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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 10) 19.08.2020, 08:17 Uhr

Mit Deep Learning auf dem Weg zu KI-Systemen

Deep Learning bietet die Chance, komplexe Problemstellungen analog der Vorgehensweise eines Menschen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zu lösen.
Die wahre Herausforderung der Künstlichen Intelligenz (KI) liegt nicht im Lösen intellektuell schwieriger Problemstellungen mittels formaler mathematischer Regeln. Vielmehr darin komplexe Aufgaben, die sich nicht systematisieren lassen und sich damit keinem Formalismus erschließen, analog dem Menschen mittels kognitiver Fähigkeiten zu lösen.
Neuronale Netze (NN) als Basis spezieller Architekturen für Deep Learning (DL) (auch mehrschichtiges, tiefergehendes oder tiefes Lernen genannt) erweisen sich zunehmend als erfolgreicher Weg zur Lösung derartiger Probleme: NN bieten die Chance, die beiden wichtigsten Prozesse der Problemlösung im menschlichen Gehirn, den Verstehens- und Suchprozess abzubilden. DL als Methode des Maschinellen Lernens (ML), zielt darauf ab, eine umfangreiche (innere) Struktur (DL-Modell genannt) bestehend aus vielen, auch verschiedenen, NN zu schaffen, um derartige Aufgabenstellungen zu lösen.

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