Deep Learning

Mensch vs. Maschine

Der Mensch und die Maschine (=der Computer) haben unterschiedliche Fähigkeiten. Dinge, mit denen wir uns schwer tun, wie Rechnen, Gedichte lernen oder Algorithmen abarbeiten, sind für Maschinen sehr einfach. Dagegen fällt es Menschen sehr leicht, Objekte wie Personen, Tiere oder Schrift in Grafiken zu erkennen, Auto zu fahren oder Prognosen über Kundenwünsche zu machen. Diese Dinge sind sehr schwierig für Computer.

Lernen vs. Programmieren

Lernen und Programmieren sind zwei sehr unterschiedliche Konzepte, um Probleme zu lösen. Viele Dinge, die für Menschen "einfach" sind, benötigten zunächst mühsames Lernen. Erinnern wir uns daran, wie wir das Lesen in der Schule gelernt haben. Vor der Schule kannten wir vielleicht schon einige Buchstaben, aber nur Großbuchstaben in Blockschrift. Während wir Buchsteaben gelernt haben, haben wir viele Fehler gemacht, z. B. wussten wir nicht, ob die horizontalen Linien eines E nach links oder rechts geschrieben werden müssen.

Wir haben das E-Problem gelöst, indem wir es immer wieder trainiert haben. Einige Jahre später konnten wir auch andere Schriftarten lesen.

Während der Programmierung erstellt der Proprammer ein Programm, das der Computer verarbeitet. Dieses Programm ist sehr starr und verarbeitet normalerweise Eingaben zu Ausgaben. Hierfür sind keine Erfahrungen erforderlich und es kann sehr schnell ausgeführt werden. Probleme wie Berechnungen oder das Speichern von Text können damit einfach gelöst werden.

Neuronale Netze

Menschliches Lernen geschieht mit Hilfe neuronaler Netze im Gehirn, in denen Neuronen mit Nerven verbunden sind. Während des Lernens werden diese Verbindungen hergestellt. Künstliche neuronale Netze versuchen, dieses Konzept im Speicher eines Computers nachzuempfinden. Ein neuronales Netz wird programmiert, die Verbindung basiert auf dem Training des Netzes unter Verwendung von Daten. Dieses Training wird Deep Learning genannt.