Was ist Deep Learning?

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens (ML), die neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet, die als tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks, DNNs) bezeichnet werden. Diese Netzwerke bestehen aus zahlreichen miteinander verbundenen Einheiten, sogenannten Neuronen oder Knoten, die als Merkmalsdetektoren fungieren. Jedes neuronale Netzwerk verfügt über eine Eingabeschicht zum Empfangen von Daten, eine Ausgabeschicht zum Generieren von Vorhersagen und mehrere verborgene Schichten zum Verarbeiten der Daten und Extrahieren aussagekräftiger Muster.

Beispielsweise könnten frühe Schichten einfache Merkmale wie Kanten und Ecken in einem Bilderkennungsnetzwerk erkennen, während tiefere Schichten möglicherweise komplexere Strukturen wie Gesichter oder Objekte erkennen. In einem Sprachverarbeitungsnetzwerk können frühe Schichten grundlegende Elemente wie einzelne Buchstaben oder Laute identifizieren, während tiefere Schichten möglicherweise Grammatik, Kontext oder sogar in Sätzen ausgedrückte Gefühle verstehen.

Während frühe neuronale Netze nur wenige verborgene Schichten hatten, verfügen tiefe neuronale Netze über viele – manchmal über hundert. Durch das Hinzufügen mehrerer verborgener Schichten wird das Netzwerk flexibler und kann komplexe Muster, die über die Trainingsdaten hinausgehen, besser lernen. Daher sind die meisten modernen neuronalen Netze tiefe neuronale Netze.

Deep Learning vs. maschinelles Lernen

Deep Learning und maschinelles Lernen werden oft zusammen erwähnt, weisen jedoch wesentliche Unterschiede auf. Einfach ausgedrückt ist Deep Learning eine Art maschinelles Lernen. Modelle für maschinelles Lernen sind eine Form der künstlichen Intelligenz (KI), die Muster in Daten lernt, um Vorhersagen zu treffen.

Modelle für maschinelles Lernen wie lineare Regression, zufällige Wälder, k-nächste Nachbarn und Support-Vektor-Maschinen sind recht einfach und basieren auf vom Menschen definierten Funktionen. Menschen stellen beispielsweise Merkmale wie Quadratmeterzahl, Anzahl der Schlafzimmer und Nachbarschaftsmerkmale bereit, um Immobilienpreise vorherzusagen. Modelle für maschinelles Lernen optimieren die Bedeutung dieser Funktionen, um Vorhersagen zu treffen. Ihre Genauigkeit hängt jedoch von der Qualität der bereitgestellten Funktionen ab.

Deep-Learning-Modelle hingegen benötigen keine vordefinierten Funktionen. Sie lernen Funktionen während des Trainings selbstständig, beginnend mit Zufallswerten und verbessern sich mit der Zeit. Dies ermöglicht es ihnen, wichtige Muster zu finden, die Menschen möglicherweise übersehen, was zu besseren Vorhersagen führt. Sie können auch viel mehr Funktionen verarbeiten als einfachere Modelle für maschinelles Lernen und sind im Allgemeinen viel besser im Umgang mit Rohdaten wie Bildern und Text.

Obwohl Deep-Learning-Modelle robust sind, können einfachere Modelle manchmal besser sein. Deep Learning erfordert große Datensätze, deren Funktionsweise schwer zu verstehen sein kann. Einfachere Modelle für maschinelles Lernen sind möglicherweise besser geeignet, wenn Sie über weniger Daten verfügen oder erklären müssen, wie das Modell seine Vorhersagen trifft.

Wie Deep Learning funktioniert

Deep Learning nutzt tiefe neuronale Netze, um Daten über mehrere Ebenen hinweg zu verarbeiten und zu analysieren und so anspruchsvolle Vorhersagen zu erstellen.

1 Eingabeebene

Der Prozess beginnt auf der Eingabeschicht, wo Neuronen grundlegende Informationen erkennen. Beispielsweise könnten Neuronen in einem Sprachmodell einzelne Buchstaben wieooderterkennen.

2 versteckte Ebenen

Als nächstes kommen die verborgenen Schichten ins Spiel. In der Eingabeschicht aktivierte Neuronen stimulieren Neuronen in der ersten verborgenen Schicht, die komplexere Merkmale erkennt, beispielsweise Buchstabenkombinationen wieauf. Das Netzwerk identifiziert immer abstraktere Merkmale, während sich das Signal durch zusätzliche verborgene Schichten bewegt. Die Gewichte der Verbindungen zwischen Neuronen bestimmen die Stärke dieser Aktivierungen.

3 Erkennung abstrakter Merkmale

Das Netzwerk erkennt abstraktere Merkmale in tieferen verborgenen Schichten. Diese Fähigkeit ermöglicht es tiefen neuronalen Netzen, anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen, die abstraktes Denken erfordern, wie das Verfassen von Text oder das Erkennen von Objekten in Bildern.

4 Ausgabeebene

Schließlich generiert das Netzwerk eine Vorhersage in der Ausgabeschicht. Jedes Neuron in dieser Schicht repräsentiert ein mögliches Ergebnis. Wenn man beispielsweise den Satz „Es war einmal ___“ vervollständigt, könnte ein Neurondie Zeit, ein anderesTraumund eine dritteMatratzedarstellen. Das Netzwerk schätzt die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses und wählt das wahrscheinlichste aus. Einige Netzwerke, insbesondere Sprachmodelle, führen zu Variabilität, indem sie meistens die wahrscheinlichste Antwort wählen und so vielfältige und natürliche Ergebnisse gewährleisten.

Tiefe neuronale Netze lernen komplexe Muster und Merkmale, indem sie Eingaben über mehrere Ebenen verarbeiten, was sie zu leistungsstarken Werkzeugen für Aufgaben wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) macht.

Arten von Deep-Learning-Netzwerken

Deep Learning umfasst verschiedene Arten neuronaler Netze, die jeweils für die Bewältigung spezifischer Aufgaben konzipiert sind. Das Verständnis dieser unterschiedlichen Architekturen ist entscheidend für die effektive Nutzung ihrer Fähigkeiten.

Feedforward-Neuronale Netze (FNN)

Feedforward-Neuronale Netze oder „Vanilla“-Neuronale Netze verarbeiten Informationen in eine Richtung: von der Eingabe zur Ausgabe. Sie eignen sich ideal für einfache Prognoseaufgaben wie die Erkennung von Kreditkartenbetrug oder die Vorabgenehmigung von Krediten. Das Training erfolgt durch Backpropagation, wobei das Modell basierend auf Vorhersagefehlern angepasst wird.

Wiederkehrende neuronale Netze (RNN)

Rekurrente neuronale Netze eignen sich für Aufgaben, die dynamische Aktualisierungen erfordern, beispielsweise die Sprachübersetzung. Sie nutzen Backpropagation Through Time (BPTT), um Eingabesequenzen zu berücksichtigen, wodurch sie sich effektiv für das Verständnis von Kontext und Beziehungen in sequentiellen Daten eignen.

Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis verbessern rekurrente neuronale Netzwerke, indem sie selektiv irrelevante Informationen vergessen und gleichzeitig wichtige Details behalten. Dadurch sind sie praktisch für Aufgaben, die eine langfristige Kontexterhaltung erfordern. Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis haben die Fähigkeiten von Google Translate verbessert, können jedoch aufgrund ihrer linearen Verarbeitung bei großen Datensätzen langsam sein.

Faltungs-Neuronale Netze (CNN)

Faltungs-Neuronale Netze zeichnen sich durch die Bilderkennung aus, indem sie Bilder nach visuellen Merkmalen wie Kanten und Formen scannen. Sie bewahren räumliche Informationen und können Objekte unabhängig von ihrer Position im Bild erkennen, was sie für viele bildbasierte Anwendungen zum Stand der Technik macht.

Generative gegnerische Netzwerke (GAN)

Generative gegnerische Netzwerke bestehen aus einem konkurrierenden Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt gefälschte Daten und der Diskriminator versucht, sie als Fälschung zu identifizieren. Beide Netzwerke verbessern sich durch Backpropagation. Generative gegnerische Netzwerke eignen sich hervorragend zur Generierung realistischer Daten und sind nützlich bei der Bilderkennung.

Transformatoren und Aufmerksamkeit

Transformer stellen einen Durchbruch im Deep Learning dar, insbesondere für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen, um die Wichtigkeit verschiedener Eingabeelemente abzuwägen. Im Gegensatz zu früheren Modellen verarbeiten Transformatoren Daten parallel und ermöglichen so eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Durch die Selbstaufmerksamkeit können Transformatoren die Beziehungen zwischen allen Elementen in einer Eingabe berücksichtigen, was sie für Aufgaben wie Textgenerierung und -übersetzung äußerst effektiv macht.

Anwendungen von Deep Learning

Deep-Learning-Modelle wurden auf viele reale Probleme angewendet, darunter auch solche, die früher für eine Maschine unmöglich zu lösen schienen.

Autonome Fahrzeuge

Autonome Fahrzeuge stützen sich auf Deep-Learning-Modelle, um Verkehrssignale und -schilder, Autos in der Nähe und Fußgänger zu erkennen. Diese Fahrzeuge nutzen Sensorfusion und kombinieren Daten von Lidar, Radar und Kameras, um ein umfassendes Bild der Umgebung zu erstellen. Deep-Learning-Algorithmen verarbeiten diese Daten in Echtzeit, um Fahrentscheidungen zu treffen. Beispielsweise nutzt das Autopilot-System von Tesla neuronale Netze, um die Umgebung zu interpretieren und entsprechend zu navigieren, was die Sicherheit und Effizienz erhöht.

Große Sprachmodelle (LLMs) und Chatbots

Deep-Learning-Modelle sind das Herzstück menschenähnlicher Chatbots wie ChatGPT und Gemini sowie von Code-Schreibtools wie Copilot. Große Sprachmodelle werden auf riesigen Mengen an Textdaten trainiert, wodurch sie in die Lage versetzt werden, hochpräzise menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Diese Modelle können zusammenhängende Gespräche führen, Fragen beantworten, Aufsätze schreiben und sogar beim Programmieren helfen, indem sie Codeausschnitte basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache generieren. Beispielsweise kann GPT-4 von OpenAI Code schreiben, E-Mails verfassen und detaillierte Erklärungen zu verschiedenen Themen bereitstellen.

Schreibunterstützung

Schreibtools nutzen Deep-Learning-Modelle, um Ihnen zu helfen, besser zu schreiben. Diese Tools analysieren ganze Sätze und Absätze, um Vorschläge für Grammatik, Zeichensetzung, Stil und Klarheit zu liefern. Grammarly verwendet beispielsweise fortschrittliche Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kontext Ihres Schreibens zu verstehen und personalisierte Empfehlungen anzubieten. Es kann den Tonfall erkennen, Synonyme vorschlagen und sogar dabei helfen, Ihre Texte zu strukturieren, um die Lesbarkeit und das Engagement zu verbessern.

Bilderzeugung

Deep-Learning-Modelle wie DALL-E haben in letzter Zeit Fortschritte bei der Generierung neuartiger Bilder auf der Grundlage einer Textaufforderung oder der Durchführung von Stilübertragungen gemacht, um eine neue Version eines vorhandenen Bildes unter Verwendung des Stils eines dritten Bildes zu erstellen. Sie können beispielsweise ein Profilfoto im Stil von Vincent van Goghs„Sternennacht“(1889) erstellen, indem Sie ein Foto von sich selbst und einen Verweis auf das Gemälde eingeben. Diese Modelle nutzen eine Kombination aus Faltungs-Neuronalen Netzen und generativen gegnerischen Netzen, um äußerst realistische und kreative Bilder zu erzeugen.

Empfehlungssysteme

Wie hilft Ihnen Ihre Musik-App, neue Künstler zu entdecken? Deep-Learning-Modelle nutzen Ihren bisherigen Hörverlauf, um Muster in Ihren Vorlieben zu erkennen und dann neue Songs vorherzusagen, die denen ähneln, die Ihnen gefallen haben. Diese Empfehlungssysteme analysieren große Mengen an Benutzerdaten, darunter Hörgewohnheiten, Suchanfragen und Benutzerinteraktionen wie „Gefällt mir“-Angaben und Überspringen. Dienste wie Spotify und Netflix nutzen diese Modelle, um personalisierte Inhalte bereitzustellen, wodurch das Benutzererlebnis ansprechender und auf den individuellen Geschmack zugeschnitten wird.

Medizinische Diagnose

Einige Sprachverarbeitungsmodelle können Informationen aus Patientenakten analysieren – etwa Testergebnisse, Umfrageantworten, Notizen von Arztbesuchen und Krankengeschichte – und mögliche Ursachen für die Symptome des Patienten aufdecken. Beispielsweise nutzt Watson Health von IBM die Verarbeitung natürlicher Sprache, um relevante Informationen aus unstrukturierten Krankenakten zu extrahieren. Ebenso können Bilderkennungsmodelle radiologische Berichte lesen, um Radiologen dabei zu helfen, abnormale Ergebnisse zu erkennen. Deep-Learning-Modelle werden verwendet, um Muster in medizinischen Bildern wie Röntgen- und MRT-Bildern zu identifizieren und so bei der Früherkennung von Erkrankungen wie Krebs und neurologischen Störungen zu helfen.

Herausforderungen und Grenzen des Deep Learning

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind Deep-Learning-Modelle flexibel und mit echten Kosten verbunden. Hier sind einige Herausforderungen beim Einsatz von Deep Learning:

• Datenanforderungen: Deep-Learning-Modelle benötigenvieleDaten, um sie gut trainieren zu können. Beispielsweise wurde das GPT-3-Modell von OpenAI anhand von fünf Datensätzen trainiert, von denen der kleinste alle Wikipedia-Artikel enthielt.
• Rechenkosten: Das Training und Ausführen von Deep-Learning-Modellen ist sehr rechenintensiv sowie energie- und kostenintensiv.
• Voreingenommenheit: Modelle, die auf voreingenommenen Daten trainiert wurden, übernehmen diese Voreingenommenheit und integrieren sie in ihre Antworten. Wenn beispielsweise ein Bilderkennungsmodell zu 90 % auf Bildern von Hunden und zu 10 % auf Bildern von Katzen trainiert wird, wird das Modell nicht gut vorbereitet, wenn 50 % der realen Bilder Katzen enthalten.
• Interpretierbarkeit: Die „verborgenen Schichten“, aus denen sich ein Deep-Learning-Modell größtenteils zusammensetzt, sind treffend benannt, da es schwierig sein kann, zu wissen, was sie tun, um ihre Vorhersagen zu treffen. In einigen Fällen kann das in Ordnung sein. In anderen Fällen ist es wichtig zu wissen, was in die Vorhersage eingeflossen ist. Beispielsweise ist es aus wissenschaftlicher und medizinischer Sicht notwendig zu verstehen, wie ein Modell die Patientenergebnisse als Reaktion auf eine neue Behandlung vorhersagt.
• Gefälschte Bilder und Fehlinformationen: Generative gegnerische Netzwerke wie DeepDream können gefälschte, aber überzeugende Bilder produzieren. In den falschen Händen könnten diese zur Verbreitung von Fehlinformationen genutzt werden. Ebenso können Chatbots wie ChatGPT falsche Informationen „halluzinieren“ und sollten immer auf Fakten überprüft werden.

Die Zukunft des Deep Learning

Obwohl es schwierig ist, vorherzusagen, was die Zukunft für Deep Learning bringen wird, sind hier einige Bereiche der aktiven Entwicklung:

• Große Sprachmodelle werden weiter verbessert: Organisationen wie OpenAI bauen weiterhin auf früheren Erfolgen auf, und Sie können damit rechnen, dass die Antworten ihrer Modelle besser und genauer werden.
• Multimodales Lernen: Einige hochmoderne Deep-Learning-Modelle werden multimodal trainiert, um verschiedene Arten von Informationen zu verallgemeinern; Beispielsweise könnte ein auf Text trainiertes Modell Informationen über Sprache oder Bilder vorhersagen.
• Interpretierbarkeit: Während Deep-Learning-Modelle noch relativ undurchsichtig bleiben, werden wir in Zukunft möglicherweise mehr Tools sehen, die es einfacher machen, zu verstehen, wie sie zu ihren Vorhersagen kommen.

Abschluss

Deep Learning ist ein leistungsstarkes Werkzeug mit dem Potenzial, viele der Probleme, mit denen wir heute konfrontiert sind, zu lösen, sei es die Entdeckung eines Bären auf einer Wildtierkamera, die Entdeckung neuer Behandlungsmethoden für Krankheiten oder klareres Schreiben.