Deep Learning (deutsch: Tiefes Lernen) ist ein spezialisierter Teilbereich des Maschinellen Lernens. Bei dieser Methode sind künstliche neuronale Netze (KNN) für die Analyse großer Datenmengen (Big Data) verantwortlich. Die Funktionsweise dieser künstlichen neuronalen Netze ist der eines menschlichen Gehirns nachempfunden: Daten werden extrahiert, analysiert und anschließend verarbeitet. Auch ein Deep Learning Algorithmus wird also – wie jeder Algorithmus des Maschinellen Lernens – mithilfe von Daten trainiert. Im Unterschied zu Machine-Learning-Algorithmen können Deep-Learning-Algorithmen mit unstrukturierten Daten umgehen (Texte, Bilder, Musik oder Sprache), sodass keine manuelle Merkmalsextraktion und Kennzeichnung durch einen Menschen nötig ist. Deep-Learning-Netze können bis zu 150 verborgene Schichten (Hidden Layer) haben, in denen die Merkmalsextraktion und Klassifikation stattfindet. Durch die hohe Komplexität erfordert Deep Learning viel Rechenleistung. Die Methode kommt verstärkt bei Sprach-, Text- und Bildverarbeitung zum Einsatz.

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