Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten ('deep' = tief) basiert. Während klassische neuronale Netze oft nur 1-2 versteckte Schichten hatten, nutzen moderne Deep-Learning-Modelle (wie GPT-4 oder ResNet) Dutzende, Hunderte oder sogar Tausende von Schichten.

Der Durchbruch des Deep Learning (ca. ab 2012) beruht auf der Fähigkeit dieser tiefen Architekturen, Merkmale (Features) hierarchisch selbst zu lernen ('Representation Learning'). Anstatt dass ein Mensch definiert, wie man ein Objekt erkennt, lernt die erste Schicht Kanten, die zweite Formen, die dritte Objektteile und so weiter. Dies ermöglichte erst die heutige Leistung in Bilderkennung, Sprachverarbeitung und generativer KI, erfordert aber massive Rechenleistung (GPUs) und riesige Datenmengen.