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Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens und der k眉nstlichen Intelligenz (KI), das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt und Computern erm枚glicht, komplexe Muster zu erkennen, die zu neuen Erkenntnissen und L枚sungen f眉hren. Wenn Sie schon einmal einen digitalen Assistenten auf Ihrem Smartphone genutzt, eine SMS mit einer Warnung vor Kreditkartenbetrug erhalten oder in einem selbstfahrenden Auto gefahren sind, haben Sie wahrscheinlich schon Deep Learning Technologien genutzt.

Ein Deep Learning Modell ist eine Zusammenstellung von Knoten, die neuronale Netzemiteinander verbinden und schichten, 盲hnlich dem menschlichen Gehirn. Diese Netze leiten Informationen durch jede Schicht weiter und senden und empfangen Daten, um Muster zu identifizieren. Deep Learning Modelle nutzen verschiedene Arten neuronaler Netzwerke, um spezifische L枚sungen zu finden.聽

Lesen Sie weiter, um mehr 眉ber die verschiedenen Arten von Deep Learning Modellen, das Trainieren dieser und die Karrierem枚glichkeiten im Bereich Deep Learning zu erfahren.

Was sind Deep Learning Models?

Deep Learning Modelle sind komplexe Netzwerke, die selbstst盲ndig und ohne menschliches Eingreifen lernen. Sie wenden Deep Learning Algorithmen auf riesige Datens盲tze an, um Muster und L枚sungen in den Informationen zu finden. Typischerweise verf眉gen die Modelle 眉ber drei oder mehr Schichten neuronaler Netze zur Datenverarbeitung. Diese Modelle k枚nnen unstrukturierte oder unbeschriftete Daten verarbeiten und eigene Methoden zur Identifizierung und zum Verst盲ndnis der Informationen entwickeln, ohne dass ein Mensch dem Computer vorgibt, wonach er suchen oder welche Probleme er l枚sen soll.

Da Deep Learning Modelle sowohl niedrig- als auch hochdimensionale Daten identifizieren k枚nnen, k枚nnen sie auch schwer verst盲ndliche Datens盲tze einfacher und effizienter klassifizieren. Dadurch wird das Deep Learning Modell mit der Zeit genauer.

Arten von Deep Learning Modellen

Deep Learning Systeme nutzen verschiedene Konstruktionen und Frameworks, um bestimmte Aufgaben und Ziele zu erreichen. Zu den Deep Learning Modellen geh枚ren unter anderem:

• Convolutional Neural Networks: Sie k枚nnen Convolutional Neural Networks zur Bildverarbeitung und -erkennung verwenden.

• Recurrent Neural Networks : Sie k枚nnen Recurrent Neural Networks zur Spracherkennung und zur Verarbeitung nat眉rlicher Sprache verwenden.

• Long Short-Term Memory Networks: Sie k枚nnen Long Short-Term Memory Networks 蹿眉谤 Aufgaben der sequentiellen Vorhersage verwenden, beispielsweise zur Sprachmodellierung.

Erfahren Sie mehr 眉ber flache und tiefe neuronale Netze in dieser Vorlesung aus dem IBM-Kurs Einf眉hrung in Deep Learning und neuronale Netzwerke:

Wo蹿眉谤 werden Deep Learning Modelle verwendet?

Sie k枚nnen Deep Learning Modelle in zahlreichen Bereichen wie Fertigung, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen und Elektronik verwenden, um die Funktionen und Ziele der Fachleute zu unterst眉tzen, die Deep Learning Techniken anwenden .聽

Diese Aufgaben lassen sich in der Regel in vier Kategorien einteilen:

• Computer Vision: Dies ist die F盲higkeit eines Computers, Bilder zu verstehen und zu verarbeiten, die h盲ufig zur Inhaltsmoderation, medizinischen Bildanalyse, Gesichtserkennung und Bildklassifizierung verwendet wird.

• Spracherkennung: Dabei handelt es sich um die F盲higkeit eines Computers, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen. Spracherkennung wird vor allem 蹿眉谤 virtuelle Assistenten wie Siri eingesetzt, die Ihre Fragen verstehen und Antworten liefern.

• Empfehlungsmaschine: Ein Computer kann die Gewohnheiten eines Nutzers verfolgen und analysieren, um ma脽geschneiderte Empfehlungen zu erstellen. Dies gilt 蹿眉谤 Funktionen wie Filmempfehlungen auf Netflix oder Inhalte in Ihren Social-Media-Feeds.

• Nat眉rliche Sprachverarbeitung: Dies beschreibt die F盲higkeit eines Computers, Text zu verstehen. Sie k枚nnen die nat眉rliche Sprachverarbeitung 蹿眉谤 脺bersetzungsdienste, Chatbots und die Keyword ndexierung nutzen.

Wie funktionieren Deep Learning Modelle?

Deep Learning Modelle interagieren mit riesigen Datens盲tzen und extrahieren daraus Muster und L枚sungen durch Lernstile, die dem menschlichen Verhalten 盲hneln. Sie nutzen k眉nstliche neuronale Netze (KNN) zum Parsing und Verarbeiten von Datens盲tzen. Die Netze arbeiten mit Algorithmen, die es dem Computer erm枚glichen, sich anzupassen, zu lernen und komplexe Aufgaben selbstst盲ndig auszuf眉hren, ohne dass ein Mensch den Lernprozess anleiten muss.

Jeder Deep Learning Modelltyp hat unterschiedliche Einsatzm枚glichkeiten, doch bei allen ist der Lern- und Trainingsprozess gleich. Um ein Deep Learning Modell zu trainieren, m眉ssen riesige Datens盲tze in das Netz eingespeist werden. Diese Informationen werden von Neuron zu Neuron weitergeleitet, sodass der Computer die Daten analysieren und verstehen kann, w盲hrend sie sich durch das Netz bewegen.

Wer verwendet Deep Learning Modelle?

Fachleute, die bestimmte Ziele und Prozesse in ihrer Branche erreichen m枚chten, nutzen Deep Learning Modelle. Zu diesen Fachleuten z盲hlen unter anderem Datenwissenschaftler oder Dateningenieure. Unternehmen, die selbstfahrende Autos entwickeln oder nutzen, Fabriken, medizinische Bildgebungssysteme und Verteidigungssysteme sind Beispiele 蹿眉谤 Branchen, in denen Deep Learning Modelle eingesetzt werden. Deep Learning Modelle sind auch in vielen Organisationen, die mit Automatisierungs- und Intelligenzsystemen arbeiten, zu finden.聽

Vor- und Nachteile der Verwendung von Deep Learning Modellen

Deep Learning Modelle haben viele Vor- und Nachteile. Zu den Vorteilen von Deep Learning Modellen geh枚ren:

• Seine F盲higkeit, riesige Mengen unbeschrifteter, unstrukturierter Daten zu analysieren und zu verarbeiten, die 蹿眉谤 den Menschen oft zu komplex und unhandlich sind, um sie allein zu verarbeiten.

• Es kann Informationen erlernen, 蹿眉谤 die es nicht speziell trainiert wurde, beispielsweise die Empfehlung neuer Medien auf Grundlage Ihrer Sehgewohnheiten im Vergleich zu denen anderer Benutzer.

• Deep Learning Modelle sind skalierbar und schnell, sodass sie alle gew眉nschten Datens盲tze verarbeiten k枚nnen, ohne dass ein gro脽er Einrichtungs- oder Wartungsaufwand erforderlich ist.

Vor der Verwendung von Deep Learning Modellen sind folgende Einschr盲nkungen zu beachten:

• Wenn dem Modell zu wenige Daten zugef眉hrt werden, kann dies zu falschen oder ungenauen Erkenntnissen f眉hren.

• Die Quelle von Informationen oder personenbezogenen Daten kann ein Problem darstellen, wenn sie die Privatsph盲re oder Sicherheit verletzt.

• Damit erfolgreiche Deep Learning Modelle funktionieren, sind eine komplexe Infrastruktur und intensive Computerkonfigurationen erforderlich.

Erste Schritte mit Deep Learning Modellen

Wenn Sie sich 蹿眉谤 den Einstieg in Deep Learning Modelle interessieren, gibt es zahlreiche M枚glichkeiten, mehr 眉ber diese Technologie zu erfahren, da Fachkr盲fte mit Deep Learning Kenntnissen sehr gefragt sind. Data Science Bootcamps sind eine hervorragende M枚glichkeit, sich mit den Konzepten von Deep Learning Modellen vertraut zu machen. Kostenlose Online-Kurse, Spezialisierungen und Zertifikate stehen Ihnen ebenfalls zur Verf眉gung, um sich vor einer formellen Schulung weiterzubilden.

Sie k枚nnen auch eine Karriere im Bereich Deep Learning Modelle anstreben. Beispielsweise k枚nnten Sie Machine Learning Engineer werden. Diese Fachleute sind 蹿眉谤 die Entwicklung pr盲diktiver und automatisierter Deep Learning Modelle verantwortlich. Sie arbeiten oft mit anderen Fachleuten, wie beispielsweise Datenwissenschaftlern, zusammen, um Datens盲tze zu erfassen und diese in die Lernmodelle einzuspeisen. Um Machine Learning Engineer zu werden, ben枚tigen Sie einen Bachelor Abschluss in Informatik und Erfahrung mit Deep Learning Modellen. Das durchschnittliche Jahresgrundgehalt eines Machine Learning Engineers betr盲gt in Deutschland 鈧� 70.500 [].

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