Fondamental Aktualisiert 2026-04
Deep Learning
Definition
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um komplexe Muster direkt aus Rohdaten zu erlernen.
Siehe auch im Glossar
M
Machine Learning
Machine Learning ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern – ohne für jede Aufgabe explizit programmiert zu werden.
N
Neuronales Netz
Ein neuronales Netz ist ein Rechenmodell, das vom menschlichen Gehirn inspiriert ist und aus Schichten miteinander verbundener Knoten besteht, die Informationen verarbeiten, um Muster zu erlernen.
L
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde und in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
T
Transformer
Der Transformer ist die neuronale Netzwerkarchitektur, die allen modernen LLMs zugrunde liegt – entwickelt von Google im Jahr 2017.
Tools, die deep learning verwenden
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Machine Learning verwendet klassische Algorithmen, die manuell extrahierte Features erfordern. Deep Learning hingegen lernt Features automatisch aus Rohdaten mithilfe tiefer neuronaler Netze.
Benötigt Deep Learning viele Daten?
Ja, in der Regel schon. Leistungsfähige Deep-Learning-Modelle werden auf Millionen oder sogar Milliarden von Beispielen trainiert. Deshalb sind leistungsstarke GPUs und große Datensätze unverzichtbar.
