{"id":128713,"date":"2022-10-26T15:04:44","date_gmt":"2022-10-26T22:04:44","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=128713"},"modified":"2024-07-06T16:39:47","modified_gmt":"2024-07-06T23:39:47","slug":"deep-learning-versus-neuronale-netzwerke","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/purely-educational\/deep-learning-versus-neuronale-netzwerke\/","title":{"rendered":"Deep Learning versus neuronale Netzwerke"},"content":{"rendered":"\n
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\"image_pdf\"<\/a>\"image_print\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Im Folgenden werden wir neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Netzwerke genauer definieren, ihre Unterschiede beleuchten und uns einige Beispiele aus der Praxis ansehen.<\/p>\n\n\n\n

Deep Learning versus neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein neuronales Netzwerk ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der die vernetzten Neuronen des menschlichen Gehirns modelliert werden.<\/p>\n\n\n\n

Im menschlichen Gehirn ist jedes Neuron mit einem anderen Neuron verbunden, um Informationen zu empfangen, zu verarbeiten und an andere Neuronen weiterzuleiten. Neuronale Netzwerke empfangen auf \u00e4hnliche Weise Informationen in der Eingabeschicht, verarbeiten sie in mindestens einer verborgenen Zwischenschicht und geben das Ergebnis dann an die Ausgabeschicht weiter. In seiner einfachsten Form besteht ein neuronales Netzwerk also aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Zwischenschicht und einer Ausgabeschicht.<\/p>\n\n\n\n

Deep Learning hingegen besteht aus mehreren verborgenen Schichten neuronaler Netzwerke, die komplexe Operationen mit riesigen Mengen <\/a>strukturierter und unstrukturierter Daten<\/a> durchf\u00fchren. Sie erkennen Muster in realen Daten wie Bildern, Texten, T\u00f6nen und Zeitreihen und verwenden Trainingsdaten, um die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert ein neuronales Netzwerk?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Neuronale Netzwerke k\u00f6nnen so trainiert werden, dass sie \u201edenken\u201c und verborgene Beziehungen, Muster sowie Trends in Daten im Kontext erkennen.<\/p>\n\n\n\n

Im ersten Schritt des Prozesses des neuronalen Netzwerks empf\u00e4ngt die erste Schicht die rohen Eingabedaten; anschlie\u00dfend empf\u00e4ngt jede nachfolgende Schicht die Ausgabe der vorangegangenen Schicht. Jede Schicht enth\u00e4lt eine Datenbank, in der alles gespeichert ist, was das Netzwerk zuvor gelernt hat, sowie programmierte oder interpretierte Regeln. Die Verarbeitung wird in jeder Schicht fortgesetzt, bis die Daten die Ausgabeschicht erreichen. Diese liefern dann das letztendliche Ergebnis.<\/p>\n\n\n\n

Ein neuronales Netzwerk kann mit \u00fcberwachtem oder un\u00fcberwachtem Lernverfahren trainiert werden. Beim \u00fcberwachten Lernen erh\u00e4lt das Netzwerk die gew\u00fcnschten Eingabe- und Ausgabealgorithmen, w\u00e4hrend beim un\u00fcberwachten Lernen das Netzwerk die Eingabe interpretieren und Ergebnisse ohne vorprogrammierte Anweisungen erzeugen kann.<\/p>\n\n\n\n

5 Beispiele eines neuronalen Netzwerks f\u00fcr Deep Learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Folgenden finden Sie f\u00fcnf Beispiele daf\u00fcr, wie neuronale Netzwerke f\u00fcr Deep Learning verwendet werden k\u00f6nnen:<\/p>\n\n\n\n

1. Prognosen in der Finanzwelt<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

In der Finanzwirtschaft wird Deep Learning eingesetzt, um Vorhersagen \u00fcber Aktienkurse, W\u00e4hrungen, Optionen und mehr zu treffen. Anhand der vergangenen Wertentwicklung von Aktien, Non-Profit-Kennzahlen und Jahresrenditen treffen die Anwendungen Vorhersagen, die Finanzmanagern helfen, Marktprognosen in Echtzeit zu stellen.<\/p>\n\n\n\n

2. Autonome Fahrzeuge<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Auf der Grundlage von Daten, die in Echtzeit von \u00fcber 1 Million Fahrzeugen gesammelt wurden, verwendet Tesla neuronale Netzwerke, um autonome Fahrzeuge bei der Navigation durch Ampeln und komplexe Stra\u00dfenverl\u00e4ufe zu unterst\u00fctzen und eine optimale Strecke zu finden. Das System nutzt Daten von Sensoren, Kameras und Radarger\u00e4ten, um Personen, Objekte und andere Fahrzeuge im Umfeld des Fahrzeugs zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

3. Analyse des Benutzerverhaltens<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Neuronale Netzwerke verarbeiten und analysieren gro\u00dfe Mengen an Inhalten, die von Benutzern auf sozialen Medien, Websites und mobilen Anwendungen generiert werden. Die daraus gewonnenen wertvollen Erkenntnisse werden genutzt, um gezielte Werbekampagnen zu entwickeln, die auf den Vorlieben, den Aktivit\u00e4ten und dem Kaufverhalten der Benutzer basieren.<\/p>\n\n\n\n

4. Diagnose und Therapie<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Neuronale Netzwerke werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt, um lebensbedrohliche Krankheiten wie Krebs zu erkennen, chronische Krankheiten zu behandeln und Anomalien mithilfe medizinischer Bildgebung zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

5. Polizeiliche \u00dcberwachung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Zwar ist der Einsatz von Deep Learning f\u00fcr diesen Zweck umstritten, dennoch nutzen einige Strafverfolgungsbeh\u00f6rden diese Technologie, um Verbrechen aufzudecken und zu verhindern. In diesen F\u00e4llen gleichen konvolutionale neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs) mithilfe von Algorithmen zur Gesichtserkennung menschliche Gesichter mit riesigen Mengen digitaler Bilder ab. So k\u00f6nnen sie ungew\u00f6hnliches Verhalten erkennen, Warnungen \u00fcber verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten versenden oder bekannte Fl\u00fcchtige identifizieren.<\/p>\n\n\n\n

4 Deep-Learning-Tools f\u00fcr den Aufbau neuronaler Netzwerke<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Mit Deep-Learning-Tools lassen sich die Entwicklung von Prototypen beschleunigen, die Modellgenauigkeit erh\u00f6hen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Nachfolgend finden Sie eine Auswahl der beliebtesten Optionen:<\/p>\n\n\n\n

1. TensorFlow<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

TensorFlow, eines der am weitesten verbreiteten Deep-Learning-Frameworks, ist eine auf Python basierende Open-Source-Bibliothek, die von Google entwickelt wurde, um Deep-Learning-Anwendungen effizient zu trainieren.<\/p>\n\n\n\n

TensorFlow wurde in C++ mit NVIDIAs GPU-Programmiersprache CUDA geschrieben und umfasst Support f\u00fcr mehrere GPUs, Graphen-Visualisierung und Warteschlangen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt es Sprachen wie Java, Python, R und Go f\u00fcr die Erstellung von Wrapper-Bibliotheken und zeichnet sich durch eine hervorragende Dokumentation, \u00e4u\u00dferst hilfreiche Anleitungen und eine aktive Community aus.<\/p>\n\n\n\n

2. Keras<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Keras ist eine benutzerfreundliche Deep-Learning-API, bei deren Entwicklung vor allem die Geschwindigkeit im Mittelpunkt stand. Mit dieser API lassen sich schnell und effizient hochentwickelte neuronale Netzwerke erstellen. Keras ist in Python geschrieben und unterst\u00fctzt Multi-GPU-Parallelit\u00e4t, verteiltes Training, Multi-Input- und Multi-Output-Training sowie mehrere Deep-Learning-Backends, einschlie\u00dflich Support f\u00fcr konvolutionale und rekurrente Netzwerke.<\/p>\n\n\n\n

Keras wird mit einer umfangreichen Dokumentation und Entwicklerhandb\u00fcchern ausgeliefert und l\u00e4sst sich nahtlos in TensorFlow integrieren. Die API dient als vereinfachte Schnittstelle zur komplexeren grafischen Benutzeroberfl\u00e4che von TensorFlow.<\/p>\n\n\n\n

3. Caffe<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Das von Berkeley AI Research (BAIR) mit Beitr\u00e4gen aus der Community entwickelte Deep-Learning-Framework Caffe wird \u00fcblicherweise zur Modellierung von konvolutionalen neuronalen Netzwerken f\u00fcr die visuelle Erkennung verwendet. Caffe ist f\u00fcr seine Geschwindigkeit bekannt und kann mit einer einzigen NVIDIA-GPU \u00fcber 60 Millionen Bilder pro Tag verarbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Caffe unterst\u00fctzt sowohl CPUs als auch GPUs sowie mehrere Programmierschnittstellen, darunter C, C++ und Python, und kann f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden \u2013 von akademischen Forschungsprojekten bis hin zu gro\u00df angelegten Unternehmensanwendungen.<\/p>\n\n\n\n

4. Torch und PyTorch<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Torch ist ein Open-Source-Framework f\u00fcr Deep Learning, das schnellen und effizienten GPU-Support bietet. Es verwendet die Skriptsprache LuaJIT mit einer zugrunde liegenden C\/CUDA-Implementierung f\u00fcr die GPU-Programmierung. Das Framework bietet mehrere Algorithmen f\u00fcr Deep-Learning-Anwendungen in den Bereichen Computer Vision (Maschinelles Sehen), Signalverarbeitung sowie Video- und Bildverarbeitung.<\/p>\n\n\n\n

PyTorch<\/a>, eine in C++, CUDA und Python geschriebene Version von Torch, ist eine Portierung auf Torch f\u00fcr den Aufbau von tiefen neuronalen Netzwerken, die den Prozess weniger komplex macht. Sie wird in der Regel f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) und Computer Vision verwendet.<\/p>\n\n\n\n

Was ist ein tiefes neuronales Netzwerk?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Deep Learning, ebenfalls ein Teilbereich des maschinellen Lernens, setzt Algorithmen ein, um Muster in komplexen Daten zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Im Gegensatz zu Algorithmen des maschinellen Lernens, die beschriftete Datens\u00e4tze ben\u00f6tigen, k\u00f6nnen Deep-Learning-Netzwerke mit un\u00fcberwachtem Lernen (das keine beschrifteten Datens\u00e4tze ben\u00f6tigt) trainiert werden. So k\u00f6nnen sie eine Merkmalsextraktion durchf\u00fchren, ohne auf menschliche Eingaben angewiesen zu sein.<\/p>\n\n\n\n

Die Bezeichnung \u201eDeep Learning\u201c r\u00fchrt daher, dass im Deep-Learning-Modell mehrere verborgene Schichten genutzt werden. W\u00e4hrend ein einfaches neuronales Netzwerk aus einer Eingabe-, einer Ausgabe- und einer verborgenen Zwischenschicht besteht, hat ein tiefes neuronales Netzwerk mehrere verborgene Verarbeitungsschichten.<\/p>\n\n\n\n

Durch diese zus\u00e4tzlichen Schichten k\u00f6nnen Deep-Learning-Systeme Vorhersagen mit gr\u00f6\u00dferer Genauigkeit treffen. Im Vergleich zu einem einfacheren neuronalen Netzwerk ben\u00f6tigen sie jedoch Millionen von Beispieldatenpunkten und Hunderte von Trainingsstunden.<\/p>\n\n\n\n

Siehe auch:<\/em> Deep Learning versus maschinelles Lernen<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Neuronale Netzwerke versus tiefe neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein tiefes neuronales Netzwerk ist eine kompliziertere Form eines neuronalen Netzwerks. W\u00e4hrend neuronale Netzwerke ein einzelnes Ergebnis liefern, z. B. ein Wort, eine L\u00f6sung oder eine Aktion, erstellen tiefe Netzwerke eine globale L\u00f6sung auf der Grundlage aller eingegebenen Daten.<\/p>\n\n\n\n

Da es mehrere Schichten beinhaltet, dauert das Training eines tiefen neuronalen Netzwerks zwar l\u00e4nger als das eines neuronalen Netzwerks, aber daf\u00fcr bietet es eine h\u00f6here Performance, Effizienz und Genauigkeit.<\/p>\n\n\n\n

Ein neuronales Netzwerk umfasst Komponenten wie Neuronen, Verbindungen, Weitergabefunktionen, Lernrate und Gewichtung. Im Gegensatz dazu besteht ein Deep-Learning-Netzwerk in der Regel aus einer Hauptplatine, Prozessoren (CPU oder GPU), gro\u00dfen Mengen an RAM und einer gro\u00dfen Stromversorgungseinheit (PSU) f\u00fcr die Verarbeitung komplexer Deep-Learning-Funktionen und umfangreicher Datens\u00e4tze.<\/p>\n\n\n\n

Zu den Arten der Architektur neuronaler Netzwerke geh\u00f6ren Feed-Forward-, rekurrente und symmetrisch verbundene neuronale Netzwerke, w\u00e4hrend zu den Deep-Learning-Typen un\u00fcberwachte vortrainierte, konvolutionale, rekurrente und rekursive neuronale Netzwerke geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n

Siehe auch:<\/em> Maschinelles Lernen versus KI<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Weshalb werden neuronale Netzwerke mit GPUs schneller ausgef\u00fchrt?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

CPUs sind leistungsstark und vielseitig. Ihre F\u00e4higkeit, Aufgaben in einer sequenziellen Reihenfolge auszuf\u00fchren, erm\u00f6glicht es ihnen, zwischen den vielen Aufgaben der allgemeinen Datenverarbeitung beliebig hin und her zu wechseln. Allerdings bedeutet dies, dass sie bei jeder Aufgabe mehrere Wege zur\u00fccklegen m\u00fcssen, um Daten in den und aus dem Speicher zu \u00fcbertragen.<\/p>\n\n\n\n

Neuronale Netzwerke ben\u00f6tigen einen hohen Durchsatz, um gro\u00dfe Datenmengen nahezu in Echtzeit pr\u00e4zise zu verarbeiten. Im Vergleich zu CPUs<\/a> bieten GPUs eine h\u00f6here Speicherbandbreite, einen schnelleren Speicherzugriff und die notwendige Parallelit\u00e4t, um die Hochleistungsanforderungen eines neuronalen Netzwerks zu erf\u00fcllen.<\/p>\n\n\n\n

Dank der Parallelit\u00e4t k\u00f6nnen sie mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen. Eine GPU kann z. B. aktuelle Matrixbl\u00f6cke verarbeiten, w\u00e4hrend sie weitere Bl\u00f6cke aus dem Systemspeicher abruft, anstatt eine Aufgabe nach der anderen zu erledigen, wie es bei einer CPU der Fall ist.<\/p>\n\n\n\n

Dadurch eignet sie sich perfekt f\u00fcr die Architektur des neuronalen Netzwerks, da Aufgaben und Workloads mit denselben Operationen f\u00fcr eine schnellere und effizientere Verarbeitung auf mehrere GPU-Cores verteilt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Da neuronale Netzwerke f\u00fcr eine bessere Genauigkeit umfangreiche und komplexe Daten ben\u00f6tigen, kann das Training mehrere Tage bis Wochen dauern. Eine Hochleistungs-Performance wird extrem wichtig, wenn gr\u00f6\u00dfere kontinuierliche Datens\u00e4tze zur Erweiterung und Verfeinerung des neuronalen Netzwerks verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n

Beschleunigung von Deep-Learning-Workflows mit AIRI\/\/S<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Deep-Learning-Algorithmen f\u00fchren unz\u00e4hlige komplexe Berechnungen mit riesigen Datenmengen durch, um zu lernen und Merkmale zu extrahieren. Da die Nachfrage nach Big-Data und KI steigt, sind GPUs und Parallelverarbeitung unerl\u00e4sslich geworden, um die Lernzeiten von Deep-Learning-Anwendungen zu verk\u00fcrzen.<\/p>\n\n\n\n

Pure Storage\u00ae und NVIDIA haben gemeinsam die moderne KI-Infrastruktur AIRI\/\/S<\/a>\u2122 entwickelt. AIRI\/\/S<\/a> basiert auf Pure FlashBlade\/\/S<\/a>\u00ae und der DGX A100-GPU von NVIDIA, einer f\u00fcr Deep Learning entwickelten und optimierten GPU der n\u00e4chsten Generation. Mit einer schnellen, einfachen und zukunftssicheren Infrastruktur vereinfacht AIRI\/\/S die KI auf breiter Basis.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Erleben Sie mehr KI-Leistung und -Effizienz mit<\/em><\/strong> AIRI\/\/S<\/em><\/strong><\/a>.<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Written By:<\/strong><\/p>\n\n\n

Everpure<\/a><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Die Begriffe \u201eneuronales Netzwerk\u201c und \u201eDeep Learning\u201c werden oft synonym verwendet, allerdings gibt es einige feine Unterschiede zwischen den beiden Konzepten. Beide sind Teilbereiche des maschinellen Lernens<\/a>. Ein neuronales Netzwerk ahmt die Funktionsweise der biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn nach, w\u00e4hrend ein Deep-Learning-Netzwerk mehrere Schichten von neuronalen Netzwerken umfasst.<\/p>\n

Im Folgenden werden wir neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Netzwerke genauer definieren, ihre Unterschiede beleuchten und uns einige Beispiele aus der Praxis ansehen.<\/p>\n

Deep Learning versus neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?<\/strong><\/h2>\n

Ein neuronales Netzwerk ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der die vernetzten Neuronen des menschlichen Gehirns modelliert werden.<\/p>\n

Im menschlichen Gehirn ist jedes Neuron mit einem anderen Neuron verbunden, um Informationen zu empfangen, zu verarbeiten und an andere Neuronen weiterzuleiten. Neuronale Netzwerke empfangen auf \u00e4hnliche Weise Informationen in der Eingabeschicht, verarbeiten sie in mindestens einer verborgenen Zwischenschicht und geben das Ergebnis dann an die Ausgabeschicht weiter. In seiner einfachsten Form besteht ein neuronales Netzwerk also aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Zwischenschicht und einer Ausgabeschicht.<\/p>\n

Deep Learning hingegen besteht aus mehreren verborgenen Schichten neuronaler Netzwerke, die komplexe Operationen mit riesigen Mengen\u00a0<\/a>strukturierter und unstrukturierter Daten<\/a>\u00a0durchf\u00fchren. Sie erkennen Muster in realen Daten wie Bildern, Texten, T\u00f6nen und Zeitreihen und verwenden Trainingsdaten, um die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu verbessern.<\/p>\n

Wie funktioniert ein neuronales Netzwerk?<\/strong><\/h2>\n

Neuronale Netzwerke k\u00f6nnen so trainiert werden, dass sie \u201edenken\u201c und verborgene Beziehungen, Muster sowie Trends in Daten im Kontext erkennen.<\/p>\n

Im ersten Schritt des Prozesses des neuronalen Netzwerks empf\u00e4ngt die erste Schicht die rohen Eingabedaten; anschlie\u00dfend empf\u00e4ngt jede nachfolgende Schicht die Ausgabe der vorangegangenen Schicht. Jede Schicht enth\u00e4lt eine Datenbank, in der alles gespeichert ist, was das Netzwerk zuvor gelernt hat, sowie programmierte oder interpretierte Regeln. Die Verarbeitung wird in jeder Schicht fortgesetzt, bis die Daten die Ausgabeschicht erreichen. Diese liefern dann das letztendliche Ergebnis.<\/p>\n

Ein neuronales Netzwerk kann mit \u00fcberwachtem oder un\u00fcberwachtem Lernverfahren trainiert werden. Beim \u00fcberwachten Lernen erh\u00e4lt das Netzwerk die gew\u00fcnschten Eingabe- und Ausgabealgorithmen, w\u00e4hrend beim un\u00fcberwachten Lernen das Netzwerk die Eingabe interpretieren und Ergebnisse ohne vorprogrammierte Anweisungen erzeugen kann.<\/p>\n

5 Beispiele eines neuronalen Netzwerks f\u00fcr Deep Learning<\/strong><\/h2>\n

Im Folgenden finden Sie f\u00fcnf Beispiele daf\u00fcr, wie neuronale Netzwerke f\u00fcr Deep Learning verwendet werden k\u00f6nnen:<\/p>\n

1. Prognosen in der Finanzwelt<\/strong><\/h3>\n

In der Finanzwirtschaft wird Deep Learning eingesetzt, um Vorhersagen \u00fcber Aktienkurse, W\u00e4hrungen, Optionen und mehr zu treffen. Anhand der vergangenen Wertentwicklung von Aktien, Non-Profit-Kennzahlen und Jahresrenditen treffen die Anwendungen Vorhersagen, die Finanzmanagern helfen, Marktprognosen in Echtzeit zu stellen.<\/p>\n

2. Autonome Fahrzeuge<\/strong><\/h3>\n

Auf der Grundlage von Daten, die in Echtzeit von \u00fcber 1 Million Fahrzeugen gesammelt wurden, verwendet Tesla neuronale Netzwerke, um autonome Fahrzeuge bei der Navigation durch Ampeln und komplexe Stra\u00dfenverl\u00e4ufe zu unterst\u00fctzen und eine optimale Strecke zu finden. Das System nutzt Daten von Sensoren, Kameras und Radarger\u00e4ten, um Personen, Objekte und andere Fahrzeuge im Umfeld des Fahrzeugs zu erkennen.<\/p>\n

3. Analyse des Benutzerverhaltens<\/strong><\/h3>\n

Neuronale Netzwerke verarbeiten und analysieren gro\u00dfe Mengen an Inhalten, die von Benutzern auf sozialen Medien, Websites und mobilen Anwendungen generiert werden. Die daraus gewonnenen wertvollen Erkenntnisse werden genutzt, um gezielte Werbekampagnen zu entwickeln, die auf den Vorlieben, den Aktivit\u00e4ten und dem Kaufverhalten der Benutzer basieren.<\/p>\n

4. Diagnose und Therapie<\/strong><\/h3>\n

Neuronale Netzwerke werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt, um lebensbedrohliche Krankheiten wie Krebs zu erkennen, chronische Krankheiten zu behandeln und Anomalien mithilfe medizinischer Bildgebung zu erkennen.<\/p>\n

5. Polizeiliche \u00dcberwachung<\/strong><\/h3>\n

Zwar ist der Einsatz von Deep Learning f\u00fcr diesen Zweck umstritten, dennoch nutzen einige Strafverfolgungsbeh\u00f6rden diese Technologie, um Verbrechen aufzudecken und zu verhindern. In diesen F\u00e4llen gleichen konvolutionale neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs)\u00a0mithilfe von Algorithmen zur Gesichtserkennung menschliche Gesichter mit riesigen Mengen digitaler Bilder ab. So k\u00f6nnen sie ungew\u00f6hnliches Verhalten erkennen, Warnungen \u00fcber verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten versenden oder bekannte Fl\u00fcchtige identifizieren.<\/p>\n

4 Deep-Learning-Tools f\u00fcr den Aufbau neuronaler Netzwerke<\/strong><\/h2>\n

Mit Deep-Learning-Tools lassen sich die Entwicklung von Prototypen beschleunigen, die Modellgenauigkeit erh\u00f6hen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Nachfolgend finden Sie eine Auswahl der beliebtesten Optionen:<\/p>\n

1. TensorFlow<\/strong><\/h3>\n

TensorFlow, eines der am weitesten verbreiteten Deep-Learning-Frameworks, ist eine auf Python basierende Open-Source-Bibliothek, die von Google entwickelt wurde, um Deep-Learning-Anwendungen effizient zu trainieren.<\/p>\n

TensorFlow wurde in C++ mit NVIDIAs GPU-Programmiersprache CUDA geschrieben und umfasst Support f\u00fcr mehrere GPUs, Graphen-Visualisierung und Warteschlangen. Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt es Sprachen wie Java, Python, R und Go f\u00fcr die Erstellung von Wrapper-Bibliotheken und zeichnet sich durch eine hervorragende Dokumentation, \u00e4u\u00dferst hilfreiche Anleitungen und eine aktive Community aus.<\/p>\n

2. Keras<\/strong><\/h3>\n

Keras ist eine benutzerfreundliche Deep-Learning-API, bei deren Entwicklung vor allem die Geschwindigkeit im Mittelpunkt stand. Mit dieser API lassen sich schnell und effizient hochentwickelte neuronale Netzwerke erstellen. Keras ist in Python geschrieben und unterst\u00fctzt Multi-GPU-Parallelit\u00e4t, verteiltes Training, Multi-Input- und Multi-Output-Training sowie mehrere Deep-Learning-Backends, einschlie\u00dflich Support f\u00fcr konvolutionale und rekurrente Netzwerke.<\/p>\n

Keras wird mit einer umfangreichen Dokumentation und Entwicklerhandb\u00fcchern ausgeliefert und l\u00e4sst sich nahtlos in TensorFlow integrieren. Die API dient als vereinfachte Schnittstelle zur komplexeren grafischen Benutzeroberfl\u00e4che von TensorFlow.<\/p>\n

3. Caffe<\/strong><\/h3>\n

Das von Berkeley AI Research (BAIR) mit Beitr\u00e4gen aus der Community entwickelte Deep-Learning-Framework Caffe wird \u00fcblicherweise zur Modellierung von konvolutionalen neuronalen Netzwerken f\u00fcr die visuelle Erkennung verwendet. Caffe ist f\u00fcr seine Geschwindigkeit bekannt und kann mit einer einzigen NVIDIA-GPU \u00fcber 60 Millionen Bilder pro Tag verarbeiten.<\/p>\n

Caffe unterst\u00fctzt sowohl CPUs als auch GPUs sowie mehrere Programmierschnittstellen, darunter C, C++ und Python, und kann f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden\u00a0\u2013 von akademischen Forschungsprojekten bis hin zu gro\u00df angelegten Unternehmensanwendungen.<\/p>\n

4. Torch und PyTorch<\/strong><\/h3>\n

Torch ist ein Open-Source-Framework f\u00fcr Deep Learning, das schnellen und effizienten GPU-Support bietet. Es verwendet die Skriptsprache LuaJIT mit einer zugrunde liegenden C\/CUDA-Implementierung f\u00fcr die GPU-Programmierung. Das Framework bietet mehrere Algorithmen f\u00fcr Deep-Learning-Anwendungen in den Bereichen Computer Vision (Maschinelles Sehen), Signalverarbeitung sowie Video- und Bildverarbeitung.<\/p>\n

PyTorch<\/a>, eine in C++, CUDA und Python geschriebene Version von Torch, ist eine Portierung auf Torch f\u00fcr den Aufbau von tiefen neuronalen Netzwerken, die den Prozess weniger komplex macht. Sie wird in der Regel f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) und Computer Vision verwendet.<\/p>\n

Was ist ein tiefes neuronales Netzwerk?<\/strong><\/h2>\n

Deep Learning, ebenfalls ein Teilbereich des maschinellen Lernens, setzt Algorithmen ein, um Muster in komplexen Daten zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Im Gegensatz zu Algorithmen des maschinellen Lernens, die beschriftete Datens\u00e4tze ben\u00f6tigen, k\u00f6nnen Deep-Learning-Netzwerke mit un\u00fcberwachtem Lernen (das keine beschrifteten Datens\u00e4tze ben\u00f6tigt) trainiert werden. So k\u00f6nnen sie eine Merkmalsextraktion durchf\u00fchren, ohne auf menschliche Eingaben angewiesen zu sein.<\/p>\n

Die Bezeichnung \u201eDeep Learning\u201c r\u00fchrt daher, dass im Deep-Learning-Modell mehrere verborgene Schichten genutzt werden. W\u00e4hrend ein einfaches neuronales Netzwerk aus einer Eingabe-, einer Ausgabe- und einer verborgenen Zwischenschicht besteht, hat ein tiefes neuronales Netzwerk mehrere verborgene Verarbeitungsschichten.<\/p>\n

Durch diese zus\u00e4tzlichen Schichten k\u00f6nnen Deep-Learning-Systeme Vorhersagen mit gr\u00f6\u00dferer Genauigkeit treffen. Im Vergleich zu einem einfacheren neuronalen Netzwerk ben\u00f6tigen sie jedoch Millionen von Beispieldatenpunkten und Hunderte von Trainingsstunden.<\/p>\n

Siehe auch:<\/em> Deep Learning versus maschinelles Lernen<\/em><\/a><\/p>\n

Neuronale Netzwerke versus tiefe neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?<\/strong><\/h2>\n

Ein tiefes neuronales Netzwerk ist eine kompliziertere Form eines neuronalen Netzwerks. W\u00e4hrend neuronale Netzwerke ein einzelnes Ergebnis liefern, z. B. ein Wort, eine L\u00f6sung oder eine Aktion, erstellen tiefe Netzwerke eine globale L\u00f6sung auf der Grundlage aller eingegebenen Daten.<\/p>\n

Da es mehrere Schichten beinhaltet, dauert das Training eines tiefen neuronalen Netzwerks zwar l\u00e4nger als das eines neuronalen Netzwerks, aber daf\u00fcr bietet es eine h\u00f6here Performance, Effizienz und Genauigkeit.<\/p>\n

Ein neuronales Netzwerk umfasst Komponenten wie Neuronen, Verbindungen, Weitergabefunktionen, Lernrate und Gewichtung. Im Gegensatz dazu besteht ein Deep-Learning-Netzwerk in der Regel aus einer Hauptplatine, Prozessoren (CPU oder GPU), gro\u00dfen Mengen an RAM und einer gro\u00dfen Stromversorgungseinheit (PSU) f\u00fcr die Verarbeitung komplexer Deep-Learning-Funktionen und umfangreicher Datens\u00e4tze.<\/p>\n

Zu den Arten der Architektur neuronaler Netzwerke geh\u00f6ren Feed-Forward-, rekurrente und symmetrisch verbundene neuronale Netzwerke, w\u00e4hrend zu den Deep-Learning-Typen un\u00fcberwachte vortrainierte, konvolutionale, rekurrente und rekursive neuronale Netzwerke geh\u00f6ren.<\/p>\n

Siehe auch:<\/em> Maschinelles Lernen versus KI<\/em><\/a><\/p>\n

Weshalb werden neuronale Netzwerke mit GPUs schneller ausgef\u00fchrt?<\/strong><\/h2>\n

CPUs sind leistungsstark und vielseitig. Ihre F\u00e4higkeit, Aufgaben in einer sequenziellen Reihenfolge auszuf\u00fchren, erm\u00f6glicht es ihnen, zwischen den vielen Aufgaben der allgemeinen Datenverarbeitung beliebig hin und her zu wechseln. Allerdings bedeutet dies, dass sie bei jeder Aufgabe mehrere Wege zur\u00fccklegen m\u00fcssen, um Daten in den und aus dem Speicher zu \u00fcbertragen.<\/p>\n

Neuronale Netzwerke ben\u00f6tigen einen hohen Durchsatz, um gro\u00dfe Datenmengen nahezu in Echtzeit pr\u00e4zise zu verarbeiten. Im Vergleich zu CPUs<\/a>\u00a0bieten GPUs eine h\u00f6here Speicherbandbreite, einen schnelleren Speicherzugriff und die notwendige Parallelit\u00e4t, um die Hochleistungsanforderungen eines neuronalen Netzwerks zu erf\u00fcllen.<\/p>\n

Dank der Parallelit\u00e4t k\u00f6nnen sie mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen. Eine GPU kann z. B. aktuelle Matrixbl\u00f6cke verarbeiten, w\u00e4hrend sie weitere Bl\u00f6cke aus dem Systemspeicher abruft, anstatt eine Aufgabe nach der anderen zu erledigen, wie es bei einer CPU der Fall ist.<\/p>\n

Dadurch eignet sie sich perfekt f\u00fcr die Architektur des neuronalen Netzwerks, da Aufgaben und Workloads mit denselben Operationen f\u00fcr eine schnellere und effizientere Verarbeitung auf mehrere GPU-Cores verteilt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Da neuronale Netzwerke f\u00fcr eine bessere Genauigkeit umfangreiche und komplexe Daten ben\u00f6tigen, kann das Training mehrere Tage bis Wochen dauern. Eine Hochleistungs-Performance wird extrem wichtig, wenn gr\u00f6\u00dfere kontinuierliche Datens\u00e4tze zur Erweiterung und Verfeinerung des neuronalen Netzwerks verwendet werden.<\/p>\n

Beschleunigung von Deep-Learning-Workflows mit AIRI\/\/S<\/strong><\/h2>\n

Deep-Learning-Algorithmen f\u00fchren unz\u00e4hlige komplexe Berechnungen mit riesigen Datenmengen durch, um zu lernen und Merkmale zu extrahieren. Da die Nachfrage nach Big-Data und KI steigt, sind GPUs und Parallelverarbeitung unerl\u00e4sslich geworden, um die Lernzeiten von Deep-Learning-Anwendungen zu verk\u00fcrzen.<\/p>\n

Pure Storage\u00ae und NVIDIA haben gemeinsam die moderne KI-Infrastruktur AIRI\/\/S<\/a>\u2122 entwickelt. AIRI\/\/S<\/a>\u00a0basiert auf Pure FlashBlade\/\/S<\/a>\u00ae\u00a0und der DGX A100-GPU von NVIDIA, einer f\u00fcr Deep Learning entwickelten und optimierten GPU der n\u00e4chsten Generation.\u00a0Mit einer schnellen, einfachen und zukunftssicheren Infrastruktur vereinfacht AIRI\/\/S die KI auf breiter Basis.<\/a><\/p>\n

Erleben Sie mehr KI-Leistung und -Effizienz mit<\/em><\/strong> AIRI\/\/S<\/em><\/strong><\/a>.<\/em><\/strong><\/p>\n

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Die Begriffe \u201eneuronales Netzwerk\u201c und \u201eDeep Learning\u201c werden oft synonym verwendet, allerdings gibt es einige feine Unterschiede zwischen den beiden Konzepten. Beide sind Teilbereiche des maschinellen Lernens. Ein neuronales Netzwerk ahmt die Funktionsweise der biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn nach, w\u00e4hrend ein Deep-Learning-Netzwerk mehrere Schichten von neuronalen Netzwerken umfasst.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":128714,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","_ppma_block_editor_authors":""},"categories":[13878],"tags":[14349,14917,13925,13926],"content-position":[],"ppma_author":[14047],"class_list":["post-128713","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-purely-educational","tag-ai-and-machine-learning-de","tag-airi-s-de","tag-flashblade-s-de","tag-nvidia-de"],"acf":[],"yoast_head":"\nDeep Learning versus neuronale Netzwerke | Blog Home<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Wir werfen einen Blick auf neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Netzwerke, beleuchten ihre Unterschiede und gehen 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