Deep Learning hat sich als eine der fortschrittlichsten Methoden in der Künstlichen Intelligenz etabliert und revolutioniert zahlreiche Branchen, von der Bildverarbeitung bis hin zur Sprachsteuerung. Doch wie funktioniert ein Deep-Learning-Modell genau?

Deep Learning ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Netzwerke sind inspiriert von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Sie bestehen aus einer Vielzahl von miteinander verbundenen Knoten (Neuronen), die in Schichten organisiert sind. Ein Deep-Learning-Modell ist im Wesentlichen ein neuronales Netzwerk mit vielen Schichten – daher der Begriff „deep“ (tief).

Ein Deep-Learning-Modell besteht typischerweise aus drei Hauptkomponenten:

1. Eingabeschicht (Input Layer): Diese Schicht nimmt die Rohdaten auf, die in das Modell eingespeist werden, wie z.B. Bilder, Texte oder numerische Daten.
2. Verborgene Schichten (Hidden Layers): Diese Schichten bestehen aus mehreren neuronalen Netzwerken, die komplexe Berechnungen durchführen, um Muster und Merkmale in den Daten zu erkennen.
3. Ausgabeschicht (Output Layer): Diese Schicht liefert die endgültige Vorhersage oder Klassifizierung des Modells, basierend auf den erkannten Mustern.

Ein Deep-Learning-Modell funktioniert durch die Weiterleitung von Daten durch verschiedene Schichten eines neuronalen Netzwerks. Jede Schicht verarbeitet die Eingabedaten, extrahiert Merkmale und leitet das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Dieser Prozess wird als Vorwärtsausbreitung (Forward Propagation) bezeichnet.

Bei der Vorwärtsausbreitung werden die Eingabedaten (z.B. ein Bild) durch die Neuronen der ersten Schicht verarbeitet. Jedes Neuron führt eine gewichtete Summierung der Eingaben durch, wendet eine Aktivierungsfunktion an und gibt das Ergebnis an die Neuronen der nächsten Schicht weiter. Dieser Prozess wiederholt sich über alle verborgenen Schichten hinweg, bis die Daten die Ausgabeschicht erreichen.

Aktivierungsfunktionen spielen eine entscheidende Rolle in einem Deep-Learning-Modell, da sie entscheiden, ob ein Neuron „aktiviert“ wird oder nicht. Beliebte Aktivierungsfunktionen sind:

• ReLU (Rectified Linear Unit): Diese Funktion gibt den Wert direkt zurück, wenn er positiv ist, und sonst null. ReLU wird häufig in verborgenen Schichten verwendet.
• Sigmoid: Diese Funktion komprimiert die Eingabe in einen Bereich zwischen 0 und 1 und wird oft in der Ausgabeschicht verwendet, wenn eine Wahrscheinlichkeit vorhergesagt werden soll.
• Softmax: Diese Funktion wandelt die Ausgaben in Wahrscheinlichkeiten um und wird häufig in Klassifizierungsaufgaben eingesetzt.

Nachdem die Daten die Ausgabeschicht durchlaufen haben, vergleicht das Modell die Vorhersage mit dem tatsächlichen Ergebnis und berechnet den Fehler. Dieser Fehler wird dann zurück durch das Netzwerk propagiert, wobei die Gewichtung in den Neuronen angepasst werden. Dieser Prozess, bekannt als Rückwärtsausbreitung, ist entscheidend für das Training eines Deep-Learning-Modells, da er sicherstellt, dass das Modell aus Fehlern lernt und sich im Laufe der Zeit verbessert.

Zunächst benötigt das Modell eine große Anzahl von Bildern, die entweder eine Katze oder einen Hund zeigen. Jedes Bild wird in ein numerisches Format umgewandelt, beispielsweise durch die Darstellung als Pixelwerte in einem Raster. Diese Pixelwerte dienen als Eingabedaten für das Modell.

Die vorbereiteten Bilddaten werden in die Eingabeschicht des Deep-Learning-Modells eingespeist. Jedes Pixel des Bildes wird als ein einzelner Eingabewert betrachtet. Bei einem Farbbild könnte dies bedeuten, dass jeder Pixel durch drei Werte (Rot, Grün, Blau) dargestellt wird.

Die Daten durchlaufen mehrere verborgene Schichten des Netzwerks. In den ersten Schichten erkennt das Modell einfache Merkmale wie Kanten und Linien. In den tieferen Schichten werden komplexere Muster erkannt, wie die Struktur von Augen, Ohren oder Fell.

• Erste verborgene Schicht: Erkennt grundlegende Kanten und Linien.
• Mittlere verborgene Schicht: Kombiniert diese Kanten zu einfachen Formen und Texturen.
• Tiefe verborgene Schichten: Erkennen komplexe Merkmale wie Gesichtszüge oder spezifische Tiermerkmale.

Nach jeder Schicht wird eine Aktivierungsfunktion angewendet, die bestimmt, ob ein Neuron aktiviert wird. Dies hilft dem Modell, nicht-lineare Beziehungen in den Daten zu erkennen und komplexere Muster zu lernen.

Am Ende des Netzwerks befindet sich die Ausgabeschicht, die eine Wahrscheinlichkeit für jede Klasse (Katze oder Hund) berechnet. Beispielsweise könnte das Modell eine 90%ige Wahrscheinlichkeit für „Hund“ und eine 10%ige Wahrscheinlichkeit für „Katze“ ausgeben.

Das Modell vergleicht die vorhergesagte Klasse mit der tatsächlichen Klasse (Katze oder Hund) und berechnet den Fehler. Dieser Fehler wird dann durch das Netzwerk zurückpropagiert, um die Gewichte der Verbindungen zu aktualisieren. Durch wiederholtes Training mit vielen Bildern lernt das Modell, die Merkmale, die Katzen von Hunden unterscheiden, besser zu erkennen.

Der Prozess der Vorwärts- und Rückwärtsausbreitung wird iterativ durchgeführt, wobei das Modell kontinuierlich seine Gewichtung anpasst, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Moderne Optimierungstechniken wie Stochastic Gradient Descent (SGD) oder Adam werden verwendet, um den Lernprozess effizienter zu gestalten.

Nach dem Training wird das Modell mit neuen, ungesehenen Bildern getestet, um seine Fähigkeit zur korrekten Klassifizierung zu überprüfen. Eine hohe Genauigkeit bei diesen Tests zeigt, dass das Modell gut generalisiert und in der Lage ist, neue Daten korrekt zu verarbeiten.

Eine der größten Herausforderungen bei Deep Learning ist die Erklärbarkeit. Da Deep-Learning-Modelle oft als „Black Box“ agieren, ist es schwierig zu verstehen, wie genau sie zu einer bestimmten Entscheidung gelangen. Dies kann in sicherheitskritischen Anwendungen problematisch sein, wo es entscheidend ist, die Entscheidungsprozesse eines Modells nachvollziehen zu können.

Deep-Learning-Modelle erfordern große Mengen an Daten und erhebliche Rechenressourcen. Das Training eines Modells kann Tage oder sogar Wochen dauern, und die benötigte Hardware ist oft teuer. Dies macht den Einsatz von Deep Learning in einigen Szenarien unpraktisch.

Ein weiteres Problem, das bei Deep-Learning-Modellen auftreten kann, ist das Risiko der Überanpassung. Wenn ein Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten angepasst wird, kann es Schwierigkeiten haben, auf neuen, unbekannten Daten gute Ergebnisse zu liefern. Dies erfordert sorgfältiges Modelltraining und Validierung.

Um zu verstehen, wie ein Deep Learning Modell funktioniert, ist es hilfreich, die Unterschiede zwischen traditionellen maschinellen Lernmodellen und Deep Learning Modellen zu verstehen.

Deep Learning hat sich in vielen Bereichen als äußerst nützlich erwiesen, einige wichtige Anwendungsfälle findest du in unserem Blog Artikel über die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning.

Ein Deep-Learning-Modell basiert auf einem komplexen Netzwerk aus Schichten von Neuronen, die gemeinsam arbeiten, um Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Der Prozess beginnt in der Eingabeschicht, wo Rohdaten wie Bilder oder Texte in ein numerisches Format umgewandelt und in das Netzwerk eingespeist werden. Diese Daten durchlaufen dann mehrere verborgene Schichten, in denen das Modell schrittweise Merkmale extrahiert.

Jede Schicht führt Berechnungen durch, die durch Aktivierungsfunktionen gesteuert werden, und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Der entscheidende Lernprozess findet während der Rückwärtsausbreitung statt, bei der das Modell den Fehler zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Ergebnissen berechnet. Dieser Fehler wird genutzt, um die Gewichtung in den Neuronen zu optimieren und das Modell zu verbessern.

Durch wiederholte Anwendung dieser Prozesse lernt das Modell, immer präzisere Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise kann ein gut trainiertes Deep-Learning-Modell in der Lage sein, auf Basis der erlernten Merkmale zuverlässig zwischen Bildern von Katzen und Hunden zu unterscheiden. Trotz seiner Komplexität und der benötigten Rechenressourcen bietet diese Technologie enorme Potenziale in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, autonomem Fahren und medizinischer Diagnostik.