Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem KI-Algorithmen mit einer mehrschichtigen, künstlichen neuronalen Netzwerkstruktur aufgebaut werden. Diese Struktur erlaubt komplexere Korrelationen als einfachere Modelle wie lineare Regression oder Entscheidungsbäume. Inspiriert ist das von den neuronalen Netzwerken im menschlichen Gehirn.
Deep-Learning-Modelle erkennen wichtige Merkmale selbstständig, ohne dass menschliche Entwickler diese vorgeben müssen. Sie lernen aus Fehlern und verbessern sich durch Wiederholung. Allerdings benötigen sie riesige Datenmengen (Millionen+), was Zeit und Kosten erhöht.
Deep Learning basiert auf mehreren Schichten von künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weitergeben. Diese Schichten sind Teil eines komplexen Netzwerks, das die Grundlage für das tiefe Lernen bildet. Dabei werden verschiedene Algorithmen und Methoden angewendet, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Durch die Kombination von mathematischen Operationen und Aktivierungsfunktionen können Deep-Learning-Modelle hochkomplexe Probleme lösen und in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt werden, von Bilderkennung bis zur Sprachverarbeitung.
Quellen :
ChatGPT