…ist eine spezielle Art des Machine Learning, die sich auf die Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) zur Lösung komplexer Probleme konzentriert. Ein künstliches neuronales Netzwerk ist eine Ansammlung von miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, die in Schichten organisiert sind, um komplexe Berechnungen durchzuführen. Es ist ähnlich aufgebaut wie das menschliche Gehirn, da es eine große Anzahl von miteinander verbundenen Neuronen aufweist, die Informationen verarbeiten.

Deep Learning ist in der Lage, komplexe Muster in Daten aufzudecken, indem es eine Hierarchie von Merkmalen automatisch lernt, beginnend mit einfachen Merkmalen in den unteren Schichten und sich zu immer komplexeren Merkmalen in den oberen Schichten entwickelt. Es ist besonders nützlich für die Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Bildern, Sprache und Text.

Ein Beispiel für die Anwendung von Deep Learning ist die Bilderkennung. Ein künstliches neuronales Netzwerk kann trainiert werden, um Bilder von verschiedenen Objekten zu erkennen, indem es Muster in den Pixeln der Bilder erkennt und eine Hierarchie von Merkmalen lernt, beginnend mit einfachen Kanten und Formen und sich zu immer komplexeren Objekten wie Gesichtern oder Tieren entwickelt.

Deep Learning wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. in der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen, in der Robotik, in der Finanzindustrie und in der Bild- und Spracherkennung. Die Verwendung von Deep Learning hat es ermöglicht, eine höhere Genauigkeit und eine schnellere Verarbeitung von unstrukturierten Daten zu erreichen, was zu Fortschritten in vielen Bereichen der Wissenschaft und Industrie geführt hat.