Warum ist Deep Learning so einfach?
Einfach? Ich glaube da wurde etwas nicht richtig interpretiert. Die Mathematik dahinter ist in ihrer Basis relativ simpel, ja. Nur Matrixmultiplikation und Gradientenverfahren.
Natürlich kann man Deep Learning auf eine einfache Art und Weise nutzen. Man benötigt einen Bildklassifizierer? Google sagt: ResNet56. Anwerfen, funktioniert. Gute Ergebnisse. Das ist sehr simpel, denn es ist bereits vorhanden. Irgendjemand hat sich die Mühe gemacht und optimiert ohne Ende. Hat Tests durchgeführt, um an diesem Punkt anzukommen und es mit der Welt geteilt. Jetzt ist es für uns natürlich simpel in Gebrauch zu nehmen, denn wir müssen nur den SrcCode herunterladen.
Die Entwicklung dieser Netzarchitekturen ist jedoch komplex. Es gibt jede Menge zu beachten. In der Theorie sieht das nicht sehr komplex aus. In der Praxis scheitert jedoch sehr viel. Zumal wir in einigen Bereichen bei 98% Genauigkeit angekommen sind. Die restlichen 2% sind extrem schwer.
Nehmen wir einmal als Beispiel etwas momentan populäres. GANs. Das GAN in seiner ursprünglichen Form von Goodfellow bestand aus 2 neuronalen Netzen. Diese treten gegeneinander an, um sich gegenseitig zu verbessern. Im Prinzip wie Geldfälscher(Generatornetzwerk) und Polizei(Diskriminator). Der Generator versucht gute Fälschungen zu erzeugen und der Diskriminator versucht echt von Fake zu unterscheiden. In der Theorie hört sich das gut an. Es funktioniert nur leider sehr sehr selten. Dieses Territorium ist eine mathematische Krater-/Minenlandschaft. Unzählige (weitere) Fallen erwarten einen.
ich würde also nicht so weit gehen und sagen, dass Deep Learning einfach ist. Da gibt es noch viel für uns Menschen zu erforschen.