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Fortschritte in der Datenwissenschaft verändern die Branche sprunghaft, während wir hier sprechen. Während der globale KI-Markt voraussichtlich um fast 54 % wachsen und bis 2021 22,6 Milliarden US-Dollar erreichen wird, wird der Deep-Learning-Markt voraussichtlich mit einer CAGR von 41,7 % wachsen und bis 2023 eine Marktgröße von 18,16 Milliarden US-Dollar erreichen.

Diese Statistiken beweisen nur, dass KI und Deep Learning die Branche beherrschen und in fast alle Sektoren eindringen, einschließlich IT, Gesundheitswesen, Bildung, Spiele usw. Die Anwendungen und Anwendungsfälle von ML und Deep Learning sind sowohl zahlreich als auch vielfältig.

Sie haben bereits verändert, wie wir mit der Welt um uns herum interagieren, wie wir unseren Alltag gestalten und unser Konsumverhalten. Und natürlich werden diese New-Age-Technologien unsere Umgebung und unser Leben in den kommenden Jahren weiter verändern.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das darauf abzielt, Maschinen über Algorithmen (neuronale Netze) zu trainieren, die von der Struktur des biologischen Gehirns inspiriert und entworfen wurden. Der Hauptfokus von Deep Learning liegt darauf, Maschinen beizubringen, was für Menschen selbstverständlich ist – durch Beispiele und Erfahrungen zu lernen.

Deep Learning verwendet neuronale Netzwerkarchitekturen, die mehrere verborgene Schichten umfassen, die von 2-3 bis 150 Schichten reichen. Daher kommt auch der Name „tiefes“ Lernen. Normalerweise werden große Datensätze (gekennzeichnete) Daten verwendet, um Deep-Learning-Modelle und neuronale Netzwerkarchitekturen zu trainieren. Dadurch können die Modelle direkt aus dem Datensatz lernen und sich an die Merkmale anpassen, anstatt sich auf die manuelle Merkmalsextraktion zu verlassen.

Deep Learning trainiert Computermodelle, um Klassifizierungsaufgaben direkt aus Text-, Bild- oder Audiodaten auszuführen. Bei angemessenem Training erreichen Deep-Learning-Modelle eine hohe Genauigkeit, die manchmal sogar die menschlichen Fähigkeiten übertrifft. Es ist eine Deep-Learning-Technologie, die autonome Autos, Spracherkennungssysteme, virtuelle Assistenten, Betrugserkennungssysteme und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) antreibt. Erlernen Sie Deep-Learning-Techniken.

Warum ist Deep Learning wichtig?

Deep Learning gewinnt branchenübergreifend schnell an Popularität, da es ein unübertroffenes Maß an Genauigkeit und Effizienz verspricht. Obwohl Deep-Learning-Modelle im Allgemeinen mit gekennzeichneten Daten trainiert werden, werden sie nach dem Training geschickt im „unüberwachten Lernen“, was bedeutet, dass sie wertvolle Erkenntnisse aus rohen (unstrukturierten oder nicht gekennzeichneten) Daten extrahieren können.

Genau aus diesem Grund wird Deep Learning heute in vielen Bereichen eingesetzt – von der schnellen und genauen medizinischen Diagnose bis hin zur Verbesserung der Personalisierung für E-Commerce-Unternehmen.

Hier sind einige Anwendungen von Deep Learning

Automatisiertes Fahren – Unternehmen wie Google und Tesla experimentieren mit Deep Learning, um das automatisierte Fahren zu verbessern. Angetrieben von Deep Learning können selbstfahrende Autos automatisch Objekte wie Stoppschilder, Ampeln, Fahrzeuge, Fußgänger usw. erkennen.

Industrielle Automatisierung – Heutzutage nutzen immer mehr Unternehmen Deep-Learning-Technologie, um die Arbeitssicherheit in Fertigungseinheiten zu verbessern, insbesondere in der Nähe von Schwermaschinen. Deep-Learning-Systeme können automatisch erkennen, wenn Arbeiter/Objekte unsicher sind, und sie warnen, um unerwünschte Unfälle zu verhindern.

Luft- und Raumfahrt – Luft- und Raumfahrtorganisationen verwenden Deep Learning, um Objekte von Satelliten zu identifizieren, um interessante Bereiche zu lokalisieren und sichere/unsichere Zonen für Truppen und die erfolgreiche Landung von Raumfahrzeugen zu identifizieren.

Medizinische Forschung – Deep Learning hat umfangreiche Anwendungsfälle im Bereich der medizinischen Forschung. Beispielsweise haben Forscher der UCLA in Zusammenarbeit mit NantWorks ein Mikroskop entwickelt, das auf KI und Deep Learning basiert, um Krebszellen innerhalb weniger Millisekunden zu erkennen – hundertmal schneller als jede andere Methode.

Virtuelle Assistenz – Deep Learning ist die Technologie hinter Sprachübersetzung und automatisiertem Hören. Intelligente persönliche Assistenten wie Alexa und Siri sind zwei der besten Beispiele für Deep-Learning-Anwendungen für virtuelle Assistenz.

Visuelle Erkennung – Deep-Learning-Technologie wird verwendet, um hochmoderne Bilderkennungssysteme zu entwickeln. Diese Systeme können Bilder nach mehreren Faktoren wie Standort, Daten, Gesichtern, Objekten und Ereignissen klassifizieren und sortieren.

Betrugserkennung – Die BFSI-Branche nutzt Deep Learning, um betrügerische Aktivitäten im digitalen Bereich zu verhindern und zu minimieren. Deep-Learning-Modelle werden trainiert, um Kundentransaktionsmuster, Kreditwürdigkeiten und abnormales Verhalten oder Ausreißer in ihren Online-Transaktionen zu identifizieren. Außerdem werden ML-Techniken wie Klassifizierung und Regression zur Betrugserkennung verwendet.

Lesen Sie auch: Voraussetzungen für Deep Learning

NLP kostenlos lernen: Der upGrad-Vorteil

Data Science und KI sind derzeit zwei der angesagtesten Bereiche in der Branche, und wenn Sie eine Karriere in der Data Science aufbauen möchten, wird sich der Erwerb von Deep-Learning- und NLP-Fähigkeiten für Ihre berufliche Karriere als vorteilhaft erweisen.

upGrad hat einen kostenlosen Deep-Learning-Kurs , der perfekt für Data-Science-Anwärter ist. Dieser kostenlose Deep-Learning-Kurs wird im Rahmen der Initiative upStart-Priceless Learning angeboten. Es ist ein gut konzipierter Kurs, der Ihnen die Grundlagen des Deep Learning vermittelt und dabei hilft, eine solide Grundlage im NLP aufzubauen.

Sie werden von kompetenten Branchenexperten und Mentoren unterrichtet und lernen die verschiedenen Deep-Learning-Konzepte kennen, darunter neuronale Netze, Aktivierungsfunktionen, Datenerweiterung usw. Die Beherrschung dieser Konzepte hilft Ihnen, innovative ML-Projekte zur Lösung realer Herausforderungen aufzubauen.

Der Kurs dauert vier Wochen und ist in drei Module gegliedert

Mathematik für die Datenanalyse

Dieses Modul konzentriert sich darauf, den Kandidaten die wesentlichen mathematischen Werkzeuge und Techniken beizubringen, die zum Verständnis von Deep-Learning- und NLP-Konzepten erforderlich sind. Sie lernen auch die NumPy-Syntax, NumPy-Arrays und die Datenbereinigung und -extraktion über Python kennen.

Einführung in Deep Learning

Das zweite Modul vermittelt die Grundlagen neuronaler Netze (Feedforward und Backpropagation). Die Lernenden werden auch ein Deep-Learning-Projekt entwickeln, um handgeschriebene Ziffern zu identifizieren.

Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache

Das dritte Modul führt die Lernenden in die Grundlagen des NLP ein. Außerdem lernen die Kandidaten, wie sie mithilfe von Regex Tools für Rechtschreibkorrektur, phonetisches Hashing, Spam-Erkennung usw. erstellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep Learning eine wertvolle Fähigkeit ist, die vielversprechende Karrieremöglichkeiten im Bereich Data Science eröffnen kann. Da immer mehr Organisationen damit beginnen, die Nuancen von Deep Learning zu erforschen, werden neue Jobrollen in diesem Bereich auftauchen.

Muss gelesen werden: Ideen für Deep-Learning-Projekte

Wie man anfängt

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Alle Kurse auf unserer upStart-Seite sind kostenlos verfügbar und erfordern keine Geldinvestition. Diese Kurse helfen Ihnen, Ihre Lernreise anzukurbeln und sich mit den Grundlagen solch komplizierter Themen vertraut zu machen.

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