Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der künstliche neuronale Netzwerke mit vielen Schichten verwendet werden, um aus großen Mengen an Daten zu lernen. Die Technik ist inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns und ermöglicht es Computern, selbstständig Muster in Daten zu erkennen und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Im Wesentlichen besteht ein Deep-Learning-Modell aus mehreren Schichten von Neuronen, die miteinander verbunden sind. Jede Schicht lernt dabei spezifische Merkmale der Daten – von einfachen bis hin zu komplexeren Mustern. Beispielsweise könnte eine erste Schicht in einem Bildverarbeitungsmodell einfache Merkmale wie Linien und Kanten erkennen, während tiefere Schichten komplexe Formen oder Objekte wie Gesichter oder Tiere identifizieren.
Deep Learning hat in den letzten Jahren beachtliche Fortschritte gemacht, insbesondere durch die Verfügbarkeit großer Datenmengen und leistungsfähiger Computerhardware. Dadurch ist es heutzutage in vielen Anwendungen sehr erfolgreich, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung, der automatisierten Übersetzung und bei selbst fahrenden Autos.
Ein bekanntes Beispiel für Deep Learning ist die Gesichtserkennung in Smartphones, bei der der Computer auf Grundlage von Millionen von Bilddaten lernt, Gesichter zu erkennen und zu identifizieren.
