisiert.
In der Praxis werden oft Kombinationen und Variationen dieser Architekturen verwendet, um optimale Ergebnisse für spezifische Anwendungen zu erzielen.
Training von Deep-Learning-Modellen
Das Training von Deep-Learning-Modellen beinhaltet den Prozess des Anpassens der Gewichte und Bias-Parameter des Netzwerks, um eine optimale Leistung bei der Aufgabe zu erreichen.
Hier sind die grundlegenden Schritte des Trainingsprozesses:
Datenvorbereitung
Zunächst werden die Trainingsdaten vorbereitet. Dies beinhaltet das Aufteilen der Daten in Trainings- und Validierungssets, das Normalisieren der Daten, um eine einheitliche Skalierung zu gewährleisten, und gegebenenfalls das Durchführen von Datenaugmentationstechniken, um die Datenmenge zu erweitern und die Robustheit des Modells zu verbessern.
Initialisierung
Die Gewichte und Bias-Parameter des neuronalen Netzwerks werden zufällig initialisiert. Diese Initialisierung legt den Ausgangszustand des Netzwerks fest, bevor das Training beginnt.
Vorwärtspropagation
Bei der Vorwärtspropagation werden die Trainingsdaten durch das Netzwerk geleitet, Schicht für Schicht, wobei die gewichteten Summen und die Aktivierungen der Neuronen berechnet werden. Am Ende wird eine Ausgabe generiert.
Berechnung des Fehlers
Der Fehler zwischen den tatsächlichen Ausgaben des Netzwerks und den gewünschten Ausgaben (basierend auf den Trainingsdaten) wird berechnet. Verschiedene Fehlermetriken können verwendet werden, wie zum Beispiel der mittlere quadratische Fehler (Mean Squared Error) oder der Kreuzentropiefehler (Cross-Entropy Loss), abhängig von der Art der Aufgabe.
Rückwärtspropagation
In diesem Schritt wird der Fehler rückwärts durch das Netzwerk propagiert, um die Beiträge jedes Gewichts zur Fehlerreduktion zu berechnen. Dies geschieht mithilfe des Backpropagation-Algorithmus. Die Ableitungen des Fehlers nach den Gewichten werden berechnet und zur Aktualisierung der Gewichte verwendet.
Gewichtsaktualisierung
Die Gewichte und Bias-Parameter werden anhand der berechneten Ableitungen und unter Verwendung eines Optimierungsalgorithmus wie dem Stochastic Gradient Descent (SGD) oder seinen Varianten aktualisiert. Dieser Schritt optimiert die Gewichte, um den Fehler zu minimieren und die Leistung des Modells zu verbessern.
Iteration
Die Schritte der Vorwärts- und Rückwärtspropagation werden für mehrere Epochen oder Iterationen wiederholt, um das Modell schrittweise zu verbessern. Eine Epoche bedeutet, dass das gesamte Trainingsset einmal durch das Netzwerk geleitet wurde. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis das Modell eine zufriedenstellende Leistung auf den Validierungsdaten zeigt oder eine bestimmte Anzahl von Epochen erreicht ist.
Validierung und Test
Nach dem Training wird das Modell mit den Validierungsdaten überprüft, um seine Leistung zu bewerten und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen. Schließlich wird das Modell mit den Testdaten evaluiert, um eine unabhängige Bewertung seiner Leistung zu erhalten.
Dieser Trainingsprozess wird iterativ durchgeführt, wobei die Gewichte allmählich verbessert werden, um das Modell an die gegebene Aufgabe anzupassen.
Das Training von Deep-Learning-Modellen erfordert oft eine erhebliche Menge an Daten, Rechenressourcen und Zeit, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Deep-Learning-Anwendungen
Es gibt eine Vielzahl von Anwendungen für Deep Learning in verschiedenen Bereichen. im Folgenden finden Sie einige bekannte Beispiele:
Bild- und Objekterkennung
Deep Learning wird häufig in der Bildverarbeitung eingesetzt, um Objekte in Bildern zu erkennen, zu klassifizieren und zu lokalisieren. Anwendungen reichen von Gesichtserkennung und automatischer Fahrzeugerkennung bis hin zur medizinischen Bildgebung.
Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP)
Deep-Learning-Modelle werden verwendet, um Sprache zu verstehen und zu generieren. Das umfasst maschinelle Übersetzung, Textklassifikation, Sentimentanalyse, Chatbots und Spracherkennung.
Autonome Fahrzeuge
Deep Learning spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Es ermöglicht die Erkennung von Verkehrszeichen, Fußgängern, Fahrzeugen und anderen Objekten sowie die Entscheidungsfindung und Fahrzeugsteuerung.
Medizinische Diagnose
Deep Learning wird verwendet, um medizinische Bilder wie CT-Scans oder MRT-Scans zu analysieren und Krankheiten zu erkennen. Es unterstützt auch die Prädiktion von Krankheitsverläufen und die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne.
Empfehlungssysteme
Plattformen wie Netflix, Amazon und Spotify verwenden Deep Learning, um personalisierte Empfehlungen für Filme, Produkte und Musik basierend auf Nutzerpräferenzen zu generieren.
Sprachgenerierung
Deep-Learning-Modelle können verwendet werden, um menschenähnlichen Text zu generieren, wie z. B. automatische Untertitelung, literarische Werke oder Artikel.
Finanzanalyse
Deep Learning wird eingesetzt, um komplexe Finanzdaten zu analysieren, Prognosen zu erstellen, Betrug zu erkennen und automatische Handelsstrategien zu entwickeln.
Robotik
Deep Learning ermöglicht es Robotern, ihre Umgebung wahrzunehmen, Aufgaben zu erlernen und auszuführen. Anwendungen umfassen Robotik in der Produktion, Service-Robotik und Assistenzroboter für Menschen mit Behinderungen.
Dies sind nur einige Beispiele, und die Anwendungsbereiche von Deep Learning sind vielfältig und breiten sich in vielen Branchen aus, darunter Finanzwesen, Einzelhandel, Gesundheitswesen, Sicherheit, Marketing und mehr.
Mit Deep Learning zu effizienter Textverarbeitung dank Konfuzio
Bei Konfuzio findet Deep Learning Anwendung in ihrer Textanalyse- und Datenextraktionsplattform, Konfuzio AI. Die Plattform nutzt neuronale Netzwerke und andere Deep-Learning-Techniken, um unstrukturierte Textdaten zu verarbeiten und relevante Informationen zu extrahieren.
Hier sind einige konkrete Beispiele, wie Deep Learning bei Konfuzio angewendet wird:
Texterkennung und -klassifizierung
Deep-Learning-Modelle werden eingesetzt, um Texte automatisch zu erkennen und in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Dies ermöglicht eine effiziente Organisation und Verarbeitung großer Mengen an Textdaten.
Entitätenextraktion
Mit Deep Learning können relevante Entitäten wie Namen, Daten, Adressen oder Produktnummern aus Texten extrahiert werden. Das System lernt, diese Entitäten zu identifizieren und präzise zu kennzeichnen.
Informationsextraktion
Deep Learning ermöglicht die Extraktion spezifischer Informationen aus Texten, wie z. B. Rechnungsdaten, Vertragsbedingungen oder Produktspezifikationen. Das System kann die relevanten Informationen identifizieren und strukturiert in einer Datenbank speichern.
Textanalyse und Klassifizierung
Deep-Learning-Modelle ermöglichen eine detaillierte Textanalyse und Klassifizierung von Texten nach bestimmten Kriterien. Das System kann beispielsweise Stimmungen in Kundenbewertungen erkennen oder potenzielle Risiken in Verträgen identifizieren.
Die Anwendung von Deep Learning bei Konfuzio bietet eine Reihe von Vorteilen:
Effizienz
Durch den Einsatz von Deep Learning können große Mengen unstrukturierter Textdaten effizient verarbeitet und analysiert werden. Die automatisierte Textanalyse beschleunigt Arbeitsabläufe und reduziert den manuellen Aufwand erheblich.
Genauigkeit
Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, komplexe Muster in Texten zu erkennen und präzise Ergebnisse zu liefern. Dies führt zu einer höheren Genauigkeit bei der Extraktion von Informationen und der Klassifizierung von Texten.
Skalierbarkeit
Die Deep-Learning-Technologie ermöglicht es Konfuzio, ihre Plattform an die Bedürfnisse von Unternehmen anzupassen, unabhängig von der Größe oder dem Umfang der Textdaten. Die Lösung kann leicht skaliert werden, um große Datenmengen zu verarbeiten.
Flexibilität
Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, aus Erfahrungen zu lernen und sich an verschiedene Arten von Textdaten anzupassen. Das System kann kontinuierlich optimiert werden, um spezifische Anforderungen zu erfüllen und präzise Ergebnisse zu erzielen.
Durch den Einsatz von Deep Learning ermöglicht Konfuzio Ihrem Unternehmen, Ihre unstrukturierten Textdaten effektiv zu nutzen, Informationen zu extrahieren und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.
Dies führt zu einer effizienteren Datenverarbeitung, verbesserten Geschäftsprozessen und fundierten Entscheidungen.
Herausforderungen und Einschränkungen
Die Anwendung von Deep Learning bringt sowohl verschiedene Vorteile als auch Herausforderungen mit sich.
| Vorteile von Deep Learning | Herausforderungen bei Deep Learning |
| Fähigkeit zur Mustererkennung: Deep-Learning-Modelle sind in der Lage, komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen und zu lernen. Dadurch können sie leistungsstarke Vorhersagen und Klassifikationen in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Datenvorhersage liefern. | Datenqualität und Datenmenge: Deep-Learning-Modelle benötigen eine ausreichende Menge qualitativ hochwertiger Trainingsdaten, um gute Ergebnisse zu erzielen. Das Sammeln, Etikettieren und Bereinigen großer Datensätze kann zeitaufwendig und kostspielig sein. |
| Automatisierte Merkmalsextraktion: Deep-Learning-Modelle können automatisch relevante Merkmale aus den Daten extrahieren, ohne dass ein manueller Merkmalsextraktionsprozess erforderlich ist. Dies ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und spart Zeit und Ressourcen. | Rechenleistung und Ressourcen: Das Training von Deep-Learning-Modellen erfordert oft erhebliche Rechenleistung und spezialisierte Hardware wie GPUs (Graphics Processing Units) oder TPUs (Tensor Processing Units). Der Zugang zu solchen Ressourcen kann teuer und begrenzt sein. |
Weitere Vor- und Nachteile
| Skalierbarkeit: Deep-Learning-Modelle können problemlos auf große Datenmengen skaliert werden. Durch den Einsatz von paralleler Verarbeitung und spezialisierter Hardware wie GPUs können Deep-Learning-Modelle auch in großen Unternehmen und Organisationen effektiv eingesetzt werden. | Modellkomplexität und Hyperparameter-Tuning: Die Auswahl der richtigen Architektur und Hyperparameter für ein Deep-Learning-Modell ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Das Finden der optimalen Kombination kann zeitaufwendig sein und erfordert oft umfangreiche Experimente und Testläufe. |
| Anpassungsfähigkeit: Deep-Learning-Modelle können sich an neue Daten anpassen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern. Durch die Aktualisierung und das erneute Training des Modells mit neuen Daten können sie auf sich ändernde Anforderungen und Umgebungen reagieren. | Überanpassung (Overfitting): Deep-Learning-Modelle können anfällig für Überanpassung sein, indem das Modell die Trainingsdaten zu gut lernt und die Fähigkeit hat, neue Daten korrekt zu verallgemeinern, verliert. Dies kann zu einer geringen Leistung auf unbekannten Daten führen. |
| Vielseitigkeit: Deep Learning findet Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen und Aufgaben. Es wird erfolgreich in der Bilderkennung, Spracherkennung, maschinellen Übersetzung, medizinischen Diagnosen, Finanzanalysen und vielen anderen Anwendungen eingesetzt. Die vielseitige Natur von Deep Learning macht es zu einer leistungsfähigen Technologie mit breiter Anwendbarkeit. | Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Deep-Learning-Modelle sind oft komplexe Black-Box-Modelle, deren Entscheidungsfindung schwer nachvollziehbar ist. Die Erklärung von Vorhersagen und das Verständnis, wie das Modell zu seinen Ergebnissen kommt, können eine Herausforderung sein, insbesondere in sensiblen Anwendungen wie Medizin oder Rechtswesen. |
Fazit: Ausblick in die Zukunft
Deep Learning hat in den letzten Jahren eine Revolution im Bereich des maschinellen Lernens ausgelöst. Die Fähigkeit von neuronalen Netzwerken, komplexe Muster zu erkennen und zu lernen, hat zu beeindruckenden Fortschritten in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und autonomen Systemen geführt. Die Anwendungen von Deep Learning sind vielfältig und haben das Potenzial, zahlreiche Industrien zu transformieren.
Blickt man in die Zukunft, so sind weitere Fortschritte im Bereich Deep Learning zu erwarten. Die Technologie wird sich voraussichtlich weiterentwickeln, um noch komplexere Aufgaben zu bewältigen und eine noch bessere Leistung zu erzielen. Neue Architekturen, Algorithmen und Tools werden entwickelt, um die Effizienz und Genauigkeit von Deep-Learning-Modellen weiter zu verbessern.
Darüber hinaus wird die Zusammenarbeit zwischen Deep Learning und anderen aufstrebenden Technologien wie der Robotik, dem Internet der Dinge (IoT) und der KI-gesteuerten Automatisierung zu spannenden Innovationen führen. Die Synergie dieser Technologien wird neue Anwendungsbereiche und Chancen eröffnen, die bisher undenkbar waren.
Es ist klar, dass Deep Learning eine entscheidende Rolle in der Zukunft des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz spielen wird. Unternehmen und Forscher sollten die Potenziale erkennen und sich auf die Entwicklung und den Einsatz von Deep-Learning-Techniken konzentrieren, um die Vorteile dieser leistungsstarken Technologie zu nutzen und die Grenzen des Möglichen weiter auszudehnen.
