Deep Learning: Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens!

Woran denken Sie, wenn Sie den Begriff „Deep Learning“ hören? Sie denken wahrscheinlich an intelligente Roboter und Maschinen, die in naher Zukunft unsere Welt erobern werden, oder? Nun, das ist überhaupt nicht das, was Deep Learning ist. Für Laien ist Deep Learning ein KI-Ansatz, der darauf abzielt, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu imitieren, um große Datenmengen zu verarbeiten und daraus aussagekräftige Muster zu extrahieren, um datengesteuerte Entscheidungen zu fördern.
Heute regieren Daten alles – sie sind der neue König der digitalen Welt, in der wir leben. Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning konzentrieren sich alle auf eine Sache – die Nutzung von Big Data zur Förderung von Innovationen. Das Interesse an KI-Technologie steigt von Minute zu Minute, und Deep Learning ist der innovative Ansatz, der jede Branche revolutioniert. Laut einem aktuellen Forschungsbericht von Tractica wird der KI-Markt von 3,2 Milliarden im Jahr 2016 auf 89,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 geschätzt. Diese Zahlen unterstreichen nur die Tatsache, dass KI, ML und Deep Learning eine noch größere Rolle bei der Entwicklung spielen werden und Transformation des Business- und IT-Sektors.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eng mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verflochten. Wie, fragen Sie?
Wie Sie sehen können, ist Deep Learning eine Teilmenge von ML, die wiederum eine Teilmenge von KI ist. Während also künstliche Intelligenz der breitere Rahmen ist, der sich darauf konzentriert, Maschinen beizubringen, wie man unabhängig und intelligent denkt, ist ML ein KI-Ansatz, der darauf abzielt, solche Algorithmen zu entwickeln, die wertvolle Informationen aus großen Datensätzen extrahieren können. Deep Learning hingegen ist ein Zweig von ML, der einen bestimmten Algorithmus – neuronale Netze – verwendet, um den Endzweck von ML zu erreichen.
Was ist maschinelles Lernen und warum ist es wichtig?

Deep Learning ist eine exklusive Technik zum Entwickeln und Trainieren neuronaler Netze. Die Struktur eines neuronalen Netzes ist inspiriert von der Struktur des menschlichen Gehirns, genauer gesagt der Großhirnrinde. Ähnlich wie eine Großhirnrinde hat also auch ein künstliches neuronales Netz viele Schichten miteinander verbundener Perzeptronen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenansätzen, die Daten nach der linearen Methode analysieren, stützt sich Deep Learning auf den nichtlinearen Ansatz, Maschinen zur Verarbeitung von Daten zu trainieren. Die Daten, die in das Deep-Learning-System eingespeist werden, durchlaufen das miteinander verbundene Netzwerk verborgener Schichten.
Diese verborgenen Schichten des neuronalen Netzes verarbeiten, analysieren, modifizieren und manipulieren die Daten, um ihre Beziehung zur Zielvariablen zu bestimmen. Jeder Knoten des Netzes trägt ein bestimmtes Gewicht, und jedes Mal, wenn die Daten einen Knoten passieren, multipliziert es den Eingabewert mit seinem Gewicht. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis er die Ausgabeschicht erreicht, wobei die endgültige Ausgabe in wertvolle Informationen umgewandelt wird. Deep Learning eliminiert somit den Prozess der manuellen Identifizierung von in Daten verborgenen Mustern.

Karrieremöglichkeiten im Deep Learning

Jeder in der IT-Welt muss irgendwann in seiner Karriere von Deep Learning gehört haben. Mit dem sprunghaften Fortschritt der KI schießt auch der Bereich des Deep Learning in die Höhe. Da Deep Learning ein schnell wachsendes Forschungsgebiet ist, schafft es enorme Beschäftigungsmöglichkeiten für Personen, die sich auf KI- und ML-Technologien spezialisiert haben. Heutzutage ist die Nachfrage nach qualifizierten und ausgebildeten Fachkräften im Bereich Deep Learning, insbesondere nach Deep-Learning-Ingenieuren und Deep-Learning-Forschern, über die verschiedenen Parallelen der Branche hinweg um ein Vielfaches gestiegen.

Laut einem Bericht von Grand View Research, Inc. aus dem Jahr 2017 wird der Markt für Deep Learning in den USA bis 2025 voraussichtlich 10,2 Milliarden US-Dollar erreichen.

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Markteinnahmen für Deep Learning in den USA (2014-25)

Laut den neuesten Statistiken auf Indeed liegt das Durchschnittsgehalt für Deep-Learning-Experten in den USA irgendwo zwischen 71.935 $/Jahr für einen Deep Learning Research Scientist und 140.856 $/Jahr für einen Deep Learning Computer Vision Engineer.

Erforderliche Fähigkeiten für eine erfolgreiche Deep-Learning-Karriere

Da Deep Learning eine Teilmenge von ML ist, sind die für Deep Learning erforderlichen Fähigkeiten ziemlich dieselben wie für ML. Dass Programmierkenntnisse hier ein Muss sind, ahnt man mittlerweile schon. Die beliebtesten Deep-Learning-Bibliotheken sind in R und Python geschrieben. Wenn Sie sich also in einer dieser beiden Sprachen auskennen, reicht es aus. Neben umfangreichen Kenntnissen in den Grundlagen der Informatik und Programmierung müssen Sie auch über solide Grundlagen in Mathematik, Statistik & Wahrscheinlichkeitsrechnung und Datenmodellierung verfügen.
Ein wesentlicher Teil der Arbeit eines Deep-Learning-Ingenieurs besteht darin, Algorithmen und Systeme zu entwerfen, die nahtlos mit anderen bereits vorhandenen Softwarekomponenten kommunizieren und diese integrieren können. Daher sind Software-Design-Fähigkeiten in diesem Bereich ein Muss. Sie müssen auch mit Standard-ML-Bibliotheken und -Algorithmen vertraut sein, darunter MLib, TensorFlow und CNTK.

Deep Learning in der realen Welt

Deep Learning hat fast alle wesentlichen Aspekte unseres Lebens durchdrungen. Ob wir es erkennen oder nicht, Deep-Learning-Technologien sind überall um uns herum. Organisationen und Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen Deep-Learning-Technologie, um Innovationen wie selbstfahrende Autos und Chatbots voranzutreiben und nützliche Dienste wie Betrugsprävention, vorausschauende Analysen, Aufgabenautomatisierung und vieles mehr zu entwickeln.
Sehen wir uns nun einige der besten Anwendungsfälle von Deep Learning in der realen Welt an!

• • Eines der besten Beispiele für Deep-Learning-Technologie sind die personalisierten Empfehlungslisten auf Online-Plattformen wie Netflix, Amazon und Facebook. Die Online- und Social-Media-Giganten haben Zugriff auf eine Fundgrube an nutzergenerierten Daten. Mithilfe von Deep-Learning-Techniken sind sie in der Lage, nützliche Informationen aus den benutzergenerierten Daten zu extrahieren, die dann verwendet werden, um eine angepasste und personalisierte Liste mit Vorschlägen für einzelne Benutzer entsprechend ihrem Geschmack und ihren Vorlieben zu erstellen.

• • Deep-Learning-Netzwerke sind in der Lage, Verhaltensweisen in Echtzeit erfolgreich zu analysieren. DeepGlint ist eine Deep-Learning-Lösung, die Echtzeit-Erkenntnisse über das Verhalten jedes Objekts abrufen kann, seien es Menschen oder unbelebte Objekte wie Autos.

• • Bilderkennung ist eine weitere Anwendung von Deep Learning. Die Bilderkennung zielt darauf ab, Objekte in Bildern zu erkennen und zu identifizieren und gleichzeitig den Inhalt und Kontext des Bildes zu verstehen. AlchemyAPI entwickelt seit geraumer Zeit Bilderkennungstechnologie. CamFind ist eine mobile App, die die AlchemyVision-API verwendet – sie kann die Benutzer nicht nur über die Objekte in einem Bild informieren, sondern ihnen auch sagen, wo sie diese Objekte kaufen können.

• • Auch in der Werbewelt haben Deep-Learning-Anwendungen Einzug gehalten. Werbenetzwerke und Vermarkter nutzen Deep-Learning-Technologie, um datengesteuerte vorausschauende Werbung, gezielte Display-Werbung und Werbung mit Echtzeitgeboten (RTB) zu erstellen, um nur einige zu nennen. Beispielsweise verwendet Baidu, eine chinesische Suchmaschine, Deep Learning, um solche Werbeinhalte und -methoden vorherzusagen, mit denen sich die Benutzer identifizieren können. Dies hilft, den Umsatz des Unternehmens zu steigern.

• Die auf Deep Learning basierende Mustererkennung wird von vielen Unternehmen eingesetzt, um Betrug aufzudecken und zu verhindern. PayPal hat betrügerische Zahlungstransaktionen und Käufe erfolgreich verhindert. Dies wurde mit Hilfe von H2O (einer Open-Source-Plattform für prädiktive Analysen) erreicht, die fortschrittliche ML-Algorithmen verwendet, um Daten in Echtzeit zu analysieren und auf Anomalien zu prüfen, die auf betrügerische Aktivitäten und Sicherheitsbedrohungen hindeuten.

Dies sind nur einige Anwendungsfälle von Deep Learning aus einem riesigen Pool anderer innovativer Projekte aus der realen Welt. Deep Learning, wie KI und ML, ist noch im Entstehen und in der Entwicklung. In Zukunft wird Deep Learning zusammen mit KI und ML den Weg für weitere solche bahnbrechenden Innovationen ebnen, die unser Leben auf eine Weise völlig verändern werden, die wir uns noch nicht vorstellen können.