Deep Learning: Eine aussichtsreiche Investition in die Zukunft

Wie können Sie Deep Learning für Ihren unternehmerischen, wissenschaftlichen oder institutionellen Erfolg nutzen? Und was ist Deep Learning eigentlich überhaupt? Welche Chancen und Risiken kann dieses Verfahren bergen? Zweifellos wird Deep Learning immer wichtiger. Schließlich sorgt dieses Teilgebiet des Machine Learning für KI-Systeme, deren Leistungen alles Bisherige in den Schatten stellen – etwa in puncto Präzision, Flexibilität und Einsetzbarkeit in dynamischer Umgebung. Wie das möglich wird? Deep Learning versucht unter anderem, die Funktionsweise und die Leistungsstärke des menschlichen Gehirns nachzubilden. Eine Fachrichtung mit vielen Facetten: Was ist Deep Learning? Deep Learning ist einerseits ein Teilgebiet des Machine Learning. Machine Learning wiederum ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), die ihrerseits ein Fachgebiet der Informationstechnologie ist. Daher könnte Deep Learning als konsequente Weiterentwicklung des Machine Learning gesehen werden, mit deren Hilfe High-End-KI-Systeme und besonders leistungsstarke neuronale Netzwerke geschaffen werden können – somit hätten wir eine erste überblicksartige Verortung dieses aufregenden Fachgebietes. Deep Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings Deep Learning setzt immer das Vorhandensein neuronaler Netzwerke voraus, die komplexe Rechenoperationen durchführen können. Charakteristisch für Deep Learning sind infolgedessen künstliche neuronale Netze, die aus diversen Neuronen-Schichten bestehen, die Daten verarbeiten (können). Dabei sind mehr als drei Schichten zwingend, damit von einem Deep Learning Algorithmus gesprochen werden kann. Zwischen der Eingabeschicht (input layer) und der Ausgabeschicht (output layer) können unzählige verarbeitende Neuronenschichten geschaltet sein, die als hidden layer bezeichnet werden. Da bei dem input layer und dem output layer die eingegebenen und ausgegebenen Daten und Variablen immer sichtbar sind, werden diese Schichten folglich als „sichtbar“ bezeichnet. Durch diese schichtweise Art der Datenverarbeitung werden verlässliche Vorhersagen unterschiedlichster Art ebenso möglich wie Kategorisierungen, deren Präzision besonders hoch ist. Der Vorteil aller Deep Learning Konzepte ist es, dass die betreffenden KI weitgehend autonom berechnen und agieren können – das menschliche Eingreifen, das bei einfachen neuronalen Netzwerken erforderlich ist, wird effektiv minimiert. Das spart Zeit, erhöht die Datenqualität und reduziert die Personalkosten. Übrigens: Trotz der Bezeichnung „Deep“ hat Deep Blue, der IBM-Supercomputer, wenig mit modernen Deep Learning Ansätzen zu tun. Der Schachcomputer, der 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte, erzielte seinen Erfolg in erster Linie durch eine hohe Rechenleistung. Wir werden an dieser Stelle jedoch nicht weiter ins technische Detail gehen, sondern wir wenden uns nun dem Nutzen solcher komplexer Netzwerke für verschiedene Anwendungsbereiche zu. Für welche Bereiche ist Deep Learning heute schon unverzichtbar? Im Finanzsektor werden Deep Learning Algorithmen immer wichtiger, ebenso in medizinischen, logistischen und militärischen Bereichen. Besonders wichtige Einsatzgebiete sind der Kundenservice von Unternehmen und Institutionen oder die Analysetools von Strafverfolgungsbehörden. Sie möchten ein konkretes Beispiel? Chatbot-Lösungen, die Kunden wirklich bedarfsgerecht unterstützen können, sind in der Regel nur mit Deep Learning Ansätzen realisierbar. In unserem Beitrag über Crowdsourcing haben wir übrigens bereits aufgezeigt, wie sie die Crowd für solche Projekte optimal nutzen können. In medizinischen Bereichen sind es beispielsweise Bildanalysen, mit welchen KI-Systeme das Personal maßgeschneidert unterstützen können, damit Zeit gespart und zugleich die Qualität erhöht werden kann. Lernfähige KI-Systeme sind mittlerweile sogar in der Lage, die giftigsten Substanzen auf diesem Planeten zu erdenken. Solche Fähigkeiten können beispielsweise bei der Medikamentenentwicklung positiv genutzt werden. Aktienhändler wissen die präzisen Vorhersagen von Deep Learning Algorithmen ebenfalls zu schätzen. Auch bei der Kreditvergabe im Bankensektor kommen fortschrittliche KI-Systeme zum Einsatz. So sollen Ausfälle minimiert und die Planungssicherheit des Unternehmens erhöht werden. Im Logistikbereich werden autonome Fahrsysteme erprobt. Zudem sind dort immer häufiger intelligente Bildverarbeitungssysteme in Betrieb. Ein ausgesprochen effektives Einsatzgebiet von Deep Learning Konzepten findet sich in den Bereichen Militär und Strafverfolgung: Hier geht es nicht nur um die Analyse von Banktransaktionen, die Anhaltspunkte für kriminelle und militärische Aktivitäten liefern können. Spracherkennungssysteme und vergleichbare Tools helfen den jeweiligen Akteuren, große Mengen an Audio- und Videodaten zu durchforsten, um Zielpersonen beziehungsweise Straftäter zu identifizieren. Wählen Sie weise: Die zwei unterschiedlichen Arten des Deep Learning Alleine schon die beschriebenen Aufgabengebiete lassen Rückschlüsse darauf zu, wie leistungsfähig Deep Learning Algorithmen heute schon sind. Neben der offensichtlichen Gefahr des Einsatzes in totalitären Systemen oder aufgrund individueller krimineller Motivation gibt es noch eine ganz spezifische Problematik im Zusammenhang mit KI-Systemen, die mittels Deep Learning programmiert wurden: Ihre Entscheidung für das richtige System. IT-Spezialisten unterscheiden nämlich zwischen Opake KI und Transparente KI. Opake KI Systeme durchlaufen mithilfe ihrer neuronalen Netzwerke Entscheidungsprozesse, die von Menschen nicht mehr nachvollzogen werden können. Dadurch steigen natürlich die Fehleranfälligkeit und das Risiko für Fehlentscheidungen. Transparente KI Systeme hingegen sind so aufgebaut, dass die jeweiligen Berechnungen nachvollziehbar sind und somit auch bedarfsgerecht korrigiert werden können. Es ist unseres Erachtens nicht nur eine Frage der Ethik, welches System besser ist: Jeder erfolgsorientierte Unternehmer weiß, wie wichtig es ist, die firmeninternen Arbeitsabläufe unter Kontrolle zu behalten. Bei einer Unternehmenskultur, für die vorausschauendes Handeln zur DNA gehört, fällt auch die Entscheidung für Transparente KI mehr als leicht. Fazit Der Einsatz von KI-Systemen, die auf maschinelles Lernen angewiesen sind, ist nicht mehr aufzuhalten. Zukunftsfähige Systeme werden mehr und mehr auf Deep Learning Konzepte setzen, da diese schneller, effizienter und präziser sind als einfache Machine Learning Konzepte. Zudem sind sie aufgrund ihres Schichtaufbaus, der das menschliche Denken ein Stück weit nachahmen soll, unter dynamischen Bedingungen sicher einsetzbar. In jedem Fall ist die Verwendung einer vertrauenswürdigen künstlichen Intelligenz eine gute Wahl, um sich vor unliebsamen Überraschungen zu schützen. Mithilfe des Deep Learning Ansatzes können insbesondere größere Unternehmen ihre Personalkosten im Rahmen halten und die Qualität von Produkten, Forschung, Kundenservice und diversen weiteren Bereichen erhöhen. Wenn Sie heute in moderne Deep Learning Lösungen investieren, bereiten Sie sich gewissermaßen auf die Notwendigkeiten der nahen Zukunft vor. Gut zu wissen ist, dass Crowdsourcing nicht nur die hochqualitativen Datengrundlagen für einfaches Machine Learning liefern kann, sondern auch für anspruchsvollste Deep Learning Lösungen. Credits: Photo by Tanner Boriack on Unsplash

Netz: Daten, SEO-Texte, KI & Maschine Learning - Crowd Guru
Aktualisiert: 31.7.2024

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