Abo
  • Services:
Anzeige
Deep Learning basiert auf der Funktionsweise menschlicher Nervenzellen.
Deep Learning basiert auf der Funktionsweise menschlicher Nervenzellen. (Bild: Jan Homann/CC BY-SA 3.0)

Deep Learning: Maschinen, die wie Menschen lernen

Deep Learning basiert auf der Funktionsweise menschlicher Nervenzellen.
Deep Learning basiert auf der Funktionsweise menschlicher Nervenzellen. (Bild: Jan Homann/CC BY-SA 3.0)

Keine Science-Fiction: Deep Learning bringt Maschinen das Denken bei. Fast jeder hat bereits ein Gerät zu Hause, das diese Technik nutzt. Sie ist sehr komplex - und hat großes Potenzial.

Anzeige

Cortana, Siri, Skype: Fast jeder nutzt heute Software, die auf Deep Learning basiert. Die Break-through Technology für maschinelles Lernen hat kommerzielle Anwendungen erreicht. Selbstfahrende Autos sollen mit ihr arbeiten, in Bildverarbeitung und Bildanalyse erzielt sie bessere Ergebnisse als herkömmliche Verfahren. Microsoft, Google und Apple setzen sie bei der Spracherkennung ein, Skype für die Textanalyse und automatische Übersetzung.

Die Firmen versprechen sich von der Deep-Learning-Technik des Maschinenlernens, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert, deutlich höhere Qualität als von sogenannten flachen Lernern. Was macht die Technik so besonders? Wie funktioniert sie? Und warum ist sie gerade in letzter Zeit so beliebt geworden?

Dinge und Zusammenhänge repräsentieren

Die letzte Frage ist am leichtesten zu beantworten: Deep Learning erfordert viel Rechenkapazität, da eine große Menge von Daten verarbeitet wird. In der Vergangenheit fehlten sowohl die nötigen Datenmengen als auch die Rechenleistung. Heute wird Deep Learning oft auf Graphic Processing Units (GPU) umgesetzt und dadurch sogar günstiger als andere Verfahren des Maschinenlernens, denn GPUs werden schon lange zur Beschleunigung von Computerspielen eingesetzt.

Das Unternehmen Nvidia etwa unterstützt industrielle Anwendungen auf Basis von Convolutional Neural Networks auf Tausenden von GPU-Kernen. Teilweise sind die Marktkosten pro GPU-Kern um bis zu zwei Größenordnungen geringer als für einen Rechenkern einer herkömmlichen CPU. Das tiefe Lernen ist aber nicht nur preiswert, es ist auch besser als das flache Lernen.

Eines der wichtigsten Einsatzgebiete für Deep Learning ist das Erkennen von Dingen auf Bildern, englisch Visual Object Recognition. Denn gerade Bilder und Texte können durch aktuelle Methoden der Massendatenverarbeitung preiswert gesammelt und aufbereitet werden, wie etwa bei Imageidentify.com von Wolfram Alpha. Diese Bilder können auch im Fahrzeug ausgewertet werden und helfen beispielsweise, Fußgänger zu erkennen und somit einen Unfall zu vermeiden. Das maschinelle Lernen basiert dabei auf der Funktionsweise des Gehirns.

Während der Mensch liest, leistet sein Gehirn eine erstaunliche Abstraktions- und Generalisierungsarbeit: Zunächst erkennt es die Buchstaben als Repräsentation von Informationen und setzt sie zu höherwertigen Repräsentationen, z. B. Wörtern oder Sätzen, zusammen. In den Sätzen erkennt das Gehirn Repräsentationen von Dingen und verborgene Zusammenhänge zwischen diesen. Aus dieser bereits stark generalisierten Repräsentation leitet es weitere sogenannte latente (verborgene) Merkmale ab, etwa: "Interessant, wie geht es jetzt weiter?"

Wissen repräsentieren und generalisieren 

eye home zur Startseite
kahmann 29. Okt 2015

Der Artikel hat mir gut gefallen. Nicht zuletzt auch, weil er sehr tief in die Materie...

jg (Golem.de) 15. Okt 2015

Jetzt müssten endlich auch mobil alle Bilder zu sehen sein!

natsan2k 08. Okt 2015

Schöner und interessanter Artikel.

attitudinized 08. Okt 2015

Tatsächlich hat Siri was mit lernen zutun - oder genauer mit Training. Die verwendete...

jg (Golem.de) 07. Okt 2015

Vielen Dank für das Lob, wir freuen uns!



Anzeige

Stellenmarkt
  1. T-Systems International GmbH, verschiedene Einsatzorte
  2. operational services GmbH & Co. KG, Berlin
  3. MBtech Group GmbH & Co. KGaA, Stuttgart, Sindelfingen, Neu-Ulm, Ulm
  4. über KÖNIGSTEINER AGENTUR GmbH, Karlsruhe


Anzeige
Spiele-Angebote
  1. 299,00€
  2. 699,00€

Folgen Sie uns
       


  1. Ransomware

    Trojaner Fantom gaukelt kritisches Windows-Update vor

  2. Megaupload

    Gericht verhandelt über Dotcoms Auslieferung an die USA

  3. Observatory

    Mozilla bietet Sicherheitscheck für Websites

  4. Teilzeitarbeit

    Amazon probiert 30-Stunden-Woche aus

  5. Archos

    Neues Smartphone mit Fingerabdrucksensor für 150 Euro

  6. Sicherheit

    Operas Server wurden angegriffen

  7. Maru

    Quellcode von Desktop-Android als Open Source verfügbar

  8. Linux

    Kernel-Sicherheitsinitiative wächst "langsam aber stetig"

  9. VR-Handschuh

    Dexta Robotics' Exoskelett für Motion Capturing

  10. Dragonfly 44

    Eine Galaxie fast ganz aus dunkler Materie



Haben wir etwas übersehen?

E-Mail an news@golem.de


Anzeige
Next Gen Memory: So soll der Speicher der nahen Zukunft aussehen
Next Gen Memory
So soll der Speicher der nahen Zukunft aussehen
  1. Arbeitsspeicher DDR5 nähert sich langsam der Marktreife
  2. SK Hynix HBM2-Stacks mit 4 GByte ab dem dritten Quartal verfügbar
  3. Arbeitsspeicher Crucial liefert erste NVDIMMs mit DDR4 aus

Wiper Blitz 2.0 im Test: Kein spießiges Rasenmähen mehr am Samstag (Teil 2)
Wiper Blitz 2.0 im Test
Kein spießiges Rasenmähen mehr am Samstag (Teil 2)
  1. Softrobotik Oktopus-Roboter wird mit Gas angetrieben
  2. Warenzustellung Schweizer Post testet autonome Lieferroboter
  3. Lockheed Martin Roboter Spider repariert Luftschiffe

8K- und VR-Bilder in Rio 2016: Wenn Olympia zur virtuellen Realität wird
8K- und VR-Bilder in Rio 2016
Wenn Olympia zur virtuellen Realität wird
  1. 400 MBit/s Telefónica und Huawei starten erstes deutsches 4.5G-Netz
  2. Medienanstalten Analoge TV-Verbreitung bindet hohe Netzkapazitäten
  3. Mehr Programme Vodafone Kabel muss Preise für HD-Einspeisung senken

  1. Re: Wenn wir jetzt noch den Faktor "bei gleicher...

    cherubium | 01:58

  2. Re: Die werden ihn wohl ausliefern

    Danijoo | 01:57

  3. Re: 30 Stunden auf Abruf ?!?

    DrWatson | 01:36

  4. Re: Wozu?

    Tamarrah | 01:22

  5. Re: Darf Russland den Dotcom auch verhaften?

    lear | 01:13


  1. 13:49

  2. 12:46

  3. 11:34

  4. 15:59

  5. 15:18

  6. 13:51

  7. 12:59

  8. 15:33


  1. Themen
  2. A
  3. B
  4. C
  5. D
  6. E
  7. F
  8. G
  9. H
  10. I
  11. J
  12. K
  13. L
  14. M
  15. N
  16. O
  17. P
  18. Q
  19. R
  20. S
  21. T
  22. U
  23. V
  24. W
  25. X
  26. Y
  27. Z
  28. #
 
    •  / 
    Zum Artikel