Hast du dich jemals gefragt, wie Unternehmen dir Produkte empfehlen können, von denen du dachtest, dass du sie haben willst, aber nie danach gesucht hast?
Wenn du schon einmal auf der Plattform eingekauft hast, bist du wahrscheinlich schon auf die ständigen Produktempfehlungen gestoßen. Genauso verhält es sich mit deiner Playlist auf Spotify und deinen YouTube-Videoempfehlungen. Dies sind Beispiele für Deep Learning in der Praxis.
In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie Deep Learning die Zukunft der Wirtschaft vorantreibt und welche Vorteile es bietet. Beginnen wir damit, zu verstehen, was Deep Learning ist.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens (ML), der die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt, um Zusammenhänge und Muster durch die Verarbeitung von Daten mit einer bestimmten logischen Struktur zu finden. Deep Learning wird auch als tiefe neuronale Netze bezeichnet und verwendet mehrere versteckte Schichten im neuronalen Netz, im Gegensatz zu traditionellen neuronalen Netzen, die nur eine Handvoll versteckter Schichten enthalten.
Deep-Learning-Algorithmen ordnen Eingaben den bereits gelernten Daten zu, um eine genaue Ausgabe zu liefern. Das Konzept, das dieser Technologie zugrunde liegt, ist der Funktionsweise unseres Gehirns sehr ähnlich (biologische neuronale Netzwerke). Wir vergleichen neue Informationen mit bekannten Informationen, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen.
Deep-Learning-Modelle werden mit großen Mengen markierter Daten und neuronalen Netzwerkarchitekturen trainiert, die das Lernen von Merkmalen automatisieren, ohne dass diese manuell extrahiert werden müssen.
Vorteile von Deep Learning – Warum Deep Learning?
Beim Deep Learning werden die Schritte der Merkmalsextraktion und Modellierung automatisch nach der Datenanalyse durchgeführt, während beim maschinellen Lernen Datenanalysten oder Nutzer die Merkmale extrahieren und erstellen müssen. Herkömmliche ML-Modelle können nicht verwendet werden, um Probleme zu lösen, weshalb man auf Deep Learning-Modelle zurückgreift.
Deep Learning hat sich in allen wichtigen Unternehmensbereichen durchgesetzt, vom Kundenservice über die Cybersicherheit bis hin zum Marketing. Es treibt das neue Zeitalter der Personalisierung, der Betrugserkennung, der Prognosen und sogar der Lieferkettenoptimierung voran.
Die 7 wichtigsten Vorteile von Deep Learning gegenüber klassischen ML-Modellen
Wir haben bereits erwähnt, dass Deep Learning besser skalierbar ist als die klassischen ML-Modelle. Das bedeutet eine große Chance für Unternehmen, die diese Technologie nutzen wollen, um leistungsstarke Ergebnisse zu erzielen. Forschungsunternehmen sagen voraus, dass der Markt für Deep Learning bis 2028 fast 100 Mrd. US-Dollar wert sein könnte, angetrieben durch Data Mining, Sentiment-Analysen, Empfehlungen und Personalisierung.
Was steckt also hinter diesem massiven Wachstum? Warum hat sich Deep Learning als die KI der Wahl für zukunftsorientierte Unternehmen herauskristallisiert? Lasst es uns herausfinden!
1. Automatisierung der Feature-Generierung
Deep Learning-Algorithmen können aus einer begrenzten Anzahl von Merkmalen im Trainingsdatensatz neue Merkmale generieren, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Das bedeutet, dass Deep Learning komplexe Aufgaben erfüllen kann, die oft eine umfangreiche Feature-Erstellung erfordern.
Für Unternehmen bedeutet dies eine schnellere Einführung von Anwendungen oder Technologien, die eine höhere Genauigkeit bieten.
2. Funktioniert gut mit unstrukturierten Daten
Einer der größten Vorteile von Deep Learning ist seine Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten. Im Unternehmenskontext wird dies besonders relevant, wenn man bedenkt, dass die meisten Geschäftsdaten unstrukturiert sind. Text, Bilder und Sprache sind einige der häufigsten Datenformate, die Unternehmen verwenden. Klassische ML-Algorithmen sind nur begrenzt in der Lage, unstrukturierte Daten zu analysieren, so dass dieser Informationsreichtum oft ungenutzt bleibt. Und genau hier verspricht Deep Learning die größte Wirkung zu erzielen.
Das Trainieren von Deep Learning-Netzwerken mit unstrukturierten Daten und entsprechender Kennzeichnung kann Unternehmen dabei helfen, praktisch alle Funktionen zu optimieren – von Marketing und Vertrieb bis hin zu den Finanzen.
3. Bessere Selbstlernfähigkeiten
Die mehreren Schichten in tiefen neuronalen Netzen ermöglichen es den Modellen, effizienter zu werden, indem sie komplexe Merkmale lernen und rechenintensivere Aufgaben ausführen, d.h. viele komplexe Operationen gleichzeitig durchführen. Es übertrifft das maschinelle Lernen bei Wahrnehmungsaufgaben (d. h. der Fähigkeit, Eingaben wie Bilder, Töne und Videos wie ein Mensch zu verarbeiten), die unstrukturierte Datensätze beinhalten.
Das liegt daran, dass Deep-Learning-Algorithmen in der Lage sind, aus ihren eigenen Fehlern zu lernen. Sie können die Genauigkeit ihrer Vorhersagen/Ausgaben überprüfen und die notwendigen Anpassungen vornehmen. Bei klassischen maschinellen Lernmodellen ist dagegen ein mehr oder weniger starkes menschliches Eingreifen erforderlich, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu bestimmen.
Und was noch? Die Leistung von Deep Learning ist direkt proportional zur Menge der Trainingsdatensätze. Je größer also die Datensätze, desto höher die Genauigkeit.
4.Unterstützt parallele und verteilte Algorithmen
Ein typisches neuronales Netzwerk oder Deep Learning-Modell braucht Tage, um die Parameter zu lernen, die das Modell definieren. Parallele und verteilte Algorithmen beheben dieses Problem, indem sie es ermöglichen, Deep-Learning-Modelle viel schneller zu trainieren. Modelle können mit lokalem Training (eine Maschine trainiert das Modell), mit GPUs oder einer Kombination aus beidem trainiert werden.
Die schiere Menge der Trainingsdaten kann jedoch dazu führen, dass es unmöglich wird, sie auf einer einzigen Maschine zu speichern. Und genau hier kommt die Datenparallelität ins Spiel. Wenn die Daten oder das Modell selbst auf mehrere Rechner verteilt sind, ist das Training effektiver.
Parallele und verteilte Algorithmen ermöglichen es, Deep-Learning-Modelle in großem Maßstab zu trainieren. Wenn du zum Beispiel ein Modell auf einem einzigen Computer trainieren würdest, könnte es bis zu 10 Tage dauern, alle Daten durchzugehen. Parallele Algorithmen hingegen können auf mehrere Systeme/Computer verteilt werden, um das Training in weniger als einem Tag abzuschließen. Je nach Umfang deines Trainingsdatensatzes und der GPU-Rechenleistung kannst du von zwei oder drei Computern bis zu mehr als 20 Computern brauchen, um das Training innerhalb eines Tages abzuschließen.
5.Kosteneffizienz
Die Schulung von Deep Learning-Modellen kann zwar kostenintensiv sein, aber sobald sie einmal trainiert sind, können sie Unternehmen helfen, unnötige Ausgaben zu vermeiden. In Branchen wie der Fertigung, der Beratung oder sogar dem Einzelhandel sind die Kosten für eine ungenaue Vorhersage oder einen Produktfehler enorm. Sie sind oft höher als die Kosten für das Training von Deep Learning-Modellen.
Deep-Learning-Algorithmen können Variationen in den Lernmerkmalen berücksichtigen und so die Fehlermargen in verschiedenen Branchen und Bereichen drastisch reduzieren. Das gilt besonders, wenn du die Grenzen des klassischen maschinellen Lernens mit denen von Deep Learning Algorithmen vergleichst.
6.Erweiterte Analytik
Deep Learning kann, wenn es auf die Datenwissenschaft angewendet wird, bessere und effektivere Verarbeitungsmodelle bieten. Seine Fähigkeit, unüberwacht zu lernen, führt zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Genauigkeit und der Ergebnisse. Außerdem bietet es Datenwissenschaftlern zuverlässigere und präzisere Analyseergebnisse.
Die Technologie wird heute in den meisten Prognosesoftwareprogrammen eingesetzt, die in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Personalwesen, Finanzen und mehr Anwendung finden. Wenn du ein Finanzprognosetool verwendest, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass es ein tiefes neuronales Netzwerk nutzt. Auch intelligente Vertriebs- und Marketing-Automatisierungssuiten nutzen Deep-Learning-Algorithmen, um Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten zu treffen.
7.Skalierbarkeit
Deep Learning ist hochgradig skalierbar, da es in der Lage ist, riesige Datenmengen zu verarbeiten und eine Vielzahl von Berechnungen kosten- und zeiteffizient durchzuführen. Dies wirkt sich direkt auf die Produktivität (schnellere Bereitstellung/Rollouts) und die Modularität und Übertragbarkeit (trainierte Modelle können für eine Vielzahl von Problemen verwendet werden) aus.
Die KI-Plattform Prediction von Google Cloud ermöglicht es dir zum Beispiel, dein tiefes neuronales Netzwerk im großen Maßstab in der Cloud zu betreiben. So kannst du nicht nur deine Modelle besser organisieren und versionieren, sondern auch die Cloud-Infrastruktur von Google nutzen, um Batch-Vorhersagen zu skalieren. Dies verbessert die Effizienz, da die Anzahl der genutzten Knotenpunkte automatisch an den Anfrageverkehr angepasst wird.
Nutze die Vorteile von Deep Learning
Bei allem, was Deep Learning zu bieten hat, erfordert es eine enorme Rechenleistung und Trainingsdatensätze, die seine Anwendungsmöglichkeiten in neuen Bereichen einschränken. Es bleibt eine Blackbox – wir haben immer noch wenig Einblick darin, wie Deep Learning-Modelle ihre Vorhersagen treffen.
Es zeigt aber auch, wie weit wir auf dem Weg zu echter maschineller Intelligenz gekommen sind. Gerade die Grenzen, die der Technologie gesetzt sind, haben dazu geführt, dass die Forschung im Bereich der erklärbaren KI zunimmt. Für die Probleme, die wir in der Wirtschaft und bei der Automatisierung lösen wollen, ist Deep Learning die beste Wahl.
