Kaum ein anderes Thema hat in der jüngsten Zeit im Machine Learning Umfeld für mehr Aufsehen gesorgt als Deep Learning. Deep Learning umfasst verschiedenste Arten von komplexen neuronalen Netzarchitekturen, die sich unter anderem zur Verarbeitung von Bild-, Ton- und Textinformationen eignen. Aber auch klassische Data Science Fragestellungen wie Klassifikations- oder Regressionsprobleme können mit Deep Learning Methoden gelöst werden.

„Deep“ werden die Modelle dadurch, dass, nicht wie bei herkömmlichen neuronalen Netzen nur eine Schicht an Neuronen, sondern mehrere Schichten in der Netzarchitektur modelliert werden. Dadurch ist das neuronale Netz in der Lage, komplexeste Zusammenhänge, Interaktionen und Abstraktionen aus den Daten abzuleiten. Das Training von Deep Learning Modellen erfordert jedoch viel Erfahrung und Fingerspitzengefühl.

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