Das KI-Vokabular · 01 Das Modell

Was ist Deep Learning?

Maschinelles Lernen mit vielschichtigen neuronalen Netzen. Jede Schicht macht aus den Daten abstraktere Merkmale.

Einstieg

Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, die neuronale Netze mit vielen Schichten nutzt. „Deep“, also tief, meint genau diese Schichten. Jede macht aus ihrer Eingabe etwas Abstrakteres: In einem Bild erkennen frühe Schichten vielleicht Kanten, spätere Formen und die letzten ganze Gegenstände.

Niemand programmiert diese Merkmale von Hand. Das Netz findet sie im Training selbst, indem es seine Parameter Schritt für Schritt so anpasst, dass seine Fehler kleiner werden.

Fast alles, was heute KI genannt wird, ist Deep Learning: große Sprachmodelle, Bildgeneratoren, Spracherkennung und Übersetzung. In ihrem Überblick von 2015 nannten Yann LeCun, Yoshua Bengio und Geoffrey Hinton die Felder, die es schon verändert hatte, von Sprach- und Objekterkennung bis zu Wirkstoffforschung und Genomik.

Warum es für dich wichtig ist

Deep Learning lernt aus Beispielen, nicht aus Regeln. Das macht es stark und flexibel, aber auch abhängig von seinen Daten und schwer zu erklären. Warum ein Modell eine bestimmte Antwort gibt, bleibt oft unklar. Darum geht es bei Erklärbarkeit.

Own it

Wenn ein Anbieter „KI“ sagt, frag nach, welche Art: feste Regeln, klassisches maschinelles Lernen oder Deep Learning. Sie unterscheiden sich in den Kosten, im Datenbedarf und darin, wie gut du ihre Entscheidungen erklären kannst.

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