{"id":34117,"date":"2025-07-31T10:56:45","date_gmt":"2025-07-31T08:56:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/?post_type=glossary&p=34117"},"modified":"2025-08-01T09:29:18","modified_gmt":"2025-08-01T07:29:18","slug":"deep-learning","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/glossar\/deep-learning\/","title":{"rendered":"Deep Learning"},"content":{"rendered":"

Deep Learning<\/strong><\/h1>\n

Definition: Was ist Deep Learning?<\/strong><\/h2>\n

Deep Learning ist eine der spannendsten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens. Dahinter steckt ein Netzwerk aus k\u00fcnstlichen Neuronen, das aus vielen Schichten besteht. Deshalb hei\u00dft es \u201eDeep Learning\u201c (engl. \u201edeep\u201c = tief). Diese Form von Lernen kann gro\u00dfe Datenmengen durchsuchen und Muster oder Strukturen finden, die uns Menschen oft verborgen bleiben. Deep-Learning-Modelle lernen, immer abstraktere Merkmale zu identifizieren. Sie k\u00f6nnen zum Beispiel in Fotos Gesichter oder in Sprachaufnahmen Stimmungen erkennen.<\/p>\n

Wie funktioniert Deep Learning?<\/strong><\/h2>\n

K\u00fcnstliche neuronale Netze sind das Zentrum von Deep Learning. Diese bestehen aus mehreren Schichten. Jede verarbeitet die Daten auf ihre Weise und leitet die Ergebnisse weiter. Mit jeder Schicht wird es abstrakter: Aus Pixeln wird ein Rand, aus R\u00e4ndern ein Muster, aus Mustern ein Objekt. Das Modell lernt selbstst\u00e4ndig, welche Merkmale wichtig sind. Dazu wird es mit vielen Beispielen trainiert. Diese Form des Lernens ist besonders leistungsf\u00e4hig, erfordert jedoch gro\u00dfe Datenmengen und hohe Rechenleistung.<\/p>\n

Abgrenzung zu Machine Learning<\/strong><\/h2>\n

Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens. Es lernt meist aus unstrukturierten Daten<\/em>, also z. B. Bildern, Texten oder Audiodateien. F\u00fcr klassische Machine-Learning-Verfahren wie Entscheidungsb\u00e4ume, Random Forests oder Support Vector Machines braucht es im Gegensatz dazu h\u00e4ufig strukturierte Daten<\/em> und manuell erstellte Merkmale.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Kriterium<\/strong><\/td>\nKlassisches Machine Learning<\/strong><\/td>\nDeep Learning<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Datenstruktur<\/td>\nVor allem strukturierte Daten<\/td>\nStrukturierte und unstrukturierte Daten (z. B. Bilder, Texte)<\/td>\n<\/tr>\n
Feature-Auswahl<\/td>\nMerkmale m\u00fcssen meist von Menschen erstellt werden<\/td>\nMerkmale werden automatisch vom Modell gelernt<\/td>\n<\/tr>\n
Modellarchitektur<\/td>\nEher einfache, flache Modelle<\/td>\nMehrschichtig (\u201edeep\u201c)<\/td>\n<\/tr>\n
Rechenaufwand<\/td>\nWeniger Rechenleistung n\u00f6tig<\/td>\nHoher Rechenbedarf, meist spezielle Hardware n\u00f6tig<\/td>\n<\/tr>\n
Datenmenge<\/td>\nFunktioniert auch mit kleineren Datens\u00e4tzen<\/td>\nBen\u00f6tigt gro\u00dfe Mengen an Daten, oft schwerer interpretierbar<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Relevanz f\u00fcr Unternehmen<\/strong><\/h2>\n

Deep Learning bietet neue M\u00f6glichkeiten, wo andere Methoden nicht mehr weiterkommen. Unternehmen nutzen es, um automatisierte Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Prognosemodelle zu entwickeln. Deep Learning ist besonders relevant, wenn sehr gro\u00dfe Datenmengen mit komplexen Mustern bearbeitet werden m\u00fcssen. Das kann zum Beispiel im Qualit\u00e4tsmanagement oder bei der Kundenanalyse sein. Oder auch bei der Wartung, die vorher geplant werden soll.<\/p>\n

Praxisbeispiel: Automatisierte Fehlererkennung<\/strong><\/h2>\n

In einer Fabrik sorgt Deep Learning daf\u00fcr, dass fehlerhafte Produkte schon beim Blick auf das Flie\u00dfband erkannt werden. Kameras machen Fotos von jedem Teil. Ein spezielles Computerprogramm pr\u00fcft die Bilder auf Fehler. Das System findet Fehler, die Menschen nicht sehen. Und das sehr schnell. So wird weniger Ausschuss produziert und die Abl\u00e4ufe werden besser.<\/p>\n

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Mit Daten und KI die Zukunft gestalten<\/p>\r\n\t\t\t

Ob Grundlagen oder Deep Dive \u2013 entwickle deine Skills im Bereich \u201cData Analytics und K\u00fcnstliche Intelligenz\u201d gezielt weiter und mach dich fit f\u00fcr die datengetriebene Arbeitswelt.<\/p>\n\r\n\t\t\tJetzt entdecken<\/a>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\t

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FAQ<\/strong><\/h2>\n

Ist Deep Learning nur f\u00fcr Gro\u00dfunternehmen relevant?<\/strong><\/h3>\n

Nein. Gro\u00dfe Unternehmen profitieren zwar durch ihre gro\u00dfen Datenmengen besonders. Aber auch kleinere Organisationen k\u00f6nnen Deep Learning einsetzen. Das geht zum Beispiel mit vorab trainierten Modellen oder mit spezialisierten Dienstleistern.<\/p>\n

Wie viel Daten sind notwendig?<\/strong><\/h3>\n

Deep Learning ben\u00f6tigt meist sehr viele Trainingsdaten, um gute Ergebnisse zu liefern. Die Datenqualit\u00e4t ist dabei genauso entscheidend wie die Datenmenge.<\/p>\n

Welche Voraussetzungen sind notwendig?<\/strong><\/h3>\n

Neben ausreichend Daten braucht es Rechenkapazit\u00e4t (oft mit GPU-Unterst\u00fctzung) und fundiertes Fachwissen im Bereich Modelltraining, -optimierung und Bewertung der Ergebnisse.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Definition: Was ist Deep Learning?<\/strong><\/h2>\r\nDeep Learning ist eine der spannendsten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens. Dahinter steckt ein Netzwerk aus k\u00fcnstlichen Neuronen, das aus vielen Schichten besteht. Deshalb hei\u00dft es \u201eDeep Learning\u201c (engl. \u201edeep\u201c = tief). Diese Form von Lernen kann gro\u00dfe Datenmengen durchsuchen und Muster oder Strukturen finden, die uns Menschen oft verborgen bleiben. Deep-Learning-Modelle lernen, immer abstraktere Merkmale zu identifizieren. Sie k\u00f6nnen zum Beispiel in Fotos Gesichter oder in Sprachaufnahmen Stimmungen erkennen.\r\n

Wie funktioniert Deep Learning?<\/strong><\/h2>\r\nK\u00fcnstliche neuronale Netze sind das Zentrum von Deep Learning. Diese bestehen aus mehreren Schichten. Jede verarbeitet die Daten auf ihre Weise und leitet die Ergebnisse weiter. Mit jeder Schicht wird es abstrakter: Aus Pixeln wird ein Rand, aus R\u00e4ndern ein Muster, aus Mustern ein Objekt. Das Modell lernt selbstst\u00e4ndig, welche Merkmale wichtig sind. Dazu wird es mit vielen Beispielen trainiert. Diese Form des Lernens ist besonders leistungsf\u00e4hig, erfordert jedoch gro\u00dfe Datenmengen und hohe Rechenleistung.\r\n

Abgrenzung zu Machine Learning<\/strong><\/h2>\r\nDeep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens. Es lernt meist aus unstrukturierten Daten<\/em>, also z. B. Bildern, Texten oder Audiodateien. F\u00fcr klassische Machine-Learning-Verfahren wie Entscheidungsb\u00e4ume, Random Forests oder Support Vector Machines braucht es im Gegensatz dazu h\u00e4ufig strukturierte Daten<\/em> und manuell erstellte Merkmale.\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n
Kriterium<\/strong><\/td>\r\nKlassisches Machine Learning<\/strong><\/td>\r\nDeep Learning<\/strong><\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Datenstruktur<\/td>\r\nVor allem strukturierte Daten<\/td>\r\nStrukturierte und unstrukturierte Daten (z. B. Bilder, Texte)<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Feature-Auswahl<\/td>\r\nMerkmale m\u00fcssen meist von Menschen erstellt werden<\/td>\r\nMerkmale werden automatisch vom Modell gelernt<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Modellarchitektur<\/td>\r\nEher einfache, flache Modelle<\/td>\r\nMehrschichtig (\u201edeep\u201c)<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Rechenaufwand<\/td>\r\nWeniger Rechenleistung n\u00f6tig<\/td>\r\nHoher Rechenbedarf, meist spezielle Hardware n\u00f6tig<\/td>\r\n<\/tr>\r\n
Datenmenge<\/td>\r\nFunktioniert auch mit kleineren Datens\u00e4tzen<\/td>\r\nBen\u00f6tigt gro\u00dfe Mengen an Daten, oft schwerer interpretierbar<\/td>\r\n<\/tr>\r\n<\/tbody>\r\n<\/table>\r\n

Relevanz f\u00fcr Unternehmen<\/strong><\/h2>\r\nDeep Learning bietet neue M\u00f6glichkeiten, wo andere Methoden nicht mehr weiterkommen. Unternehmen nutzen es, um automatisierte Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Prognosemodelle zu entwickeln. Deep Learning ist besonders relevant, wenn sehr gro\u00dfe Datenmengen mit komplexen Mustern bearbeitet werden m\u00fcssen. Das kann zum Beispiel im Qualit\u00e4tsmanagement oder bei der Kundenanalyse sein. Oder auch bei der Wartung, die vorher geplant werden soll.\r\n

Praxisbeispiel: Automatisierte Fehlererkennung<\/strong><\/h2>\r\nIn einer Fabrik sorgt Deep Learning daf\u00fcr, dass fehlerhafte Produkte schon beim Blick auf das Flie\u00dfband erkannt werden. Kameras machen Fotos von jedem Teil. Ein spezielles Computerprogramm pr\u00fcft die Bilder auf Fehler. Das System findet Fehler, die Menschen nicht sehen. Und das sehr schnell. So wird weniger Ausschuss produziert und die Abl\u00e4ufe werden besser.\r\n\r\n[pods name=\"seminartipp\" slug=\"34001\" template=\"Seminartipp\"]\r\n

FAQ<\/strong><\/h2>\r\n

Ist Deep Learning nur f\u00fcr Gro\u00dfunternehmen relevant?<\/strong><\/h3>\r\nNein. Gro\u00dfe Unternehmen profitieren zwar durch ihre gro\u00dfen Datenmengen besonders. Aber auch kleinere Organisationen k\u00f6nnen Deep Learning einsetzen. Das geht zum Beispiel mit vorab trainierten Modellen oder mit spezialisierten Dienstleistern.\r\n

Wie viel Daten sind notwendig?<\/strong><\/h3>\r\nDeep Learning ben\u00f6tigt meist sehr viele Trainingsdaten, um gute Ergebnisse zu liefern. Die Datenqualit\u00e4t ist dabei genauso entscheidend wie die Datenmenge.\r\n

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