Tiefes Lernen
Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netze mit mehreren Schichten umfasst und die Modellierung komplexer Muster in Daten ermöglicht.
Verwendet mehrschichtige (tiefe) neuronale Architekturen—konvolutional, rekurrent, transformer—um automatisch hierarchische Merkmalsrepräsentationen aus Rohdaten (Bilder, Text, Audio) zu erlernen. Deep-Learning-Pipelines erfordern große, gekennzeichnete Datensätze, spezialisierte Hardware (GPUs/TPUs), Erklärungswerkzeuge und eine robuste Überwachung für Drift und adversen Schwachstellen.
Ein Medizinalbildgebungs-Startup trainiert ein tiefes CNN an 100.000 markierten Röntgenbildern, um Lungenentzündung zu erkennen. Sie verwenden GPUs für das Training, wenden Erklärbarkeits-Heatmaps an, um erkrankte Bereiche hervorzuheben, und überwachen ständig die Modellgenauigkeit in der Produktion, wobei sie das Modell neu trainieren, wenn neue Scannertypen verfügbar sind.
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