Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist Teil einer breiteren Familie von Methoden des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit Repräsentationslernen basieren. Das Lernen kann überwacht, halb-überwacht oder unbeaufsichtigt sein.

Deep-Learning-Architekturen wie Deep Neural Networks, Deep Belief Networks, Deep Reinforcement Learning, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks und Transformers wurden unter anderem in den Bereichen Computer Vision, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelle Übersetzung, Bioinformatik, Medikamentendesign, medizinische Bildanalyse, Klimawissenschaft, Materialprüfung und Brettspielprogramme eingesetzt, wo sie vergleichbare und in einigen Fällen sogar bessere Ergebnisse als menschliche Experten erzielt haben.

Künstliche neuronale Netze (ANNs) wurden von der Informationsverarbeitung und den verteilten Kommunikationsknoten in biologischen Systemen inspiriert. ANNs unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von biologischen Gehirnen. Insbesondere sind künstliche neuronale Netze eher statisch und symbolisch, während das biologische Gehirn der meisten Lebewesen dynamisch (plastisch) und analog ist.

Das Adjektiv "tief" im Zusammenhang mit Deep Learning bezieht sich auf die Verwendung von mehreren Schichten im Netzwerk. Frühe Arbeiten haben gezeigt, dass ein lineares Perzeptron kein universeller Klassifikator sein kann, aber ein Netzwerk mit einer nichtpolynomialen Aktivierungsfunktion und einer versteckten Schicht mit unbegrenzter Breite schon. Deep Learning ist eine moderne Variante, die sich mit einer unbegrenzten Anzahl von Schichten mit begrenzter Größe befasst, was eine praktische Anwendung und optimierte Implementierung ermöglicht, während die theoretische Universalität unter milden Bedingungen erhalten bleibt. Beim Deep Learning dürfen die Schichten auch heterogen sein und stark von biologisch informierten konnektionistischen Modellen abweichen, um effizienter, trainierbarer und verständlicher zu werden.
Deep Learning ist Teil einer breiteren Familie von maschinellen Lernmethoden, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit Repräsentationslernen basieren.
What is deep learning?
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning. Learning can be supervised, semi-supervised or unsupervised.[2]

Deep-learning architectures such as deep neural networks, deep belief networks, deep reinforcement learning, recurrent neural networks, convolutional neural networks and transformers have been applied to fields including computer vision, speech recognition, natural language processing, machine translation, bioinformatics, drug design, medical image analysis, climate science, material inspection and board game programs, where they have produced results comparable to and in some cases surpassing human expert performance.[3][4][5]

Artificial neural networks (ANNs) were inspired by information processing and distributed communication nodes in biological systems. ANNs have various differences from biological brains. Specifically, artificial neural networks tend to be static and symbolic, while the biological brain of most living organisms is dynamic (plastic) and analog.[6][7]

The adjective "deep" in deep learning refers to the use of multiple layers in the network. Early work showed that a linear perceptron cannot be a universal classifier, but that a network with a nonpolynomial activation function with one hidden layer of unbounded width can. Deep learning is a modern variation that is concerned with an unbounded number of layers of bounded size, which permits practical application and optimized implementation, while retaining theoretical universality under mild conditions. In deep learning the layers are also permitted to be heterogeneous and to deviate widely from biologically informed connectionist models, for the sake of efficiency, trainability and understandability.
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning.