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Deep Learning

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf neuronalen Netzwerken basiert. Deep Learning macht Sinn aus unstrukturierte Daten, indem es Bilder oder Töne extrahiert und klassifiziert, um wertvolle geschäftliche Schlussfolgerungen zu ziehen. Deep Learning kann in Bereichen wie Gesichtserkennung, Spracherkennung, Übersetzung, der autonomen Autos und dem Filtern sozialer Netzwerke eingesetzt werden.

Was sind die geschäftlichen Vorteile von Deep Learning?

Der Einsatz von Deep Learning Technologie kann die Zeit reduzieren, die für die Analyse von Daten und für das Schlussfolgern benötigt wird. Es kann die Qualität und Genauigkeit dieser Ergebnisse erhöhen. Deep Learning kann auch:

  • Fehler aufspüren: Deep Learning Modelle können selbst sehr kleine Fehler in der Produktherstellung identifizieren, die Menschen oft übersehen.
  • Prognosen verbessern: Unternehmen können Deep Learning Algorithmen verwenden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von unstrukturierten Daten — wie Bildern, Chats in sozialen Medien und Branchenanalysen — zu erkennen und so bessere Geschäftsprognosen zu erstellen.
  • Datenbeschriftung eliminieren: Algorithmen der Deep Learning Technologie sind in der Lage, ohne Vorgaben zu lernen, so dass keine beschrifteten Daten mehr benötigt werden.
  • Menschliche Fehler vermeiden: Ein Deep-Learning-Modell kann Tausende von routinemäßigen, sich wiederholenden Aufgaben sehr schnell ausführen und dabei Fehler vermeiden, die durch menschliche Ermüdung oder Langeweile entstehen.
  • Feature Engineering automatisieren: Deep Learning kann Feature-Engineering selbstständig umsetzen. Ein Algorithmus scannt Daten, um korrelierende Merkmale zu identifizieren und zu kombinieren, um schnelleres Lernen zu ermöglichen und die Arbeit von Datenwissenschaftler:innen zu vereinfachen.

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