Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Unterklasse des maschinellen Lernens, die dazu dient, komplexe Datenmuster zu definieren. Große Datenmengen setzen sich oft aus mehreren Informationsschichten zusammen. Deep Learning ist ein Zweig, der diese geschichteten Daten entschlüsselt, indem er den menschlichen Verstand imitiert. Es ist eine Art des maschinellen Lernens, das sich um komplexe neuronale Netzwerke und Strukturen dreht – und es ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die dem menschlichen Gehirn ähneln.
In vielen Branchen werden Computer-Vision-Modelle mit Deep-Learning-Algorithmen kombiniert, um einen höheren Leistungsumfang zu erzielen. Einige Beispiele hierfür sind die Automobil-, Finanz- und Gesundheitsbranche.
Anwendungen und Beispiele für Deep Learning
Immer mehr Unternehmen in verschiedenen Branchen wollen Deep Learning-Modelle einsetzen, um ihre Arbeitsabläufe zu verbessern. Und während einzelne Unternehmen diese digitalen Modelle in ihre Produktionsprozesse einbinden, wenden die Branchen, zu denen sie gehören, diese Modelle auch in ihren Gesamtabläufen an. Einige Beispiele für diese Unternehmen sind:
Autoindustrie
Deep Learning hat mit seinen Beiträgen zu Bereichen wie Automobilbau, Sicherheit und Gesamtfunktionalität weiterhin großen Einfluss auf die Leistung der gesamten Automobilindustrie. Einige der wichtigsten Anwendungen von Deep Learning in diesen Sektoren sind:
Erweiterte Fahrerassistenzsysteme (ADAS)
Deep Learning-Modelle sind entscheidend für die Herstellung dieser Systeme. Fahrerassistenzsysteme sind in autonomen Fahrzeugen installiert und werden von Algorithmen angetrieben, die darauf trainiert sind, Funktionen wie Notbremsung und adaptive Geschwindigkeitsregelung auszuführen. Deep Learning trainiert diese Algorithmen durch eine detaillierte Untersuchung von Daten auf verschiedenen Ebenen.
Kundenzufriedenheit
Ein großer Teil der Kundenzufriedenheit in der Automobilindustrie hängt eng mit den Funktionen zusammen, die ein Auto besitzt. Deep Learning spielt eine Rolle beim Training von Funktionen wie sprachgesteuerten Schnittstellen und individualisierten Präferenzen. Dies geschieht durch die Integration von Deep Learning und Natural Language Processing (NLP). Diese Funktionen verbessern die Kundenzufriedenheit und tragen dazu bei, die Sicherheit des Benutzers beim Fahren des Fahrzeugs zu erhöhen.
Erkennung von Schäden
Die Schadenserkennung ist besonders nützlich für digitale Fahrzeuginspektionen. Sie ist stark vom Lernen aus großen Datenmengen abhängig. Deep Learning hilft daher bei der Untersuchung mehrerer Bilder und deren Analyse, um diese Daten nach den Mängeln des Fahrzeugs zu kategorisieren, was die Gesamteffizienz des Inspektionsprozesses erhöht.
Finanzindustrie
Die Finanzbranche wird von Daten angetrieben. Und in der Untersuchung dieser Daten liegt der Spielraum der Technologie. Deep Learning beeinflusst die Finanzbranche, indem es zu Anwendungen beiträgt, die genauere Vorhersagen, weniger Risikoprobleme und eine höhere Kundenzufriedenheit ermöglichen. Diese Anwendungen umfassen:
Aufdeckung von Betrug
Deep Learning wird verwendet, um große Datenmengen zu untersuchen und so Algorithmen zu trainieren, die Anomalien in Echtzeit erkennen. Dieses System wird bekanntlich in dieser Branche eingesetzt, um betrügerische Aktivitäten zu verhindern.
Risikomanagement
Das Risikomanagement ist eng mit der Tätigkeit von Finanzsystemen verbunden. Diese Systeme werden durch Deep Learning trainiert, um Finanzdaten zu bewerten und die Möglichkeit von Risiken vorherzusagen. Diese Systeme erstellen Modelle und mehrfache Simulationen, die eine digital angemessene Vorhersage für das Unternehmen liefern.
Algorithmischer Handel
Algorithmischer Handel ist ein Konzept, das Deep Learning nutzt, um historische Daten zu untersuchen und so Vorhersagen für den Markt zu treffen. Diese Systeme sind darauf trainiert, nicht nur die allgemeine Marktsituation zu beurteilen, sondern auch Strategien zu entwickeln, die einen effizienten Handel ermöglichen.
Gesundheitsindustrie
In der Gesundheitsbranche gibt es eine Vielzahl von Anwendungen für Deep Learning. Diese KI-gestützten Anwendungen verbessern die medizinische Praxis und Forschung insgesamt. Einige dieser Anwendungen sind:
Medizinische Bildgebung
Viele Systeme in der Gesundheitsbranche bestehen aus Deep Learning-Modellen und werden für Aufgaben wie die medizinische Bildgebung eingesetzt. Deep Learning wird speziell für die Klassifizierung von Krankheiten und Anomalien in den vorliegenden Informationen eingesetzt. Durch die Verwendung von Faltungsneuronalen Netzen (CNNs) werden Deep Learning-Modelle trainiert, um Anomalien wie Tumore oder andere Erkrankungen in MRT- und CT-Scans zu erkennen.
Prädiktive Analytik und Vorhersage von Krankheitsausbrüchen
Deep Learning kann verwendet werden, um große Mengen historischer Daten zu untersuchen und so Vorhersagen und Trends für die Zukunft zu liefern. Dies ist besonders nützlich bei großen Pandemien (wie COVID-19) und kann zur Steuerung von Gesundheitsmaßnahmen in Zeiten der Panik verwendet werden.
Überwachung und Management von Patienten
In großen Krankenhäusern werden Deep Learning-Modelle in Systeme integriert, die von den Patienten selbst getragen werden können. Dies hilft den Krankenhäusern bei der Verfolgung einfacher Merkmale, wie z.B. Vitalzeichen und Messwerte. Dieses Deep Learning-Modell ist darauf trainiert, Veränderungen in den regelmäßigen Mustern zu erkennen und das Krankenhaus entsprechend in Echtzeit zu informieren.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep Learning eine technologische Komponente ist, die die Arbeitsabläufe in vielen Branchen verbessert hat. Mit seiner großen Bandbreite an Anwendungen – von fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen bis hin zu prädiktiven Analysen im Gesundheitswesen – ist Deep Learning ein wesentlicher Bestandteil der Entwicklung von Systemen, die den menschlichen Verstand imitieren. Diese Anwendungen verdeutlichen die transformative Wirkung von Deep Learning bei der Verbesserung der betrieblichen Abläufe, der Sicherheit und der allgemeinen Funktionalität in diesen Schlüsselindustrien.
