Was ist Deep Learning und wie hängt es mit KI zusammen?
Begriffe wie künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und Deep Learning KI werden häufig als Synonyme verwendet, ohne dass dabei eine klare Abgrenzung oder Definition erfolgt. Die genaue Bedeutung und die unterschiedlichen Zusammenhänge bleiben oft unerklärt. Dieser Artikel erklärt die Unterschiede und Funktionen dieser Schlüsseltechnologien.
- Künstliche Intelligenz stellt ein Fachgebiet der Informatik dar, bei dem Computersysteme menschenähnliche Aufgaben – wie etwa das Klassifizieren von Bildern, das Erkennen von Sprache oder das Übersetzen von Texten –, ähnlich gut oder sogar besser als der Mensch bewältigen können.
- Im Rahmen der künstlichen Intelligenz wurde Machine Learning als Untergruppe entwickelt und gilt als Technik zur Erzielung von KI. Hierbei handelt es sich um den Einsatz spezifischer Algorithmen, die es Computersystemen ermöglichen, aus vorliegenden Daten zu lernen und auf dieser Basis Entscheidungen zu treffen. Die Methoden des Machine Learnings haben sich in den letzten Jahren signifikant weiterentwickelt und bieten eine Grundlage für viele Anwendungen in der Data Science.
- Deep Learning KI, eine fortgeschrittene Form des Machine Learnings, gewinnt durch kontinuierliche technologische Entwicklungen zunehmend an Bedeutung. Diese Technik entwickelt sich weiter auf der Grundlage der Errungenschaften im Bereich des Machine Learnings, unterscheidet sich jedoch durch einige fundamentale Aspekte. Anstatt traditionelle Programmiermethoden zu nutzen, bei denen Menschen spezifische Aufgaben durch Computeralgorithmen definieren, nutzt Deep Learning einen lernbasierten Ansatz, der die Art und Weise, wie Menschen lernen, imitiert. Deep Learning KI verwendet neuronale Netze, um Verbindungen herzustellen und Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen. Eine weitere Besonderheit von Deep-Learning-Systemen ist, dass Sie eine Mischform aus überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen zur Datenverarbeitung verwenden können. In unserem Artikel zu Machine Learning (ML) können Sie mehr über die verschiedenen Lernmethoden (überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen) erfahren. Dadurch sind Deep-Learning-Systeme wesentlich effizienter als herkömmliche Machine-Learning-Systeme und stellen ein beeindruckendes Modell der künstlichen Intelligenz dar.
Wie funktioniert Deep Learning KI?
Deep-Learning-Netzwerke lernen, indem sie komplexe Strukturen in Daten erkennen. Sie bauen Rechenmodelle auf, die aus mehreren Verarbeitungsebenen bestehen und verschiedene Abstraktionsebenen für die Daten schaffen. Zum Beispiel kann eine Deep Learning KI darauf trainiert werden, große Bildersets mit Katzenabbildungen zu verarbeiten. Sie lernt typischerweise aus den Pixeln, die in den erfassten Bildern enthalten sind und klassifiziert Pixelgruppen, die Katzenmerkmale darstellen (Krallen, Ohren, Augen), in sogenannte Merkmalsgruppen, die auf das Vorhandensein eines Katzenbildes hinweisen.
Eine Deep Learning KI unterscheidet sich grundlegend vom traditionellen maschinellen Lernen. Im Beispiel mit dem Katzenbild müsste ein Spezialist viel Zeit aufwenden, um ein konventionelles maschinelles Lernsystem zu entwickeln, das typische Katzenmerkmale erkennt. Mit einer Deep Learning KI muss man dem System lediglich eine sehr große Anzahl von Katzenbildern zuführen, und es wird eigenständig lernen, was eine Katze ausmacht.
Die Leistungsfähigkeit von Deep Learning KI-Systemen macht sie für viele Aufgaben, wie Computer Vision, Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und Robotik, weit überlegen im Vergleich zu traditionellen maschinellen Lernsystemen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass der Aufbau von Deep Learning KI-Systemen im Vergleich zum Aufbau traditioneller maschineller Lernsysteme einfach ist. Deep Learning KI erkennt Merkmale autonom, aber Tausende von Hyperparametern müssen feinjustiert werden, damit das Deep Learning KI-Modell effektiv ist.
Einsatz von Deep Learning KI am Beispiel von Intelligent Document Processing (IDP)
Stellen wir uns vor, ein Unternehmen möchte die Effizienz bei der Verarbeitung und Analyse seiner Dokumente steigern. Ziel ist ein effizientes Dokumentenmanagement (DM). Traditionell müsste dieses Unternehmen möglicherweise Regeln manuell codieren, um verschiedene Arten von Dokumenten zu erkennen und zu klassifizieren, was zeitaufwändig und weniger flexibel ist. Dies könnte alles von Rechnungen über Verträge bis hin zu Kundenschreiben umfassen, mit unzähligen Variationen in Format, Stil oder Informationsdichte.
Durch den Einsatz von Deep Learning KI in Form von Intelligent Document Processing lernt der Algorithmus eigenständig aus den ihm zur Verfügung gestellten Beispieldokumenten und entwickelt ein Verständnis für die Charakteristika unterschiedlicher Dokumenttypen. Diese KI-gestützte Methode ermöglicht es dem System, selbst kleinste Details und Abweichungen in den Dokumenten zu erkennen, wie zum Beispiel Unterschiede in der Anordnung, Schriftarten oder im Layout. Das System kann dann selbstständig feststellen, wenn ein Dokument Anomalien aufweist, sei es durch fehlende Informationen, ungewöhnliche Muster oder abweichende Strukturen.
Durch das kontinuierliche Hinzufügen weiterer Daten zum Lernprozess verbessern Benutzer die Genauigkeit der Deep Learning KI-Anwendung. Je umfangreicher der Datensatz ist, mit dem die KI trainiert wird, desto effektiver wird sie im Laufe der Zeit beim Erkennen und Verarbeiten verschiedenster Dokumente. Dieser Deep Learning KI-Ansatz revolutioniert die Effizienz und Genauigkeit von Intelligent Document Processing und führt zu Produktivitätssteigerung, indem er es ermöglicht, komplexe Muster zu erkennen und Informationen automatisch und mit hoher Präzision zu verarbeiten.
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Deep Learning und neuronale Netzwerke
Wie oben bereits beschrieben, ist Deep Learning ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Systeme aus dem Bereich des Deep Learning zeichnen sich vor allem durch die Verwendung künstlicher neuronaler Netze aus. Deep Learning und neuronales Netzwerk werden dabei oft als synonym verwendet, da alle Deep-Learning-Systeme aus neuronalen Netzwerken bestehen. Die technischen Details variieren jedoch.
Ein neuronales Netzwerk besteht aus miteinander verbundenen Knoten oder Neuronen in einer geschichteten Struktur. Die Knoten verarbeiten Daten in einem koordinierten und adaptiven System. Sie tauschen Feedback zu generierten Ergebnissen aus, lernen aus Fehlern und verbessern sich kontinuierlich. Somit sind künstliche neuronale Netze der Kern eines Deep-Learning-Systems.
Die Abbildung stellt links eine Eingabeschicht dar, die einen Input aufnimmt, und rechts eine Ausgabeschicht, die einen Output ausgibt. Dazwischen befinden sich zusätzliche, verborgene Schichten mit sogenannten versteckten Neuronen, die den Input in den Output umwandeln. Diese Art der Informationsverarbeitung ist der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden.
Verschiedene Arten von Deep Learning KI
Deep Learning KI-Algorithmen stellen einen komplexen Bereich des Machine Learning dar, der auf fortschrittlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Technologien ermöglichen es Maschinen, aus Datenmengen zu lernen und eigenständig Muster sowie Informationen zu erkennen und zu interpretieren. Es gibt zwei Haupttypen von Deep-Learning-Systemen mit unterschiedlichen Architekturen:
Convolutional Neural Networks (CNNs): Diese Art von neuronalem Netzwerk besitzt eine gewisse Komplexität, die der des menschlichen Gehirns ähnelt. Ein neuronales Netzwerk besteht nicht nur aus einer Schicht, sondern umfasst verschiedene Schichten, einschließlich zusätzlicher konvolutioneller Schichten oder Pooling-Schichten. Jede Schicht spielt eine entscheidende Rolle beim Erfassen der Daten und letztendlich bei der Identifizierung größerer Bildsegmente.
Die erste Schicht konzentriert sich auf einfache Grundmerkmale wie Farben, und mit fortschreitenden Daten beginnen die Netzwerkschichten, immer größere Elemente des Objekts zu erkennen, bis schließlich das gesamte Objekt identifiziert wird. Ein praktisches Beispiel für die Verwendung von CNN-Architektur ist die Bilderkennung und Videoanalyse, da sie in der Lage ist, Eingaben unterschiedlicher Dimensionen und Größen zu verarbeiten. Dies macht sie ideal für Anwendungen wie Gesichtserkennung in Fotos oder die Analyse von Straßenszenen in autonomen Fahrzeugsystemen.
Recurrent Neural Networks (RNNs): RNNs nutzen sequenzielle Daten oder Zeitreihendaten, um gängige Probleme in der Sprachübersetzung und Spracherkennung zu lösen, die in verschiedenen Anwendungen wie Siri, Sprachsuche und Google Übersetzer zum Einsatz kommen. Ähnlich wie CNNs lernen RNNs aus Trainingsdaten. Sie unterscheiden sich jedoch durch ihr „Gedächtnis“, da sie Hinweise aus vorherigen Eingaben nutzen, welche wiederum die aktuelle Eingabe und Ausgabe beeinflussen.
Ein hervorragendes Beispiel für die Anwendung der RNN-Architektur sind Funktionen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP – Natural Language Processing) wie Sprachmodellierung, Spracherkennung und Stimmungsanalyse. Diese Fähigkeiten ermöglichen es RNNs, komplexe Sprachmuster zu erkennen und zu interpretieren, was sie ideal für Chatbots, automatische Kundenbetreuungssysteme oder für die Analyse von Kundenfeedback machen.
Praktische Anwendungen: Deep Learning im Vergleich zu neuronalen Netzwerken
Einfache neuronale Netzwerke lassen sich schneller trainieren und sind für grundlegende Aufgaben geeignet, stoßen jedoch bei komplexeren Problemen schnell an ihre Grenzen. Deep Learning KI hingegen kann durch seine vielschichtige Struktur komplexe Analysen durchführen. Diese Fähigkeit macht Deep Learning KI ideal für anspruchsvolle Anwendungen wie autonomes Fahren oder die Verarbeitung natürlicher Sprache, erfordert aber für das Training größere Datensätze und mehr Rechenleistung. Dies resultiert wiederum in einem höheren Ressourcenverbrauch und einer kostenintensiven Entwicklung.
In der Praxis werden einfache neuronale Netzwerke oft in kleineren, kostensensitiven Projekten eingesetzt, während Deep Learning KI-Systeme aufgrund ihrer überlegenen Leistungsfähigkeit in einer Vielzahl von fortschrittlichen Anwendungsbereichen zum Einsatz kommen, allerdings mit höherem finanziellen und technologischen Aufwand.
Die Rolle von Deep Learning für generative KI
Generative KI basiert auf Deep Learning und spezialisiert sich auf das Erzeugen neuer Inhalte basierend auf Nutzereingaben. Diese Inhalte können Texte, Bilder, Videos, Audio und mehr einschließen und sind oft nicht von Werken, die von Menschen erstellt wurden, zu unterscheiden. Anwendungen wie ChatGPT oder Midjourney fallen unter das Spektrum der generativen KI. Die Technologie zeichnet sich besonders dadurch aus, dass sie Nutzerdaten lesen, verändern und verarbeiten kann.
Deep Learning KI wandelt große Datenmengen in aussagekräftige Informationen um. Es findet breite Anwendung in zahlreichen Branchen. Bei ExB nutzen wir künstliche Intelligenz in Form von Machine Learning und Deep Learning zusammen mit einer Reihe anderer Technologien für unsere Intelligent Document Processing (IDP) Lösung, um komplexe und unstrukturierte Dokumente effizient zu verarbeiten. Dazu gehören Optical Character Recognition (OCR) für das Scannen und Konvertieren von Texten aus Bildern in maschinenlesbare Formate, Natural Language Processing (NLP) für das Verständnis der menschlichen Sprache sowie Computer Vision für das Verständnis visueller Informationen aus gescannten Bildern oder Fotos. Diese Technologiekombination ist essenziell, um aus umfangreichen und unstrukturierten Datensätzen wertvolle Einsichten zu gewinnen. Wenn Sie mehr über unsere IDP Lösung erfahren möchten, klicken Sie jetzt auf Kontakt aufnehmen. Wir freuen uns auf Sie!
