Na gut, tauchen wir in den Begriff «Deep Learning» ein, oder wie einige es gerne nennen, DL. Stell dir vor, du bringst einem Kleinkind, nennen wir ihn Johnny, bei, ein Star-Radfahrer zu werden. Du würdest Johnny nicht einfach im Hinterhof üben lassen, oder? Nein, du würdest ihn in den Park mitnehmen, ihn die hügeligen Landschaften meistern lassen, um kurvige Wege navigieren und vielleicht mal eine schlammige Strecke oder zwei erleben lassen. So funktioniert genau Deep Learning!
Deep Learning ist wie ein heller Schüler in der grossen Klasse des maschinellen Lernens (ML). Es nutzt speziell eine spezielle Struktur, die als neuronale Netzwerke bekannt ist, ähnlich wie unsere eigene Gehirnstruktur, mit Unmengen (und ich meine UNMENGEN) von Schichten. Diese Schichten geben ihm das ‹tiefe› Etikett. Denke an jede Schicht als ein anderes Terrain, auf dem Johnny übt. Jede davon hilft ihm, einen neuen Aspekt des Radfahrens zu erlernen.
Der Trick beim Deep Learning ist, dass es ein Datenfresser ist. Es verschlingt riesige Mengen an Daten, nutzt sie zum Lernen und Verbessern, genau wie Johnny, der durch alle Arten von Geländen fährt, um besser im Radfahren zu werden.
Um es einfach auszudrücken, Deep Learning ist eine fortgeschrittene Technik unter dem Dach des maschinellen Lernens. Es ist wie ein eifriger Schüler, der ständig lernt und sich verbessert, seine Fähigkeiten durch die Verarbeitung einer Fülle von Daten perfektioniert. Ziemlich cool, oder? Das ist ein ziemlich cleverer Maschinen-Junge, den wir da haben!