Deep Learning
Ein Computer lernt selbstständig aus Beispielen, ähnlich wie ein Kind durch Erfahrungen lernt. 🧠
Kurze Einführung
Deep Learning ist wie ein digitales Gehirn, das durch viele Beispiele trainiert wird, Muster zu erkennen und Aufgaben zu lösen. 🎯 Ähnlich wie ein Mensch durch wiederholtes Üben besser wird, verbessert sich ein Deep Learning System durch die Verarbeitung großer Datenmengen. Es löst komplexe Probleme, die früher nur Menschen bewältigen konnten.
Haupterklärung
Schichtenweises Lernen 📚
Es ist wie beim Backen einer Torte: Jede Schicht verarbeitet bestimmte Merkmale. Die erste Schicht erkennt einfache Formen, die nächste komplexere Muster, bis am Ende zum Beispiel ein ganzes Gesicht erkannt wird.
Trainingsphase 🏋️♂️
Wie ein Kind, das Fahrradfahren lernt, macht das System anfangs Fehler und verbessert sich durch Übung. Es bekommt Feedback und passt seine 'Denkweise' entsprechend an.
Mustererkennung 🔍
Ähnlich wie wir Menschen Katzen von Hunden unterscheiden können, lernt das System, wichtige Merkmale zu erkennen und zu kategorisieren.
Beispiele
- Sprachassistenten wie Siri: Sie lernen durch Millionen von Gesprächen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. 🗣️
- Bilderkennungssysteme in Smartphones: Sie können Gesichter erkennen und Fotos automatisch sortieren, wie ein persönlicher Foto-Organisator. 📱
- Selbstfahrende Autos: Sie lernen durch unzählige Fahrsituationen, Verkehrszeichen zu erkennen und sicher zu navigieren. 🚗