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concept#Maschinelles Lernen#Künstliche Intelligenz#Daten#Softwaretechnik

Deep Learning

Lernparadigma mit tiefen neuronalen Netzen zur automatischen Merkmalsextraktion und Vorhersage.

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der mehrschichtige neuronale Netze zur automatischen Extraktion hierarchischer Merkmale aus Daten nutzt.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Datenplattform (Data Lake, Feature Store)CI/CD für Modell-Training und DeploymentMonitoring- und Observability-Tools

Prinzipien & Ziele

Datenqualität beeinflusst Ergebnisse stärker als Modellgröße.Vortrainierte Modelle als Basis für Transfer Learning nutzen.Reproduzierbarkeit und Versionierung von Daten und Modellen sicherstellen.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Bias in Trainingsdaten führt zu unfairen Vorhersagen.
  • Überanpassung bei unzureichender Validierung.
  • Hohe Betriebskosten durch wiederholtes Retraining.
  • Nutzen von vortrainierten Modellen und Transfer Learning zur Effizienzsteigerung.
  • Versionierung von Daten, Code und Modellartefakten.
  • Frühes Monitoring und automatisiertes Testen von Modellen im Betrieb.

I/O & Ressourcen

  • Repräsentative und gelabelte Trainingsdaten
  • Rechenressourcen (GPUs/TPUs) und Speicher
  • Domain-Kenntnis für Labeling und Evaluation
  • Trainiertes Modellartefakt
  • Evaluationsmetriken und Testberichte
  • Deployment-fähige Inferenz-Komponenten

Beschreibung

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der mehrschichtige neuronale Netze zur automatischen Extraktion hierarchischer Merkmale aus Daten nutzt. Es erzielt führende Ergebnisse in Bild-, Sprach- und Textaufgaben durch Training großer Modelle auf umfangreichen Datensätzen. Praxisanforderungen umfassen Modellarchitektur, Datenaufbereitung und erhebliche Rechenressourcen.

✔

  • State-of-the-art Leistung in vielen Perceptual-Tasks.
  • Automatische Merkmalsextraktion reduziert manuellen Aufwand.
  • Große Community und breites Ökosystem an Tools.

✖

  • Benötigt große, gelabelte Datensätze für gute Generalisierung.
  • Hohe Rechen- und Speicheranforderungen beim Training.
  • Schwierige Interpretierbarkeit der Modelle.

  • Genauigkeit (Accuracy)

    Anteil korrekt klassifizierter Beispiele; grundlegende Leistungskennzahl.

  • Latenz pro Anfrage

    Mittlere Antwortzeit für Inferenzanfragen in Millisekunden.

  • Throughput (Inferenz/s)

    Anzahl gleichzeitiger Inferenzanfragen, die das System verarbeiten kann.

Bildklassifikation in Forschung

Forschungsarbeiten zeigen, wie Convolutional Networks führende Genauigkeiten in Bildaufgaben erreichen.

Transformermodelle für Übersetzung

Transformer-Architekturen ermöglichen leistungsfähige Übersetzungs- und Sprachmodelle durch Self-Attention.

Medizinische Bildanalyse

Deep Learning wird zur Unterstützung der Diagnose anhand radiologischer Bilder eingesetzt, erfordert aber strenge Validierung.

1

Problemdefinition, Auswahl der Metriken und Erfolgskriterien.

2

Datenakquise, Bereinigung und Annotation.

3

Modellwahl, Training, Validierung und Hyperparameter-Tuning.

4

Optimierung für Inferenz und Deployment in Produktionsumgebung.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Nicht versionierte Datensätze und inkonsistente Trainingspipelines.
  • Ad-hoc Deployment-Skripte statt reproduzierbarer CI/CD-Prozesse.
  • Fehlende Testabdeckung für Modelländerungen und Metrik-Regressionen.
DatenqualitätRecheninfrastrukturInterpretierbarkeit
  • Einsatz von Deep Learning bei extrem kleinen Datensätzen ohne Transfer Learning.
  • Automatisierte Entscheidungen in sensiblen Kontexten ohne Auditing.
  • Ignorieren von Bias-Quellen bei Trainingsdaten und Labels.
  • Übervertrauen in Metriken ohne domänenspezifische Bewertung.
  • Unterschätzung der Kosten für kontinuierliches Retraining.
  • Mangelnde Differenzierung zwischen Korrelation und Kausalität.
Verständnis neuronaler Netze und OptimierungsverfahrenDatenaufbereitung und Feature-EngineeringPraktische Erfahrung mit Frameworks (PyTorch/TensorFlow)
Genauigkeit und GeneralisierungsfähigkeitSkalierbarkeit der Trainings- und InferenzinfrastrukturLatenz- und Verfügbarkeitsanforderungen im Betrieb
  • • Begrenzte Verfügbarkeit gelabelter Daten in der Domäne.
  • • Budget- und Energieeinschränkungen für Trainingsläufe.
  • • Datenschutz- und Compliance-Vorgaben (GDPR etc.).