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Whitepaper für Einsteiger veröffentlicht

Deep Learning in einfach: Microsoft erklärt die komplizierten KIs

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Foto von Sebastian Hardt

von Sebastian Hardt (@hardtboiled)-

Maschinelles lernen ist eines der Trendthemen schlechthin zurzeit. Ob Anwendungen wie Google Fotos, Google Lens oder Sprachassistenten wie Siri oder Alexa: Ohne die klugen Algorithmen? Undenkbar. Deep Learning ist die fortgeschrittenste Variante dieser Technologie, die zwar kompliziert ist, aber offenbar nicht zu kompliziert, als dass man sie nicht auch mit einfachen Worten erklären könnte.

Maschinelles Lernen, insbesondere das oft bei Bild- und Spracherkennung eingesetzte 'Deep Learning', ist jetzt schon seit einiger Zeit in aller Munde. Auch wir berichten häufig über Neuigkeiten aus diesem spannenden Forschungsbereich - zum Beispiel, wenn eine KI plötzlich als Porträt-Künstler verblüfft, als leidlich witziger Stand-up-Comedian Menschen zum Lachen bringen oder als Diagnose-Profi für Brustkrebs Ärzten unter die Arme greifen soll.

Deep Learning erklärt mit Katzenbildern

Die Funktionsweise solcher Deep Learning Algorithmen ist, wer hätte es gedacht, natürlich einigermaßen kompliziert. Ungeheuer viele Daten und vor allem kluge Köpfe werden benötigt, um die neuronalen Netze so zu trainieren, dass sie nach einiger Zeit sinnvolle Ergebnisse ausspucken. Das Prinzip dahinter ist aber gar nicht so schwer zu kapieren, wie man vielleicht glaubt: Im Grunde bestehen die Algorithmen aus unterschiedlichen Schichten, die immer konkretere Fragen zu den eingegebenen Daten stellen. Bemerkenswert einleuchtend hat diesen Vorgang jetzt Microsofts 'Iskender Dirik' anhand eines neuronalen Netzes erklärt, das Katzenbilder identifizieren soll:

Deep Learning Schaubild Microsoft

Wie erkennt ein Deep Learning Algorithmus ein Katzenbild? Antwort: Mit vielen Daten, Fragen und jeder Menge Übung.

Quelle: (Iskender Dirik)  Microsoft 

Deep Learning Schaubild Microsoft

Wie erkennt ein Deep Learning Algorithmus ein Katzenbild? Antwort: Mit vielen Daten, Fragen und jeder Menge Übung.  

Quelle: (Iskender Dirik)  Microsoft 

"Die Knoten der ersten Schicht nehmen alle Eingabedaten auf, beispielsweise die Pixel von Bildern bei der Bildklassifizierung. Die erste Abstraktionsschicht versucht, Konzepte wie Formen - Dreiecke, Kreise, Linien - zu erkennen. Die nächste Schicht stellt Fragen wie "Ist dieses Dreieck ein Ohr?" Die letzte Schicht wird als Ausgabeschicht bezeichnet, nimmt all diese Informationen und stellt schließlich die Frage, ob dieses pelzige Etwas mit zwei spitzen Ohren eine Katze ist", schreibt Dirik, der bei Microsoft als Managing Director für Startups zuständig ist.

Das gesamte, reich bebilderte und nur wenige Seiten lange Whitepaper könnt ihr als PDF bei Microsoft herunterladen. Die kurzen Texte sind bewusst nicht für Experten, sondern für Anfänger verfasst und geben selbigen einen recht guten Einblick in die Hintergründe des Trendthemas. Wer dann auf den Geschmack gekommen ist, könnte übrigens mal bei Googles 'AI Experiments' vorbeischauen. Auch hier wird das Thema trotz der Komplexität mit viel Kurzweil präsentiert. Und es gibt obendrein viel zum Spielen und Rumalbern - reinschauen lohnt sich.

Quelle: Microsoft

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