Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze — Algorithmen nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns — aus großen Datenmengen lernen. Deep-Learning-Algorithmen führen eine Aufgabe wiederholt aus und verbessern das Ergebnis schrittweise durch tiefe Schichten, die progressives Lernen ermöglichen. Es gehört zu einer breiteren Familie von Methoden des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzen basieren.

Deep Learning hat große Auswirkungen auf alle Branchen. Im Bereich der Biowissenschaften kann Deep Learning für die fortgeschrittene Bildanalyse, die Forschung, die Entdeckung von Medikamenten, die Vorhersage von Gesundheitsproblemen und Krankheitssymptomen und die Beschleunigung von Erkenntnissen aus der genomischen Sequenzierung eingesetzt werden. Im Verkehrswesen kann es autonomen Fahrzeugen helfen, sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Außerdem wird diese Methode zum Schutz kritischer Infrastrukturen und zur Beschleunigung von Reaktionen eingesetzt.

Unternehmen lagern die Entwicklung von Deep Learning häufig aus. Es ist jedoch besser, die Deep-Learning-Entwicklungsarbeit auf Anwendungsfälle zu beschränken, die für Ihr Unternehmen von zentraler Bedeutung sind. Dazu gehören die Betrugserkennung und Empfehlungen, die vorausschauende Wartung und die Analyse von Zeitseriendaten, die Optimierung von Empfehlungssystemen, das Kundenbeziehungsmanagement und die Vorhersage der Klickrate von Online-Werbung.

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