10 Deep Learning Algorithmen, die Sie kennen sollten

Deep Learning hat in der wissenschaftlichen Datenverarbeitung große Popularität erlangt, und seine Algorithmen werden in vielen Branchen zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt. Alle Deep-Learning-Algorithmen verwenden verschiedene Arten von neuronalen Netzen, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen.

In diesem Artikel werden die wichtigsten künstlichen neuronalen Netze und die Funktionsweise von Deep-Learning-Algorithmen zur Nachahmung des menschlichen Gehirns untersucht.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Unterform des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netze verwendet werden. Diese Netze sind der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden und bestehen aus vielen miteinander verbundenen Schichten künstlicher Neuronen.

Deep-Learning-Modelle werden an großen Datenmengen trainiert, indem ihnen Beispiele präsentiert werden und sie lernen, bestimmte Muster zu erkennen. Diese Muster können beispielsweise in Bildern, Sprachaufnahmen oder Texten enthalten sein. Je mehr Beispiele das Modell sieht, desto besser kann es die entsprechenden Aufgaben lösen.

Eines der bekanntesten Anwendungsgebiete von Deep Learning ist die Bilderkennung. Hier wird ein Modell darauf trainiert, Bilder automatisch zu kategorisieren oder bestimmte Objekte darauf zu erkennen. Deep Learning hat sich aber auch in Bereichen wie Spracherkennung, wissenschaftliche Analyse und Predictive Analytics bewährt.

Deep Learning Modelle sind sehr flexibel und können für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden. Sie benötigen jedoch sehr große Mengen an Trainingsdaten und oft sehr leistungsfähige Computer, um schnell trainiert werden zu können.

Neuronale Netze

Ein neuronales Netz ist wie das menschliche Gehirn aufgebaut und besteht aus künstlichen Neuronen, auch Knoten genannt. Diese Knoten werden in drei Schichten nebeneinander gestapelt:

  • The input layer (Eingabeschicht)
  • The hidden layer(s) (versteckte(n) Schicht(en))
  • The output layer (Ausgabeschicht)

Die Daten versorgen jeden Knoten mit Informationen in Form von Eingaben. Der Knoten multipliziert die Eingaben mit zufälligen Gewichten, berechnet sie und fügt eine Vorspannung hinzu. Schließlich werden nichtlineare Funktionen, auch Aktivierungsfunktionen genannt, angewendet, um zu bestimmen, welches Neuron feuern soll.

Wie funktionieren Deep-Learning-Algorithmen?

Deep-Learning-Algorithmen sind selbstlernend und basieren auf künstlichen neuronalen Netzen (ANN), die die Art und Weise widerspiegeln, wie das Gehirn Informationen verarbeitet. Während des Lernprozesses verwenden die Algorithmen unbekannte Elemente in der Eingabeverteilung, um Merkmale zu extrahieren, Objekte zu gruppieren und nützliche Datenmuster zu entdecken. Ähnlich wie beim Training von selbstlernenden Maschinen geschieht dies auf mehreren Ebenen, wobei die Algorithmen zum Aufbau der Modelle verwendet werden.

Deep-Learning-Modelle verwenden mehrere Algorithmen. Obwohl es kein perfektes Netz gibt, sind einige Algorithmen für bestimmte Aufgaben besser geeignet. Um die richtigen Algorithmen auszuwählen, ist es hilfreich, ein solides Verständnis aller primären Algorithmen zu haben.

Arten von Algorithmen, die beim Deep Learning verwendet werden

Hier ist die Liste der 10 beliebtesten Deep-Learning-Algorithmen:

  1. Convolutional Neural Networks (CNNs) (Faltungsneuronale Netze )
  2. Long Short Term Memory Networks (LSTMs) (Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis)
  3. Recurrent Neural Networks (RNNs)
  4. Generative Adversarial Networks (GANs)
  5. Radial Basis Function Networks (RBFNs)
  6. Multilayer Perceptrons (MLPs)
  7. Self Organizing Maps (SOMs) (Selbstorganisierende Karten)
  8. Deep Belief Networks (DBNs)
  9. Restricted Boltzmann Machines( RBMs)
  10. Autoencoders

Deep-Learning-Algorithmen arbeiten mit fast allen Arten von Daten und benötigen große Mengen an Rechenleistung und Informationen, um komplexe Probleme zu lösen. Lassen Sie uns nun in die Top 10 der Deep Learning Algorithmen eintauchen.

1. Convolutional Neural Networks (CNNs)

CNNs, auch ConvNets genannt, bestehen aus mehreren Schichten und werden hauptsächlich für die Bildverarbeitung und Objekterkennung eingesetzt. Das erste CNN wurde 1988 von Yann LeCun unter dem Namen LeNet entwickelt. Es wurde zur Erkennung von Zeichen wie Postleitzahlen und Zahlen verwendet.

CNNs werden häufig zur Identifizierung von Satellitenbildern, zur Verarbeitung medizinischer Bilder, zur Vorhersage von Zeitreihen und zur Erkennung von Anomalien eingesetzt.

Struktur eines typischen CNNs zur Bildklassifikation. Subsampling entspricht Pooling. Dieses Netz besitzt pro Convolutional Layer mehrere Filterkernel, sodass Schichten an Feature Maps entstehen, die jeweils die gleiche Eingabe bekommen, jedoch aufgrund unterschiedlicher Gewichtsmatrizen unterschiedliche Features extrahieren. (Quelle: Wikipedia)

Wie funktionieren CNNs?

CNNs haben mehrere Schichten, die Daten verarbeiten und Merkmale aus ihnen extrahieren:

Convolution Layer

CNN verfügt über eine Faltungsschicht mit mehreren Filtern, die die Faltungsoperation durchführen.

Rectified Linear Unit (ReLU)

CNNs haben eine ReLU-Schicht, um Operationen an Elementen durchzuführen. Die Ausgabe ist eine entzerrte Merkmalskarte.

Pooling Layer

Die entzerrte Merkmalskarte wird anschließend in eine Pooling-Ebene eingespeist. Pooling ist ein Down-Sampling-Vorgang, der die Dimensionen der Merkmalskarte reduziert.

Die Pooling-Ebene konvertiert dann die resultierenden zweidimensionalen Arrays aus der gepoolten Feature-Map in einen einzigen, langen, kontinuierlichen, linearen Vektor, indem sie ihn abflacht.

Fully Connected Layer

Eine voll verknüpfte Schicht entsteht, wenn die abgeflachte Matrix aus der Pooling-Schicht als Eingabe eingegeben wird, die die Bilder klassifiziert und identifiziert.

2. Long Short Term Memory Networks (LSTMs) (Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis)

LSTM sind eine Art rekurrente neuronale Netze (RNN), die langfristige Abhängigkeiten lernen und speichern können. Das Abrufen vergangener Informationen über lange Zeiträume ist das Standardverhalten.

LSTMs speichern Informationen über einen längeren Zeitraum. Sie sind nützlich für die Vorhersage von Zeitreihen, da sie sich an frühere Eingaben erinnern. LSTMs haben eine kettenartige Struktur, in der vier interagierende Schichten auf einzigartige Weise miteinander kommunizieren. Neben der Vorhersage von Zeitreihen werden LSTMs typischerweise in der Spracherkennung, der Musikkomposition und der pharmazeutischen Entwicklung eingesetzt.

Zur Abbildung: Im ersten Schritt wird vorwärts ein Signal erzeugt (roter Pfeil). Dann wird (grün) als Fehlerjustierung rückwärts die Gewichtung korrigiert. (Quelle: Wikipedia)

Wie funktionieren LSTMs?

  • Zunächst vergessen sie irrelevante Teile des vorherigen Zustands.
  • Als Nächstes aktualisieren sie selektiv die Werte des Zellzustands
  • Schließlich wird die Ausgabe von bestimmten Teilen des Zellzustands

3. Recurrent Neural Networks (RNNs)

RNNs haben Verbindungen, die gerichtete Zyklen bilden, die es ermöglichen, dass die Ausgänge des LSTM als Eingänge in die aktuelle Phase eingespeist werden.

Die Ausgabe des LSTM wird zur Eingabe für die aktuelle Phase und kann sich aufgrund seines internen Speichers an frühere Eingaben erinnern. RNNs werden häufig für die Bildbeschriftung, Zeitreihenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Handschrifterkennung und maschinelle Übersetzung verwendet.

Verschiedene Arten von Rückkopplungen: Die blaue Kante W(d) ist eine direkte, die grüne W(i) eine indirekte und die rote W(I) eine seitliche Rückkopplung. (Quelle: Wikipedia)

Wie funktionieren RNNs?

Die Ausgabe zum Zeitpunkt t-1 fließt in die Eingabe zum Zeitpunkt t ein.

  • In ähnlicher Weise fließt die Ausgabe zum Zeitpunkt t in die Eingabe zum Zeitpunkt t+1 ein.
  • RNNs können Eingaben von beliebiger Länge verarbeiten.
  • Bei der Berechnung werden historische Informationen berücksichtigt, und die Größe des Modells nimmt nicht mit der Größe der Eingabe zu.

4. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs sind generative Deep-Learning-Algorithmen, die neue Dateninstanzen erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln. GANs bestehen aus zwei Komponenten: einem Generator, der lernt, falsche Daten zu erzeugen, und einem Diskriminator, der aus diesen falschen Informationen lernt.

Die Verwendung von GANs hat im Laufe der Zeit zugenommen. Sie können eingesetzt werden, um astronomische Bilder zu verbessern und Gravitationslinsen für die Erforschung der dunklen Materie zu simulieren. Videospielentwickler verwenden GANs, um 2D-Texturen mit niedriger Auflösung in älteren Videospielen zu verbessern, indem sie sie durch Bildtraining auf 4K oder höhere Auflösungen bringen.

GANs helfen, realistische Bilder und Zeichentrickfiguren zu erstellen, Fotos von menschlichen Gesichtern zu machen und 3D-Objekte zu rendern.

Wie funktionieren GANs?

  • Der Diskriminator lernt, zwischen den gefälschten Daten des Generators und den echten Beispieldaten zu unterscheiden.
  • Während des anfänglichen Trainings produziert der Generator gefälschte Daten, und der Diskriminator lernt schnell zu erkennen, dass es sich um falsche Daten handelt.
  • Das GAN sendet die Ergebnisse an den Generator und den Diskriminator, um das Modell zu aktualisieren.
Vergleich des Originalbildes (links) mit dem hochskalierten GAN-Bild (rechts)(Quelle: Wikipedia) / (Urheber: Von PantheraLeo1359531 – Eigenes Werk, CC-BY 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=108770715)

5. Radial Basis Function Networks (RBFNs)

RBFNs sind spezielle Arten von neuronalen Feedforward-Netzwerken, die radiale Basisfunktionen als Aktivierungsfunktionen verwenden. Sie haben eine Eingabeschicht, eine verborgene Schicht und eine Ausgabeschicht und werden hauptsächlich für Klassifikation, Regression und Zeitreihenvorhersage verwendet.

Wie funktionieren RBFNs?

  • RBFNs führen eine Klassifizierung durch, indem sie die Ähnlichkeit der Eingabe mit Beispielen aus dem Trainingssatz messen.
  • RBFNs haben einen Eingabevektor, der in die Eingabeschicht eingespeist wird. Sie haben eine Schicht von RBF-Neuronen.
  • Die Funktion findet die gewichtete Summe der Eingaben, und die Ausgabeschicht hat einen Knoten pro Kategorie oder Klasse von Daten.
  • Die Neuronen in der verborgenen Schicht enthalten die Gaußschen Übertragungsfunktionen, deren Ausgänge umgekehrt proportional zum Abstand vom Zentrum des Neurons sind.
  • Die Ausgabe des Netzes ist eine lineare Kombination aus den Radialbasisfunktionen der Eingabe und den Parametern des Neurons.

6. Multilayer Perceptrons (MLPs)

MLPs sind ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für das Erlernen der Deep-Learning-Technologie.

MLPs gehören zur Klasse der neuronalen Feedforward-Netzwerke mit mehreren Schichten von Perceptrons, die über Aktivierungsfunktionen verfügen. MLPs bestehen aus einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht, die vollständig miteinander verbunden sind. Sie haben die gleiche Anzahl von Eingangs- und Ausgangsschichten, können aber mehrere verborgene Schichten haben und können zum Aufbau von Spracherkennungs-, Bilderkennungs- und Maschinenübersetzungssoftware verwendet werden.

Wie funktionieren MLPs?

  • MLPs speisen die Daten in die Eingabeschicht des Netzwerks ein. Die Neuronenschichten sind in einem Graphen miteinander verbunden, so dass das Signal nur in eine Richtung fließt.
  • MLPs berechnen die Eingabe mit den Gewichten, die zwischen der Eingabeschicht und den versteckten Schichten liegen.
  • MLPs verwenden Aktivierungsfunktionen, um zu bestimmen, welche Knoten zu aktivieren sind. Zu den Aktivierungsfunktionen gehören ReLUs, Sigmoid-Funktionen und tanh.
  • MLPs trainieren das Modell, um die Korrelation zu verstehen und die Abhängigkeiten zwischen den unabhängigen und den Zielvariablen aus einem Trainingsdatensatz zu lernen.

7. Self Organizing Maps (SOMs)

Ein Adaptionsschritt: Der Reiz 𝑣 zieht an dem Gewichtsvektor 𝑤 des am besten angepassten Neurons. Dieser Zug wird mit zunehmendem Abstand, gemessen im Competitive Layer vom besten Neuron, zunehmend schwächer. Einfach ausgedrückt, beult sich die Karte in Richtung des Reizes 𝑣 aus. (Quelle: Wikipedia)

Professor Teuvo Kohonen hat die SOMs erfunden, die es der Datenvisualisierung ermöglichen, die Dimension von Daten durch selbstorganisierende künstliche neuronale Netze zu reduzieren.

Die Datenvisualisierung versucht das Problem zu lösen, dass Menschen hochdimensionale Daten nicht einfach visualisieren können. SOMs wurden entwickelt, um Benutzern zu helfen, diese hochdimensionalen Informationen zu verstehen.

Wie funktionieren SOMs?

  • SOMs initialisieren die Gewichte für jeden Knoten und wählen einen Zufallsvektor aus den Trainingsdaten.
  • SOMs untersuchen jeden Knoten, um herauszufinden, welche Gewichte den wahrscheinlichsten Eingabevektor darstellen. Der siegreiche Knoten wird als Best Matching Unit (BMU) bezeichnet.
  • SOMs entdecken die Nachbarschaft der BMU, und die Anzahl der Nachbarn nimmt mit der Zeit ab.
  • SOMs weisen dem Beispielvektor ein Gewinnergewicht zu. Je näher ein Knoten an einer BMU liegt, desto mehr ändert sich sein Gewicht.
  • Je weiter der Nachbar von der BMU entfernt ist, desto weniger lernt er. SOMs wiederholen Schritt zwei für N Iterationen.

8. Deep Belief Networks (DBNs)

Schematischer Überblick über ein tiefes Glaubensnetz. Die Pfeile stellen gerichtete Verbindungen in dem grafischen Modell dar, das das Netz repräsentiert. (Quelle: Wikipedia)
Eine beschränkte Boltzmann-Maschine (RBM) mit vollständig verbundenen sichtbaren und verborgenen Einheiten. Es gibt keine Verbindungen zwischen versteckten und sichtbaren Einheiten oder zwischen sichtbaren und sichtbaren Einheiten. (Quelle: Wikipedia)

DBNs sind generative Modelle, die aus mehreren Schichten stochastischer latenter Variablen bestehen. Die latenten Variablen haben binäre Werte und werden oft als verborgene Einheiten bezeichnet.

DBNs sind ein Stapel von Boltzmann-Maschinen mit Verbindungen zwischen den Schichten, und jede RBM-Schicht kommuniziert sowohl mit der vorhergehenden als auch mit der nachfolgenden Schicht. Deep Belief Networks (DBNs) werden für die Bilderkennung, die Videoerkennung und die Erfassung von Bewegungsdaten verwendet.

Wie funktionieren DBNs?

  • Greedy-Lernalgorithmen trainieren DBNs. Der Greedy-Lernalgorithmus verwendet einen schichtweisen Ansatz zum Lernen der generativen Gewichte von oben nach unten.
  • DBNs führen die Schritte des Gibbs-Samplings auf den oberen beiden verborgenen Schichten durch. In dieser Phase wird eine Stichprobe aus dem RBM gezogen, das von den oberen beiden verborgenen Schichten gebildet wird.
  • DBNs ziehen eine Stichprobe aus den sichtbaren Einheiten, indem sie einen einzigen Durchgang des Ahnensamplings durch den Rest des Modells durchführen.
  • DBNs lernen, dass die Werte der latenten Variablen in jeder Schicht durch einen einzigen Durchgang von unten nach oben abgeleitet werden können.

9. Restricted Boltzmann Machines (RBMs)

RBMs wurden von Geoffrey Hinton entwickelt und sind stochastische neuronale Netze, die aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über eine Reihe von Eingaben lernen können.

Dieser Deep-Learning-Algorithmus wird für Dimensionalitätsreduktion, Klassifikation, Regression, kollaboratives Filtern, Merkmalslernen und thematische Modellierung verwendet. RBMs sind die Bausteine von DBNs.

RBMs bestehen aus zwei Schichten:

  • Sichtbare Einheiten
  • Versteckte Einheiten

Jede sichtbare Einheit ist mit allen verborgenen Einheiten verbunden. RBMs haben eine Bias-Einheit, die mit allen sichtbaren Einheiten und den versteckten Einheiten verbunden ist, und sie haben keine Ausgabeknoten.

Wie funktionieren RBMs?

  • RBMs haben zwei Phasen: Vorwärtspass und Rückwärtspass.

10. Autoencoders

Autoencoder sind eine spezielle Art von neuronalen Feedforward-Netzwerken, bei denen Eingabe und Ausgabe identisch sind. Autoencoder wurden in den 1980er Jahren von Geoffrey Hinton entwickelt, um Probleme des unüberwachten Lernens zu lösen. Dabei handelt es sich um trainierte neuronale Netze, die Daten von der Eingabeschicht auf die Ausgabeschicht replizieren. Autoencoder werden unter anderem bei der Entdeckung von Medikamenten, der Vorhersage der Popularität und der Bildverarbeitung eingesetzt.

Wie funktionieren Autoencoder?

  • Ein Autoencoder besteht aus drei Hauptkomponenten: dem Encoder, dem Code und dem Decoder.
  • Autoencoder sind so aufgebaut, dass sie eine Eingabe erhalten und diese in eine andere Darstellung umwandeln. Anschließend versuchen sie, die ursprüngliche Eingabe so genau wie möglich zu rekonstruieren.
  • Wenn das Bild einer Ziffer nicht klar erkennbar ist, wird es in ein neuronales Netz des Autoencoders eingespeist.
  • Autoencoder kodieren zunächst das Bild und reduzieren dann die Größe der Eingabe in eine kleinere Darstellung.
  • Schließlich dekodiert der Autoencoder das Bild, um das rekonstruierte Bild zu erzeugen.
  • RBMs akzeptieren die Eingaben und übersetzen sie in eine Reihe von Zahlen, die die Eingaben im Vorwärtsdurchlauf kodieren.
  • RBMs kombinieren jede Eingabe mit einer individuellen Gewichtung und einer Gesamtverzerrung. Der Algorithmus leitet die Ausgabe an die versteckte Schicht weiter.
  • Im Rückwärtsdurchlauf nehmen RBMs diesen Satz von Zahlen und übersetzen sie, um die rekonstruierten Eingaben zu bilden.
  • RBMs kombinieren jede Aktivierung mit einer individuellen Gewichtung und einer Gesamtvorspannung und geben die Ausgabe zur Rekonstruktion an die sichtbare Schicht weiter.
  • In der sichtbaren Schicht vergleicht das RBM die Rekonstruktion mit der ursprünglichen Eingabe, um die Qualität des Ergebnisses zu analysieren.

Anwenundungsbeispiele für Deepl Learning

  1. Computer Vision: Ein wichtiger Anwendungsbereich von Deep Learning ist die Computer Vision, also die Verarbeitung und Analyse von Bild- und Videoinhalten. Hierbei werden häufig Convolutional Neural Networks (CNN) eingesetzt, die es ermöglichen, Bilder automatisch zu erkennen, zu klassifizieren und zu beschreiben. Beispiele für Anwendungen sind die Gesichtserkennung in Fotos und Videos, die Automatisierung von qualitativer Bildanalyse in der Medizin, die Erkennung von Objekten und Fahrzeugen in Autonomen Systemen.
  2. natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Deep Learning-Methoden finden auch in der natürlichen Sprachverarbeitung Anwendung. Hier werden oft Recurrent Neural Networks (RNN) oder Transformer-Modelle eingesetzt, die es ermöglichen, Texte zu verstehen, zu generieren und zu übersetzen. Beispiele für Anwendungen sind Textkomprimierung, automatische Textzusammenfassung, Chatbots, Machine Translation.
  3. Spracherkennung: Ein weiteres wichtiges Gebiet ist die Spracherkennung, bei der die menschliche Sprache in digitale Signale umgewandelt wird. Hier werden oft Deep Learning-basierte Ansätze verwendet, um die Sprachsignale automatisch zu erkennen und zu transkribieren. Beispiele für Anwendungen sind Sprachsteuerung von Smartphones und intelligenten Geräten, automatisierte Untertitelgenerierung, Diktiersoftware.
  4. Empfehlungssysteme: Deep Learning-Methoden werden auch in Empfehlungssystemen eingesetzt, die auf der Grundlage von Benutzerdaten personalisierte Vorschläge machen. Beispiele für Anwendungen sind die Personalisierung von Inhalten in Social-Media-Plattformen und Streaming-Diensten, Produktempfehlungen in Online-Shops und Film- und Musikempfehlungen.
  5. Anomaly Detection: Eine weitere Anwendung von Deep Learning ist die Erkennung von Anomalien, also auffälligen oder ungewöhnlichen Verhaltensweisen in großen Datenmengen. Dies kann verwendet werden, um potenzielle Probleme oder Sicherheitsrisiken in verschiedenen Anwendungen zu erkennen. Beispiele für Anwendungen sind die Erkennung von Betrug in Finanztransaktionen, die Überwachung von Produktionsprozessen in der industriellen Automatisierung und die Erkennung von Ausreißern in medizinischen Daten. Autoencoder und Methoden wie One-Class SVM sind häufig verwendet um Anomalien zu erkennen.
  6. Generative Models: Ein weiteres spannendes Gebiet der Deep Learning Anwendungen sind generative Modelle, die es ermöglichen, neue Daten auf der Grundlage von trainierten Modellen zu generieren. Beispiele dafür sind Generative Adversarial Networks (GANs), die es ermöglichen, realistische Bilder, Musik oder Text zu generieren.
  7. Robotik: Deep Learning spielt eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Robotik-Systemen, insbesondere im Bereich der visuellen Wahrnehmung und der Bewegungssteuerung. Deep Learning-Methoden wie CNNs werden verwendet, um Robotern das Erkennen von Objekten und die Navigation in ihrer Umgebung zu ermöglichen. Beispiele für Anwendungen sind automatisierte Lagerverwaltung, Chirurgische Robotik, Navigation von autonomen Fahrzeugen.
  8. Bioinformatik: Deep Learning-Methoden finden auch in der Bioinformatik Anwendung, insbesondere bei der Analyse von großen Mengen genetischer Daten. Beispiele für Anwendungen sind die Vorhersage von Proteinstrukturen, die Entdeckung von Verbindungen zwischen Genen und Krankheiten und die Identifizierung von potenziellen Zielen für Medikamententherapien.
  9. Predictive Maintenance: Deep Learning-Methoden können auch verwendet werden, um das Verhalten von Maschinen und Anlagen vorherzusagen und potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen. Beispiele für Anwendungen sind die Vorhersage von Wartungsbedarf bei Flugzeugtriebwerken, die Überwachung von Windkraftanlagen und die Überwachung von Produktionsprozessen in der Fertigungsindustrie.
  10. Finanzdienstleistungen: Deep Learning wird auch in Finanzdienstleistungen verwendet, insbesondere bei der Vorhersage von Finanzmärkten und bei der Automatisierung von Handelsentscheidungen. Beispiele für Anwendungen sind die Vorhersage von Aktienkursen, die Automatisierung von Handelsentscheidungen und die Identifizierung von Mustern in Finanzdaten.

FAQ

Wie erreicht Deep Learning solch beeindruckende Ergebnisse?

In einem Wort: Genauigkeit. Deep Learning erreicht eine höhere Erkennungsgenauigkeit als je zuvor. Dies hilft der Unterhaltungselektronik, die Erwartungen der Nutzer zu erfüllen, und ist entscheidend für sicherheitskritische Anwendungen wie fahrerlose Fahrzeuge. Jüngste Fortschritte beim Deep Learning haben dazu geführt, dass Deep Learning den Menschen bei bestimmten Aufgaben wie der Klassifizierung von Objekten in Bildern übertrifft.

Obwohl Deep Learning bereits in den 1980er Jahren theoretisiert wurde, gibt es zwei Hauptgründe, warum es erst kürzlich nützlich geworden ist:

  1. Deep Learning erfordert große Mengen an gelabelten Daten. Die Entwicklung fahrerloser Autos erfordert beispielsweise Millionen von Bildern und Tausende von Stunden an Videomaterial.
  2. Deep Learning erfordert eine hohe Rechenleistung. Leistungsstarke GPUs haben eine parallele Architektur, die für Deep Learning effizient ist. In Kombination mit Clustern oder Cloud Computing können Entwicklungsteams so die Trainingszeit für ein Deep-Learning-Netzwerk von Wochen auf Stunden oder weniger reduzieren.

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Deep Learning ist eine besondere Form des maschinellen Lernens. Ein maschineller Lernprozess beginnt mit der manuellen Extraktion relevanter Merkmale aus Bildern. Diese Merkmale werden dann verwendet, um ein Modell zu erstellen, das die Objekte im Bild kategorisiert. In einem Deep-Learning-Workflow werden relevante Merkmale automatisch aus Bildern extrahiert. Darüber hinaus führt Deep Learning ein “End-to-End-Learning” durch, bei dem ein Netzwerk Rohdaten und eine Aufgabe, z. B. eine Klassifizierung, erhält und lernt, diese automatisch auszuführen.

Ein weiterer wichtiger Unterschied ist, dass Deep-Learning-Algorithmen mit den Daten skalieren, während Shallow-Learning konvergiert. Shallow Learning bezieht sich auf maschinelle Lernverfahren, die bei einem bestimmten Leistungsniveau ein Plateau erreichen, wenn dem Netz mehr Beispiele und Trainingsdaten hinzugefügt werden.

Ein großer Vorteil von Deep-Learning-Netzwerken ist, dass sie oft noch besser werden, wenn die Datenmenge zunimmt.

Beim maschinellen Lernen wählen Sie manuell Merkmale und einen Klassifikator aus, um die Bilder zu sortieren. Beim Deep Learning erfolgt die Merkmalsextraktion und Modellierung automatisch.

Auswahl zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning

Das maschinelle Lernen bietet eine Vielzahl von Techniken und Modellen, die je nach Anwendung, der zu verarbeitenden Datenmenge und der Art des zu lösenden Problems ausgewählt werden können. Eine erfolgreiche Deep-Learning-Anwendung erfordert eine sehr große Datenmenge (Tausende von Bildern), um das Modell zu trainieren, und GPUs oder Grafikprozessoren, um die Daten schnell zu verarbeiten.

Bei der Entscheidung zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning sollten Sie berücksichtigen, ob Sie über einen leistungsfähigen Grafikprozessor und eine große Menge an markierten Daten verfügen. Wenn Sie beides nicht haben, kann es sinnvoller sein, maschinelles Lernen anstelle von Deep Learning zu verwenden. Deep Learning ist in der Regel komplexer und erfordert mindestens einige tausend Bilder, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Eine leistungsstarke GPU bedeutet, dass das Modell weniger Zeit benötigt, um all diese Bilder zu analysieren.

Wie man Deep Learning-Modelle erstellt und trainiert

Die drei häufigsten Arten, wie Deep Learning für die Objektklassifizierung eingesetzt wird, sind:

Training von Grund auf
Um ein tiefes Netz von Grund auf zu trainieren, muss man einen sehr großen etikettierten Datensatz sammeln und eine Netzarchitektur entwerfen, die die Merkmale und das Modell lernt. Dies ist gut für neue Anwendungen oder Anwendungen mit einer großen Anzahl von Ausgabekategorien. Dies ist ein weniger gebräuchlicher Ansatz, da diese Netze aufgrund der großen Datenmenge und der hohen Lerngeschwindigkeit in der Regel Tage oder Wochen zum Trainieren benötigen.

Die meisten Deep-Learning-Anwendungen verwenden einen Transfer-Learning-Ansatz, bei dem ein zuvor trainiertes Modell verfeinert wird. Sie beginnen mit einem bestehenden Netz, z. B. AlexNet oder GoogLeNet, und füttern es mit neuen Daten, die zuvor unbekannte Klassen enthalten. Nach einigen Anpassungen des Netzes können Sie nun eine neue Aufgabe ausführen, z.B. nur Hunde oder Katzen kategorisieren, anstatt 1000 verschiedene Objekte. Dies hat auch den Vorteil, dass viel weniger Daten benötigt werden (Verarbeitung von Tausenden statt Millionen von Bildern), was die Rechenzeit auf Minuten oder Stunden reduziert.

Transfer Learning erfordert eine Schnittstelle zu dem bereits existierenden Netzwerk, so dass es für die neue Aufgabe modifiziert und erweitert werden kann. MATLAB® bietet Werkzeuge und Funktionen, die das Transfer Learning unterstützen.

Merkmalsextraktion
Ein etwas weniger verbreiteter und speziellerer Ansatz für Deep Learning ist die Verwendung des Netzes als Merkmalsextraktor. Da alle Schichten die Aufgabe haben, bestimmte Merkmale aus den Bildern zu lernen, können wir diese Merkmale jederzeit während des Trainingsprozesses aus dem Netz extrahieren. Diese Merkmale können dann als Input für ein maschinelles Lernmodell wie z.B. Support Vector Machines (SVM) verwendet werden.

Zusammenfassung

Deep Learning hat sich in den letzten fünf Jahren weiterentwickelt und Deep-Learning-Algorithmen sind in vielen Branchen sehr beliebt geworden. Wenn Sie eine spannende Karriere in der Datenwissenschaft anstreben und lernen möchten, wie man mit Deep Learning-Algorithmen arbeitet, sollten Sie sich noch heute unsere KI- und ML-Kurse ansehen.

Informieren Sie sich über die häufigsten Interviewfragen zum Thema Deep Learning und starten Sie Ihre Karriere als Datenwissenschaftler!

Wenn Sie nach der Lektüre dieses Artikels noch Fragen zu Deep-Learning-Algorithmen haben, hinterlassen Sie diese bitte in den Kommentaren und das Simplilearn-Expertenteam wird sich in Kürze mit Ihnen in Verbindung setzen.