9 großartige Beispiele für die Wertschöpfung durch Deep Learning und KI

Wir leben im Zeitalter bemerkenswerter technologischer Fortschritte. Mit jedem Tag kreuzt die menschliche Rasse ein weiteres Kästchen auf ihrer Checkliste an. Eine, die für Äonen unvorstellbar schien. Der Pionier dieser Suche ist der Beginn der künstlichen Intelligenz.

Im Laufe der Zeit haben Menschen außerordentliche Mengen an Ressourcen in die Entwicklung und Perfektionierung von KI investiert. Das Ziel ist eine Transformation, die eine optimale Effizienz für mehrere Branchen und Anwendungen erzielt.

In diesem Artikel gehen wir auf eine solche Teilmenge von AI-Deep Learning ein. Lassen Sie uns entschlüsseln, was Deep Learning ist, wie es funktioniert, und praktische Beispiele für Deep Learning in Aktion zeigen.

• Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, einer Form der künstlichen Intelligenz. Seine Innovation hat dazu beigetragen, die Einschränkungen des maschinellen Lernens zu überwinden und KI für eine breitere Palette von Anwendungsfällen anwendbar zu machen. Fangen wir ganz oben an und verstehen erstmal Künstliche Intelligenz.

Was ist Künstliche Intelligenz oder KI?

Künstliche Intelligenz basiert auf der Idee, dass menschliche Entscheidungen mathematische Berechnungen sind. Dies impliziert, dass es möglich ist, Maschinen mit Algorithmen zu trainieren und die gleichen Schlussfolgerungen zu ziehen wie ein Mensch.

Entwicklung der KI

Das Konzept eines Humanoiden oder einer Maschine, die zu menschenähnlichem Denken fähig ist, gibt es seit Jahrhunderten. Es ist immer wieder in Mythologie, Legenden und fiktiven Schöpfungen aufgetaucht. Von Talos in der griechischen Mythologie bis hin zu Golem in der jüdischen Folklore sind Menschen seit jeher von KI fasziniert.

KI als akademische Disziplin wurde 1956 gegründet. Es war eine Suche von Wissenschaftlern aus verschiedenen Bereichen, um ein künstliches Gehirn zu schaffen.

Im Laufe der Jahre hat die KI sowohl Cheerleader als auch Skeptiker gewonnen. Kontinuierliche Bemühungen derjenigen, die sich der Idee verschrieben haben, haben nach und nach zu einem Konsens über den Nutzen von KI geführt.\

Die erste solch monumentale Errungenschaft war Deep Blue. Es war das erste von IBM produzierte Computerschachsystem. Am 11. Mai 1997 schlug Deep Blue den amtierenden Weltmeister Garry Kasparov. Dies geschah durch seine Kapazität, 200.000.000 Bewegungen pro Sekunde zu verarbeiten.

KI im 21. Jahrhundert

Das 21. Jahrhundert war mit fortschrittlichen Computersystemen, Zugang zu Big Data und Optimismus gegenüber KI ausgestattet. Dies förderte die massive Akzeptanz und Anwendung verschiedener KI-Tools in allen Branchen.

Der KI-Wahn eroberte die Märkte und eroberte die Bereiche Ökologie, Ökonomie und sogar Konsumgüter. Seitdem werden durch Forschung und Entwicklung rasante Fortschritte gemacht.

Der weltweite Markt für KI-Hardware, -Software, -Dienste und -Technologie wird Prognosen zufolge von 58,3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 309,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen. Es wurden erhebliche Fortschritte bei der Textanalyse, der Bild- und Videoverarbeitung und sogar der Spracherkennung erzielt.

KI-basierte Tools haben heute Einzug in unseren Alltag gehalten. Während wir einige als KI erkennen, sind andere mehr getarnt. Banksoftware, Data Mining und sogar die Suchmaschine von Google gehören zu den bemerkenswerten Errungenschaften der KI. Sie werden jedoch oft nur auf Produkte der sich entwickelnden Informatik reduziert.

Was ist maschinelles Lernen oder ML?

Maschinelles Lernen ist eine Art von künstlicher Intelligenz. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren große Datenmengen, um Muster zu erkennen. Diese Analyse befähigt die Algorithmen, Ergebnisse basierend auf historischem Verhalten vorherzusagen.

Evolution des maschinellen Lernens

Machine Learning war jahrelang Teil des KI-Trainingsprogramms. Gegen Ende der 1970er Jahre konzentrierte sich die KI jedoch auf wissensbasierte Ansätze und aufgegebene Algorithmen. Dies führte zu einem Bruch zwischen beiden Disziplinen.

Techniker und Forscher aus dem Bereich organisierten sich neu in einem eigenen Bereich. Der Fokus lag nun auf der Lösung alltäglicher, realer Probleme.

Maschinelles Lernen im 21. Jahrhundert

Der Beginn des Internets brachte einen einfacheren Zugriff auf Daten mit sich. In den 1990er Jahren konnte ML seine Nützlichkeit einem breiteren Publikum demonstrieren und florieren.

Seitdem haben Anwendungen des maschinellen Lernens Lösungen für gängige Branchenprobleme bereitgestellt. Verkaufsdatenanalyse, Produktempfehlungen und dynamische Preisgestaltung haben Unternehmen dabei geholfen, robuster zu werden. Spracherkennung, Gesichtserkennung und Betrugserkennung haben unsere Systeme sicherer gemacht.

Algorithmen für maschinelles Lernen umgeben uns häufiger denn je. Unsere Facebook-Feeds, Netflix-Empfehlungen und sogar Aktienprognosen basieren auf maschinellem Lernen durch Deep Learning.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Der Versuch, das neuronale Netzwerk des menschlichen Gehirns zu replizieren, bildet die Grundlage von DL-Algorithmen. Die Entwicklung des Deep Learning hat es Maschinen ermöglicht, weitaus komplexere Vorhersagen zu treffen als zuvor. Es hat auch eine größere Genauigkeit als je zuvor ermöglicht.

Wie der Name schon sagt, ist Deep Learning viel tiefer und vielschichtiger als Machine Learning. Es überwindet das lineare Lernen und passt sich einem aufwändigeren Prozess an. Mit der Weiterentwicklung von Deep Learning bleibt das Ziel, eine präzise Ausgabe auf hohem Niveau durch rohe Eingabedaten zu erreichen.

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind die Grundlage, auf der Deep-Learning-Algorithmen arbeiten. Diese wurden entwickelt, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzubilden, und bilden ein vielschichtiges Netz.

Neuronen bilden die vielen Schichten eines neuronalen Netzes. Diese miteinander verbundenen Neuronen erleichtern die Übertragung von Informationen. Die Schichten eines neuronalen Netzes können grob in drei Typen eingeteilt werden.

Eingabeschicht

Daten für die Eingabe werden zuerst in Pixel zerlegt. Jedes Pixel wird dann einem Neuron auf der Eingabeschicht zugeordnet. Kanäle tragen diese Informationen dann auf die nächste Schicht. Sie bestimmen auch, welche Neuronen in der folgenden Schicht aktiviert werden sollen.

Versteckte Schichten

Der Prozess der Analyse und Übertragung durch Kanäle setzt sich durch mehrere verborgene Schichten fort. Ausgewählte Neuronen werden bei jedem Schritt aktiviert, um die richtige Ausgabe bereitzustellen. Die Vorspannung (die den Neuronen zugewiesene Zahl) und die Gewichtung der Kanäle werden ständig angepasst. Sie unterscheiden sich auch zwischen Schichten und Algorithmen, um die empfangene Ausgabe zu bestimmen.

Ausgabeschicht

Am anderen Ende der Bahn befindet sich die Ausgabeschicht. Daten, die zwischen der Eingabeschicht und der verborgenen Schicht übertragen und analysiert werden, manifestieren sich durch die Ausgabeschicht.

Arten von Deep Learning

Deep Learning bzw. Machine Learning kann in verschiedenen Methoden durchgeführt werden. Die gewählte Route bestimmt, wie der Algorithmus die Daten analysiert, den Umfang des erforderlichen menschlichen Eingreifens und die endgültige Ausgabe. Es gibt zwei Haupttypen, in denen Lernen stattfinden kann.

Überwachtes Lernen (SL)

Bei dieser Methode sind die Variablen gut beschriftet. Das bedeutet, dass die Eingabe bereits mit der richtigen Ausgabe gekennzeichnet ist. Die Maschine befindet sich im Training, um beides zusammen abzubilden.

Wie der Name schon sagt, ist überwachtes Lernen wie ein Schüler, der unter der Aufsicht eines Lehrers lernt, um die richtigen Antworten zu finden.

Diese Methode eignet sich hervorragend für einfachere Aufgaben. Sie beginnen mit der Erstellung eines gut gekennzeichneten Trainingsdatensatzes. Nach dem Trainingsprozess können Sie einen Datentest durchführen. Eine Teilmenge der Trainingsdaten ist die Grundlage des Tests, um zu beurteilen, ob die vorhergesagte Ausgabe korrekt ist.

[Infografik: Prozessformen beschriftet mit Namen, Lernen, Testen, Output]

SL-Modelle funktionieren in realen Anwendungen wie Betrugserkennung, Spam-Filterung, Risikobewertung oder sogar Social-Media-Algorithmen. Es ist die am häufigsten verwendete der drei Arten.

Unbeaufsichtigtes Lernen

Im Gegensatz zum Supervised Learning werden Eingabedaten beim Unsupervised Learning nicht gekennzeichnet. Stattdessen erfolgt das Training mit Datensätzen ohne Label. Muster werden ohne festgelegte Eingabeaufforderungen identifiziert. Unüberwachtes Lernen ähnelt im Vergleich dazu, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet.

Die Analyse der Roheingabe, um zugrunde liegende Ähnlichkeiten zu finden und die darauf basierenden Daten zu gruppieren, ist das Ziel des unüberwachten Lernens.

Das Fehlen von Etiketten ermöglicht eine komplexe und komplizierte Verarbeitung. Es eröffnet den Spielraum, welche Art von Daten analysiert werden können.

9 Anwendungen und Beispiele von Deep Learning mit Beispielen

1. Unterhaltung

Deep Learning hat den Prozess der Erstellung, Veröffentlichung und Bereitstellung von Unterhaltungsmedien begünstigt. Die Analyse der menschlichen Körpersprache durch Kameras hat die Modellierung virtueller Charaktere vereinfacht. Eine umfassende Videoanalyse hat den Prozess der Bearbeitung, Audio-Video-Synchronisierung und Transkription beschleunigt. Das Filmemachen wird dank Deep Learning revolutioniert.

Streaming-Dienste und Social-Media-Plattformen nutzen Deep Learning. Es hilft ihnen, dem Endbenutzer ein personalisierteres Erlebnis zu bieten. Von Empfehlungen bis hin zu Anzeigen ermöglicht Deep Learning das beste Targeting. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook integrieren Deep Learning in ihre Algorithmen.

Auch die Sportunterhaltung profitiert von DL. Die Analyse der Spieleremotionen, Publikumsreaktionen usw. hilft dabei, die besten Highlights aus stundenlangem Filmmaterial auszuwählen. Ein großartiges Beispiel dafür war IBM Watson in Wimbledon 2018.

2. Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten sind heute so befähigt wie ein Mensch, der Ihnen jederzeit zur Verfügung steht. Sie können auf Befehl Ihrer Stimme Notizen machen, Aktionen ausführen und sogar Vorschläge machen.

Unsere virtuellen Assistenten nutzen Deep Learning, um Daten von uns zu extrahieren. Von unserer Stimme, unserem Akzent, den Orten, die wir besuchen, bis hin zu den Songs, die wir lieben, sie wissen alles. Dies hilft ihnen, im Laufe der Zeit besser und individueller auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten zu werden.

Deep Learning bildet die Grundlage von Siri, Alexa, Google Assistant und den meisten anderen virtuellen Assistenten.

3. Visuelle Erkennung

Visuelle Erkennungssysteme reichen von einfachen bis hin zu mehrschichtigen. Deep-Learning-Modelle können Bilder basierend auf Standort, Gegenständen und sogar Personen identifizieren und sortieren.

Die Bildanalyse auf Obszönitäten auf Social-Media-Plattformen trägt dazu bei, ein sichereres Umfeld für alle zu schaffen. Die visuelle Erkennung hilft beim Zugriff auf die richtigen Bilder aus den riesigen Bibliotheken von Suchmaschinen. Es sortiert auch Bilder in Ihrer Galerie, damit Sie schnell finden können, was Sie brauchen.

Gesichtserkennung wird seit Jahren in Sicherheitsanwendungen eingesetzt. Auch Smartphones werden jetzt entsperrt, indem sie Ihr Gesicht erkennen. Diese Revolutionen sind alle dem Deep Learning zu verdanken.

4. Gesundheitswesen

Die Gesundheitsbranche ist das Paradebeispiel für den Beitrag von Deep Learning zur Verbesserung des menschlichen Lebens. Im Laufe der Jahre haben GPU-basierte Systeme die Arbeit von Mitarbeitern im Gesundheitswesen erleichtert. Sie haben auch zu einer effizienten Diagnose, einer standardisierten Behandlung und einer insgesamt besseren Leistung beigetragen.

Deep Learning hat Gesundheitssysteme in die Lage versetzt,

• Beheben Sie den Mangel an qualifizierten Arbeitskräften
• Führen Sie eine genaue Diagnose im Frühstadium durch
• Bieten Sie bessere Pathologieberichte an
• Prognostizieren Sie Ausbrüche oder Epidemien
• Standardisieren Sie den Behandlungsweg
• Entwicklung neuer Medikamente und Impfstoffe

Oft auf Skepsis gestoßen, wird Deep Learning zunehmend zu Forschungszwecken eingesetzt. Auch viele Giganten im Gesundheitswesen setzen Deep-Learning-Modelle ein, um eine schnellere und bessere Behandlung anzubieten und die Kosten zu senken.

5. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Die Analyse von Text oder Sprache und ihr Verständnis, um die richtige Ausgabe zu bieten, ist Natural Language Processing oder NLP.

Die Komplexität und Nuancen der menschlichen Sprache sind endlos. Daher haben Systeme wie Deep Learning, die lernen und sich verbessern, die Oberhand.

NLP wird bei der Zusammenfassung von Langform-Lesematerial, wie juristischen Dokumenten, akzeptiert. Sie helfen auch bei der Klassifizierung von Text, der Analyse von Stimmungen und der Beantwortung von Fragen.

Kundenbetreuungs- und Erlebnis-Chat-Tools haben ebenfalls eine hervorragende Verwendung für NLP gefunden. Die Fähigkeit, Komplexitäten zu verstehen und sogar Sätze unabhängig voneinander zu erstellen, ermöglicht es Bots, mit hervorragender Effizienz zu arbeiten.

6. Betrugserkennung

Dem Banken- und Finanzsektor sind betrügerische Transaktionen und Betrüger nicht fremd. Die Einführung von Deep Learning-basierten Sicherheitssystemen hat dazu beigetragen, eine zusätzliche Schutzebene hinzuzufügen.

Modelle erkennen Muster in Kundentransaktionen, verfolgen Kreditwürdigkeiten und schlagen beim Anblick anomaler Aktivitäten Alarm. Solche Implementierungen haben Kreditkartenbetrug unterstützt und Geld bei der Wiederherstellung und Versicherung gespart.

7. Sprachübersetzung

Je kleiner die Welt wird, desto größer wird die Notwendigkeit, Informationen übersetzen zu können. Deep Learning hat es Software ermöglicht, Buchstaben zu identifizieren und sie in die beabsichtigte Sprache zu übersetzen.

Automatische maschinelle Übersetzungen können derzeit auf zwei Arten durchgeführt werden – automatische Übersetzung von Text und Bildübersetzung.

Solche Tools sind nicht nur für globale Geschäftszwecke, sondern auch für das tägliche Leben praktisch. Ob Sie ein Tourist sind oder eine besondere Geste für Ihren Freund im Ausland machen möchten, die Sprache ist kein Hindernis mehr. Dies alles dank Apps wie Google Translate, Google Lens usw., die Deep Learning beinhalten, um Lücken zu schließen.

8. Pixelwiederherstellung

Jahrelang war die Kameraqualität von Smartphones sowie Sicherheitssystemen problematisch. In vielen Fällen tut es das immer noch. Das Zoomen in Videos zum Identifizieren von Personen wird oft durch eine begrenzte Auflösung behindert.

Pixel Recursive Super Resolution, ein DL-Netzwerk, das 2017 von Google Brain-Forschern trainiert wurde, fand eine Lösung. Das Netzwerk war in der Lage, niedrig aufgelöste Bilder von Gesichtern aufzunehmen und diese zu verbessern. Die Verbesserung war signifikant genug, um herausragende Merkmale hervorzuheben und eine Identifizierung zu ermöglichen.

Die Anwendungsmöglichkeiten der Imageverbesserung durch Deep Learning sind vielfältig. Vor allem aber können sie von Polizeibehörden und Strafverfolgungsbehörden eingesetzt werden, um die Justizsysteme zu überlasten.

9. Selbstfahrende Autos

Eine Idee, die einst nur in fantastischen Träumen auftauchte, selbstfahrende Autos sind heute mehr denn je Realität. Was treibt diese spektakuläre Leistung der Menschen an, die so nahe an der Perfektion sind? Sie haben es erraten, Deep Learning.

Ein vielschichtiges Netz aus Deep-Learning-Algorithmen erweckt fahrerlose Autos zum Leben. Selbstfahrende Autos können Beschilderungen und Wege identifizieren, durch den Verkehr manövrieren und sogar Echtzeitelemente wie Straßensperren berücksichtigen.

Möglich wird dies durch Daten von Kameras, Sensoren und Geo-Mapping. Die Forschung verbessert unsere Deep-Learning-Modelle weiter zu perfekten selbstfahrenden Fahrzeugen.

Fahrerlose Autos werden viele tägliche menschliche Herausforderungen lösen. Sie können unter anderem für den täglichen Transport sowie für kommerzielle Lieferungen verwendet werden.

Marktreaktion auf Deep Learning

Bei der Konzeption von Deep Learning ging es darum, reale Probleme durch seine Lösungen zu lösen. Es wäre eine Untertreibung zu sagen, dass es sein Ziel erreicht hat.

Mit jedem Tag erreicht die Akzeptanz und Einführung von Deep Learning neue Branchen. Schauen wir uns einige kritische Faktoren des Marktes an, die einen Einblick in die vielversprechende Zukunft von DL geben.

• Für den prognostizierten Zeitraum von 2020 bis 2025 wird für den Deep Learning-Markt eine CAGR von 42,56 % prognostiziert.
• Ab 2019 hielt Nordamerika den höchsten Anteil am DL-Markt.
• Die ozeanische Subregion und der Indopazifik weisen die höchste Wachstumsrate für den Deep-Learning-Markt auf
• Wichtige Akteure sind Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation und Amazon Web Services Inc.

Einschränkungen des Deep Learning

Angesichts der revolutionären Kraft von Deep Learning mag es unfair klingen, auf seine Grenzen hinzuweisen. Es ist jedoch wichtig, Einschränkungen nur als das zu betrachten – Einschränkungen. Sie bedeuten nichts anderes als Raum für Verbesserung und Wachstum.

Sehen wir uns einige der aktuellen Einschränkungen von Deep Learning, wie wir es kennen, an.

1. Bedarf an enormen Datenmengen

Die Effizienz jedes Deep-Learning-Modells hängt von der Quantität und Qualität der Trainingsdaten ab. Es überrascht nicht, dass solch große Datenmengen nicht für alle zugänglich sind.

Eine so hohe Abhängigkeit von Deep-Learning-Systemen von der Fülle an Daten stellt eine Einschränkung dar. Es führt auch zu unglücklichen Ereignissen, wie zum Beispiel, als diese britische Polizeisoftware Sanddünen nicht von Akten unterscheiden konnte.

2. Unfähigkeit, den Kontext zu verstehen

Ein weiteres Manko von Deep Learning ist seine Unfähigkeit, sich an sich ändernde Kontexte anzupassen.

Beispielsweise kann ein Deep-Learning-Modell, das darauf trainiert ist, ein Spiel zu spielen, den amtierenden menschlichen Champion darin schlagen. Bieten Sie ihm jedoch ein anderes Spiel an, und die gleichen Anweisungen im Modell garantieren keinen Sieg.

Die Notwendigkeit, Deep-Learning-Modelle bei jeder Kontextänderung neu zu trainieren, könnte in Zeiten schnellen Wachstums als Einschränkung angesehen werden.

Forscher und Wissenschaftler haben sich bemüht, auf andere Einschränkungen von Deep Learning hinzuweisen. Während einige aus reiner Skepsis stammen, sind andere echte konstruktive Kritik. Es werden stetig Fortschritte gemacht, um Deep Learning und seine Wirksamkeit zu verbessern.

Fazit

Deep Learning ist bereits fester Bestandteil unseres Alltags und der von uns genutzten Dienste. Auch die Zukunft scheint eine breitere Akzeptanz und Akzeptanz von Deep Learning zu bieten. Seine Nützlichkeit in mehreren Bereichen und Branchen zeigt das Potenzial von DL-Modellen.

Prognosen zeigen ein phänomenales Wachstum für den Deep-Learning-Markt in den kommenden Jahren. Es ist eine gute Zeit für Unternehmen, in die KI- und DL-Welt einzutauchen. Es ist auch ein hoffnungsvolles Bild für Unternehmen und Branchen, die von Deep Learning profitieren werden.