Was ist eigentlich Deep Learning, was bedeutet Neuronale Netze und wie hat das Einfluss auf das Thema Künstliche Intelligenz?
Inhalt
Grundlagen von Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das darauf abzielt, Computern beizubringen, wie sie aus großen Datenmengen lernen und Muster oder Zusammenhänge erkennen können. Deep Learning-Modelle basieren auf künstlichen neuronalen Netzen, die lose auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns basieren.
(LeCun, Bengio & Hinton, 2015)
Künstliche neuronale Netze und deren Aufbau
Ein künstliches neuronales Netz besteht aus vielen Neuronen oder Knoten, die miteinander verbunden sind, ähnlich wie die Nervenzellen in unserem Gehirn (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016).
Ein neuronales Netz ist ein künstliches Modell, das von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Es besteht aus Neuronen (Knoten), die in Schichten organisiert sind und Informationen verarbeiten, um komplexe Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Im Folgenden wird die Funktionsweise neuronaler Netze genauer erläutert.
Neuronen und Schichten
Ein künstliches Neuron ist eine vereinfachte Darstellung eines biologischen Neurons. Es empfängt Eingaben von anderen Neuronen, verarbeitet sie und gibt sie an nachfolgende Neuronen weiter. Neuronale Netze bestehen aus mehreren Schichten von Neuronen:
- Eingangsschicht: Diese Schicht empfängt die Eingabedaten und besteht aus so vielen Neuronen wie Eingabemerkmale. Jedes Neuron repräsentiert ein Merkmal der Eingabedaten.
- Versteckte Schichten: Zwischen der Eingangs- und der Ausgangsschicht liegen eine oder mehrere versteckte Schichten, die die Hauptverarbeitung im neuronalen Netz durchführen. Diese Schichten werden in der meist englischsprachigen Literatur „Hidden Layers“ genannt. Die Anzahl der versteckten Schichten und Neuronen in jeder Schicht variiert je nach Problem und Netzwerkkomplexität.
- Ausgangsschicht: Die Ausgangsschicht enthält die endgültigen Vorhersagen oder Klassifikationen des neuronalen Netzes. Die Anzahl der Neuronen in der Ausgangsschicht hängt von der Art des Problems ab, z. B. zwei Neuronen für eine binäre Klassifikation oder mehrere Neuronen für eine mehrklassige Klassifikation.
Gewichte, Aktivierungsfunktionen und Bias
Die Verbindungen zwischen Neuronen haben Gewichte, die die Stärke der Verbindung repräsentieren. Gewichte werden während des Trainings angepasst, um die Leistung des Modells zu verbessern. Jedes Neuron hat auch einen Bias-Wert, der als eine Art Offset fungiert und zur Eingabe des Neurons hinzugefügt wird.
Die Aktivierungsfunktion ist ein weiterer wichtiger Bestandteil eines künstlichen Neurons. Sie bestimmt, ob das Neuron „feuert“ oder aktiviert wird, basierend auf dem gewichteten Eingabewert und dem Bias. Es gibt verschiedene Aktivierungsfunktionen, wie Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) und Softmax, die je nach Art des Problems und der Netzwerkarchitektur ausgewählt werden.
Feedforward- und Backpropagation-Prozesse
Während des Feedforward-Prozesses durchläuft die Eingabe das neuronale Netz von der Eingangsschicht über die versteckten Schichten bis zur Ausgangsschicht. In jeder Schicht werden die gewichteten Summen der Eingaben und der Bias berechnet, bevor sie durch die Aktivierungsfunktionen der Neuronen geleitet werden. Der Feedforward-Prozess endet mit der Erzeugung einer Ausgabe oder Vorhersage.
Der Backpropagation-Prozess ist ein Lernalgorithmus, der die Gewichte und Bias-Werte im neuronalen Netz anpasst, um den Fehler zwischen der Vorhersage des Modells und dem tatsächlichen Ergebnis zu minimieren. Backpropagation verwendet den Gradientenabstiegsalgorithmus, um den Fehler rückwärts durch das Netzwerk zu propagieren, beginnend mit der Ausgangsschicht. Dabei werden die Gewichte und Bias-Werte schrittweise angepasst, um den Gesamtfehler zu reduzieren.
Während des Backpropagation-Prozesses werden folgende Schritte ausgeführt:
- Berechnung des Fehlers: Der Fehler zwischen der Vorhersage des Modells und dem tatsächlichen Zielwert wird berechnet. Dieser Fehler kann als Verlustfunktion ausgedrückt werden, z. B. mittlerer quadratischer Fehler für Regression oder Kreuzentropie für Klassifikation.
- Berechnung der Gradienten: Der Gradient der Verlustfunktion bezüglich jedes Gewichts und Bias-Werts wird berechnet. Der Gradient gibt die Richtung und das Ausmaß der Änderung an, die erforderlich ist, um den Fehler zu minimieren.
- Aktualisierung der Gewichte und Bias-Werte: Die berechneten Gradienten werden verwendet, um die Gewichte und Bias-Werte im Netzwerk anzupassen. Eine Lernrate steuert dabei die Schrittgröße der Anpassung. Eine zu hohe Lernrate kann zu instabilem Lernen führen, während eine zu niedrige Lernrate den Lernprozess verlangsamt.
Der Feedforward- und Backpropagation-Prozess wird mehrmals wiederholt (in mehreren Epochen), um das neuronale Netz optimal zu trainieren. Nach dem Training kann das neuronale Netz verwendet werden, um Vorhersagen oder Klassifikationen für neue, unbekannte Daten durchzuführen.
Zusammenfassend sind neuronale Netze komplexe Modelle, die aus miteinander verbundenen Neuronen in verschiedenen Schichten bestehen. Sie verarbeiten Daten, indem sie Eingaben durch das Netzwerk leiten, um eine Ausgabe oder Vorhersage zu generieren. Durch das Training mit Feedforward- und Backpropagation-Prozessen lernt das Netzwerk, Muster in den Daten zu erkennen und seine Gewichte und Bias-Werte anzupassen, um die Genauigkeit seiner Vorhersagen zu verbessern.
Wenn dich das interessiert hat, findest du in unserem ausführlichen Artikel zu KI Backpropagation noch mehr Hintergrundinformationen: Wie funktioniert KI-Backpropagation?
Datenverarbeitung und Merkmalsextraktion
Deep Learning-Modelle werden mit großen Mengen an Daten trainiert, um Muster zu erkennen (LeCun et al., 2015). Die Daten können unterschiedliche Formen annehmen, wie Bilder, Texte oder Audiodateien. Die Modelle zerlegen die Daten in Merkmale (Features), die zur Vorhersage verwendet werden. Beispielsweise kann ein Deep Learning-Modell, das Bilder von Hunden und Katzen klassifiziert, Merkmale wie Fellmuster, Augenform und Größe verwenden, um Unterschiede zwischen den beiden Tierarten zu erkennen.
Gewichte, Aktivierungsfunktionen und Lernprozess
Die Verbindungen zwischen den Neuronen haben Gewichte, die die Stärke der Verbindung zwischen den Neuronen darstellen (Goodfellow et al., 2016). Jedes Neuron hat zudem eine Aktivierungsfunktion, die bestimmt, ob das Neuron „feuert“ oder nicht, basierend auf den Eingabewerten und den Gewichten. Während des Trainings lernt das Modell, die Gewichte und Bias-Werte (eine Art von Offset) anzupassen, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Dies geschieht durch einen Prozess, der als „Backpropagation“ bezeichnet wird, bei dem der Fehler zwischen der Vorhersage des Modells und dem tatsächlichen Ergebnis verwendet wird, um die Gewichte und Bias-Werte schrittweise anzupassen (Rumelhart, Hinton & Williams, 1986).
Anwendungen von Deep Learning
Deep Learning hat in den letzten Jahren in vielen Bereichen bedeutende Fortschritte ermöglicht. Unter anderem hat ChatGPT und Bildgenerierungs-KI wie Midjourney in den letzten Monaten signifikant an Bedeutung gewonnen. Einige der bekanntesten Anwendungen sind:
- Bild- und Videoanalyse: Deep Learning wird zur Erkennung von Objekten, Gesichtern und Emotionen in Bildern und Videos verwendet. Es wird auch in der medizinischen Bildgebung eingesetzt, um zum Beispiel Tumore oder Anomalien zu erkennen (Litjens et al., 2017).
- Spracherkennung und Natural Language Processing (NLP): Deep Learning-Modelle haben die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu übersetzen, erheblich verbessert. Beispiele hierfür sind persönliche Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant (Young et al., 2018).
- Spielen und Entscheidungsfindung: Deep Learning wurde verwendet, um Computerprogramme zu entwickeln, die in komplexen Spielen wie Schach, Go und Poker menschliche Experten schlagen können (Silver et al., 2017).
Was bedeutet NLP – Natural Language Processing?
Natural Language Processing (NLP) bezeichnet eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz (KI), die sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert. Im Besonderen bezieht es sich auf die Programmierung von Computern, um große Mengen von „natürlichem“ Text zu verarbeiten und zu analysieren.
Die wichtigsten Aufgaben von NLP beinhalten:
- Spracherkennung: Die Fähigkeit eines Computers, gesprochene Worte zu erkennen und zu verstehen.
- Sprachsynthese: Die Fähigkeit eines Computers, menschliche Sprache zu erzeugen.
- Maschinelles Übersetzen: Die Fähigkeit eines Computers, Text von einer Sprache in eine andere zu übersetzen.
- Sentiment-Analyse: Die Fähigkeit eines Computers, den Ton oder die Stimmung eines Textes zu bestimmen.
- Textzusammenfassung: Die Fähigkeit eines Computers, lange Texte zusammenzufassen.
- Informationsextraktion: Die Fähigkeit eines Computers, spezifische Informationen oder Daten aus großen Textmengen zu extrahieren.
Beispiele für NLP-Anwendungen in der realen Welt umfassen Sprachassistenten wie Siri und Alexa, automatisierte Kundenbetreuungssysteme, Übersetzungs-Apps und viele mehr.
Herausforderungen und zukünftige Forschung
Trotz der beeindruckenden Fortschritte in Deep Learning gibt es immer noch Herausforderungen und offene Forschungsfragen, die angegangen werden müssen:
- Rechenleistung und Energieverbrauch: Deep Learning-Modelle erfordern enorme Rechenleistung und Energie, insbesondere während des Trainings. Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, energieeffizientere und ressourcenschonende Modelle zu entwickeln (Strubell, Ganesh & McCallum, 2019).
- Interpretierbarkeit und Transparenz: Deep Learning-Modelle gelten oft als „Black Boxes“, weil ihre Entscheidungsprozesse schwer nachzuvollziehen sind. Forscher arbeiten daran, diese Modelle verständlicher und transparenter zu gestalten (Gilpin et al., 2018).
- Datenschutz und Ethik: Da Deep Learning-Modelle große Mengen an Daten benötigen, gibt es Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Ethik. Forscher sollten Techniken entwickeln, die den Datenschutz wahren und ethische Fragen berücksichtigen (Hagendorff, 2020).
Quellen
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. http://www.deeplearningbook.org
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323(6088), 533-536. https://doi.org/10.1038/323533a0
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