Tiefes Lernen
Eine Teilmenge des maschinellen Lernens, an der neuronale Netze mit mehreren Schichten beteiligt sind und die Modellierung komplexer Muster in Daten ermöglichen.
Definition
Verwendet mehrschichtige (tiefe) neuronale Architekturen — Faltung, Rekurrent, Transformator —, um automatisch hierarchische Merkmalsdarstellungen aus Roheingaben (Bilder, Text, Audio) zu lernen. Deep-Learning-Pipelines erfordern große beschriftete Datensätze, spezielle Hardware (GPUs/TPUs), Tools zur Erklärung und eine robuste Überwachung auf Drift- und gegnerische Sicherheitslücken.
Real-World Example
Ein Startup im Bereich der medizinischen Bildgebung trainiert ein tiefes CNN anhand von 100.000 markierten Röntgenbildern, um Lungenentzündungen zu erkennen. Sie verwenden GPUs für das Training, verwenden Heatmaps zur Erklärbarkeit, um kranke Regionen hervorzuheben, und überwachen kontinuierlich die Modellgenauigkeit in der Produktion und werden neu trainiert, wenn neue Scannertypen auf den Markt kommen.
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