Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die sich auf die Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen konzentriert, um komplexe Probleme zu lösen. Diese neuronalen Netze bestehen aus Schichten von Neuronen, die Signale empfangen, verarbeiten und ausgeben.
Deep Learning ist in der Lage, große Mengen an Daten zu verarbeiten und zu analysieren, um Vorhersagen zu treffen und Muster zu identifizieren. Es hat Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Bild- und Spracherkennung, autonomen Fahrzeugen, medizinischer Diagnose und Robotik.
Im Vergleich zu traditionellen maschinellen Lernverfahren ist Deep Learning in der Lage, tiefere und komplexere Modelle zu erstellen, die genauer und effektiver sind. Dies wird durch die Verwendung von Deep Neural Networks erreicht, die in der Lage sind, Hierarchien von Merkmalen zu lernen und zu repräsentieren.
Deep Learning hat in den letzten Jahren aufgrund der Fortschritte in der Computerleistung und Datenverarbeitung eine breite Anwendung gefunden. Es wird erwartet, dass es in Zukunft eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von intelligenten Systemen spielen wird, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben auszuführen und menschenähnliche Entscheidungen zu treffen.
