Deep Learning und seine vielen Anwendungen

In den letzten Jahren hat die Popularität und Verwendung von Algorithmen auf Basis von Deep Learning aufgrund der Vielzahl von Bereichen, in denen sie angewendet werden können, und der guten Ergebnisse, die diese Lösung bietet, zugenommen.

Wozu dient Deep Learning?

Das Hauptziel der Deep-Learning-Algorithmen ist es, Aufgaben zu lösen, die ein Mensch fast automatisch erledigen würde, die aber für eine Maschine komplex werden. Ein Beispiel wäre, in der Lage zu sein, alle Elemente eines Bildes zu erkennen und zu identifizieren . Heute gilt Deep Learning als der beste Bildklassifikator und repräsentiert den Stand der Technik in der Computer Vision. Diese Algorithmen werden derzeit am häufigsten verwendet und sind das Hauptforschungsobjekt auf diesem Gebiet.

Worauf basiert Deep Learning und wie funktioniert es?

Deep Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf der Verwendung künstlicher neuronaler Netze basiert. Diese neuronalen Netze sind von der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert. Genauso wie ein Neuron elektrische Impulse empfängt und weiterleitet, empfängt ein künstliches Neuron Informationen, die umgewandelt und an andere benachbarte Neuronen gesendet werden. Auf diese Weise wird die Information transformiert, während sie von allen Neuronen übertragen wird, bis sie das Ende des Netzwerks erreicht. Schließlich wird das Netzwerk eine Ausgabe mit den Ergebnissen anbieten, die es basierend auf den als Eingabe erhaltenen Daten erhalten hat, wie es trainiert wurde und für welchen Zweck es verwendet wird.

Es ist notwendig, das Netzwerk zu trainieren, da es aus den Ihnen bereitgestellten Daten lernen muss. Wird ein Netz mit Informationen trainiert, verändert es seine Neuronen so lange, bis es auch aus bisher nicht gelieferten Daten die richtigen Schlüsse ziehen kann. Wenn wir beispielsweise Bilder in ein Netzwerk einfügen, die angeben, welche davon Hunde sind und welche nicht, lernt das Netzwerk schließlich, Hunde in jedem neuen bereitgestellten Bild zu finden. Auf diese Weise kann Deep Learning in verschiedenen Bereichen mit mehreren Zielen angewendet werden, vom Lesen von Manuskripttexten bis hin zum Ermitteln des Alters einer Person anhand eines Bildes.

In welchen Anwendungen wird Deep Learning eingesetzt?

Derzeit wird Deep Learning in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, die täglich verwendet werden, wie z. B. dem Google-Übersetzer; in virtuellen Assistenten wie Siri, Cortana und Google Assistant, die Deep-Learning-Algorithmen zur Spracherkennung verwenden; Klassifizierung von E-Mails und sogar für Sicherheitssysteme, die Gesichtserkennung verwenden. Ein weiterer Bereich, in dem Deep Learning angewendet wird, ist etwas so Komplexes wie autonome Autos, die jeden Tag näher an die Realität heranrücken.

Bei Fabriken kann es zum Beispiel zur Erkennung von Neuteilen verwendet werden die zuvor nicht in das System eingeführt wurden, da der Deep-Learning-Algorithmus andere frühere Fotos „studiert“ hat, auf denen angegeben wurde, um was es sich handelt, und wenn ein neues Teil in das System eingeführt wurde, wurde es als erkannt ohne dies angeben zu müssen.

Eine weitere sehr wichtige Anwendung in Fabriken ist die intelligente Fehlererkennung . Nachdem das System mit verschiedenen Fehlern (Form, Größe, Geometrie …) trainiert wurde, ist es möglich, dass das System neue Fehler erkennt, weil es gelernt hat, was es ist. Es ist eine sehr interessante Anwendung, da es aufgrund der Variabilität von Fehlern üblich ist, zunächst nicht alle kategorisieren zu können.

Wie wir sehen, ist das Aktionsfeld von Deep Learning sehr breit, und gerade in der Industrie 4.0, insbesondere in der Computer Vision, finden mehr Möglichkeiten und größere Fortschritte statt. Diese Algorithmen, kombiniert mit Computer Vision, ermöglichen es uns, Aufgaben wie das Messen von Entfernungen, das Vorhersagen von Fehlern, das Erkennen von Objekten oder das Lesen von Texten auszuführen. Funktionen, die bisher menschliches Eingreifen erforderten und für die viel Zeit investiert werden musste, konnten dank Deep Learning automatisiert werden.

Dies sind nur einige der vielen Anwendungen, die uns Deep Learning heute bietet, und das werden in Zukunft noch viele mehr sein, da es sich um ein Gebiet handelt, das sich in voller Expansion befindet und zunehmend auf mehr Bereiche anwendbar ist und komplexere Probleme lösen kann.

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