Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen, das künstliche neuronale Netze verwendet, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen.
Es funktioniert ähnlich wie die Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn, mit Schichten von miteinander verbundenen „Neuronen“.
Diese Netzwerke haben drei Hauptschichten:
Deep-Learning-Modelle lernen durch die Analyse gekennzeichneter Daten, indem sie die Verbindungen zwischen Neuronen anpassen, um Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.
Dieser Ansatz unterscheidet sich vom traditionellen maschinellen Lernen, bei dem Programmierer spezifische Merkmale und Eigenschaften definieren mussten, was oft zu komplexen Algorithmen führte.
Ein zusätzlicher Vorteil von Deep Learning ist die Fähigkeit, die gesamten Daten auf einmal zu analysieren, sodass das System mehr Kontext nutzen und Muster besser verstehen kann, wodurch bestimmte Fehler in Bildern mit größerer Genauigkeit erkannt werden können.