Die Vor- und Nachteile von Deep Learning

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Deep Learning ist eine fortschrittliche Form der künstlichen Intelligenz, die neuronale Netze und komplexe Algorithmen nutzt, um große Datenmengen zu verarbeiten und detaillierte und kontextualisierte Ergebnisse zu erzeugen. Dabei wird die Art und Weise simuliert, wie menschliche Gehirne Informationen verarbeiten und teilen.

Diese Art der künstlichen Intelligenz ist die Grundlage für eine Reihe neuer Technologien, bringt aber trotz ihrer vielen Vorteile auch deutliche Nachteile mit sich, über die sich Benutzer im Klaren sein müssen.

Eine kurze Zusammenfassung:Die Praxis des Deep Learning hat sowohl Vor- als auch Nachteile.Was die Profis betrifft:Benutzer können von einer Lösung für maschinelles Lernen profitieren, die hoch skalierbar, automatisiert und praktisch ist und in der Lage ist, hochmoderne KI-Modelle, beispielsweise große Sprachmodelle, zu erstellen.Allerdings gibt es auch erhebliche Nachteile:Deep Learning ist teuer, verbraucht enorm viel Strom und wirft aufgrund seiner mangelnden Transparenz sowohl ethische als auch sicherheitsrelevante Bedenken auf.

Deep Learning ist eine Art künstlicher Intelligenz, die aus neuronalen Netzen mit mehreren Schichten, algorithmischem Training, das diesen neuronalen Netzen beibringt, die Aktivität des menschlichen Gehirns nachzuahmen, und Trainingsdatensätzen besteht, die umfangreich und nuanciert genug sind, um verschiedene KI-Anwendungsfälle abzudecken. Deep Learning nutzt große Sprachmodelle.

Aufgrund seiner komplexen neuronalen Netzwerkarchitektur ist Deep Learning eine ausgereifte Form der künstlichen Intelligenz, die höherstufige Rechenaufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Betrugserkennung, autonomes Fahren von Fahrzeugen und Bilderkennung bewältigen kann. Deep Learning ist einer der Kernmotoren der generativen KI-Technologie.

Beispiele für Deep-Learning-Modelle und ihre neuronalen Netze sind die folgenden:

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Deep Learning ist eine spezielle Art des maschinellen Lernens. Es verfügt über mehr Leistung und kann große Mengen unterschiedlicher Datentypen verarbeiten, während ein typisches Modell für maschinelles Lernen mit allgemeineren Aufgaben und einem kleineren Maßstab arbeitet.

Deep Learning wird hauptsächlich für komplexere Projekte eingesetzt, die logisches Denken auf menschlicher Ebene erfordern, wie beispielsweise die Entwicklung eines automatisierten Chatbots oder die Generierung synthetischer Daten.

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Neuronale Netze stellen ein Schlüsselelement von Deep-Learning-Modellalgorithmen dar und erzeugen das dem menschlichen Gehirn ähnliche Neuronenmuster, das das Training und Verständnis von Deep-Modellen unterstützt. In den meisten herkömmlichen KI/ML-Modellen wird ein einschichtiges neuronales Netzwerk verwendet, bei Deep-Learning-Modellen sind jedoch mehrere neuronale Netzwerke vorhanden. Ein Modell ist kein Deep-Learning-Modell, es sei denn, es verfügt über mindestens drei neuronale Netze, aber viele Deep-Learning-Modelle verfügen über Dutzende neuronaler Netze.

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Deep-Learning-Modelle sind darauf ausgelegt, verschiedene Eingaben zu verarbeiten und mit unterschiedlichen Methoden zu lernen. Viele Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Deep-Learning-Modellen, weil sie Aufgaben unabhängig von menschlichem Eingreifen und Datenkennzeichnung lernen und ausführen können. Ihre vielfältigen Lernfähigkeiten machen sie auch zu großartigen KI-Modellen für skalierbare Automatisierung.

Obwohl es bei jedem dieser Lerntypen Teilmengen und Nuancen gibt, können Deep-Learning-Modelle mit jeder der folgenden Methoden lernen:

Generative KI-Modelle sind die neuesten und besten in der Welt der künstlichen Intelligenz und bieten Unternehmen und Einzelpersonen gleichermaßen die Möglichkeit, Originalinhalte in großem Maßstab zu generieren, normalerweise aus Eingaben in natürlicher Sprache.

Diese Modelle können jedoch nur logische Antworten auf Benutzeranfragen liefern, da ihnen Deep Learning und neuronale Netzwerkmechanismen zugrunde liegen, die es ihnen ermöglichen, vernünftige und kontextualisierte Antworten im großen Maßstab und zu einer Vielzahl von Themen zu generieren.

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Unstrukturierte Datensätze – insbesondere große unstrukturierte Datensätze – sind für die meisten Modelle der künstlichen Intelligenz schwer zu interpretieren und auf ihr Training anzuwenden. Das bedeutet, dass Bilder, Audiodaten und andere Arten unstrukturierter Daten in den meisten Fällen entweder einer umfassenden Kennzeichnung und Datenaufbereitung unterzogen werden müssen, um nützlich zu sein, oder dass sie in Trainingssätzen überhaupt nicht verwendet werden.

Mit Deep-Learning-Neuronalen Netzen können unstrukturierte Daten ohne zusätzliche Vorbereitung oder Umstrukturierung verstanden und auf das Modelltraining angewendet werden. Mit der Weiterentwicklung von Deep-Learning-Modellen sind einige dieser Lösungen multimodal geworden und können nun sowohl strukturierte schriftliche Inhalte als auch unstrukturierte Bildeingaben von Benutzern akzeptieren.

Das neuronale Netzwerkdesign von Deep-Learning-Modellen ist von Bedeutung, da es ihnen die Fähigkeit verleiht, selbst die komplexesten Formen menschlichen Denkens und Entscheidens widerzuspiegeln.

Mit diesem Design können Deep-Learning-Modelle die Zusammenhänge und die Relevanz verschiedener Datenmuster und Beziehungen in ihren Trainingsdatensätzen verstehen. Dieses menschenähnliche Verständnis kann für Klassifizierung, Zusammenfassung, schnelles Suchen und Abrufen, kontextualisierte Ausgaben und mehr verwendet werden, ohne dass das Modell eine geführte Schulung durch einen Menschen erhalten muss.

Da Deep-Learning-Modelle das menschliche Gehirn und seine Funktionsweise nachahmen sollen, sind diese KI-Modelle unglaublich anpassungsfähig und großartige Multitasker. Dies bedeutet, dass sie im Laufe der Zeit darauf trainiert werden können, mehr und unterschiedliche Arten von Aufgaben zu erledigen, einschließlich komplexer Berechnungen, die normale Modelle des maschinellen Lernens nicht ausführen können, und paralleler Verarbeitungsaufgaben.

Durch Strategien wie Transferlernen und Feinabstimmung kann ein grundlegendes Deep-Learning-Modell kontinuierlich trainiert und umgeschult werden, um eine Vielzahl geschäftlicher und persönlicher Anwendungsfälle und Aufgaben zu bewältigen.

Deep-Learning-Modelle erfordern mehr Rechenleistung als herkömmliche Modelle für maschinelles Lernen, was unglaublich kostspielig sein kann und für den Betrieb mehr Hardware und Rechenressourcen erfordert. Diese Anforderungen an die Rechenleistung schränken nicht nur die Zugänglichkeit ein, sondern haben auch schwerwiegende Folgen für die Umwelt.

Nehmen Sie zum Beispiel generative KI-Modelle: Der CO2-Fußabdruck vieler dieser Deep-Learning-Modelle wurde noch nicht getestet, aber frühe Untersuchungen zu dieser Art von Technologie legen nahe, dass die Emissionen generativer KI-Modelle wirkungsvoller sind als viele Hin- und Rückflüge mit Flugzeugen. Obwohl nicht alle Deep-Learning-Modelle die gleiche Menge an Energie und Ressourcen benötigen wie generative KI-Modelle, benötigen sie dennoch mehr als das durchschnittliche KI-Tool, um ihre komplexen Aufgaben auszuführen.

Deep-Learning-Modelle werden in der Regel mit Grafikprozessoren (GPUs), Spezialchips und anderen Infrastrukturkomponenten betrieben, die recht teuer sein können, insbesondere in der Größenordnung, die fortgeschrittenere Deep-Learning-Modelle erfordern.

Aufgrund der Menge an Hardware, die diese Modelle zum Betrieb benötigen, herrscht seit mehreren Jahren ein GPU-Mangel, obwohl einige Experten davon ausgehen, dass dieser Mangel bald ein Ende findet. Darüber hinaus stellen nur wenige Unternehmen eine solche Infrastruktur her. Ohne die richtige Menge und Art von Infrastrukturkomponenten können Deep-Learning-Modelle nicht ausgeführt werden.

Datenwissenschaftler und KI-Spezialisten wissen höchstwahrscheinlich, was in den Trainingsdaten für Deep-Learning-Modelle enthalten ist. Insbesondere bei Modellen, die durch unüberwachtes Lernen lernen, verstehen diese Experten jedoch möglicherweise nicht vollständig die Ergebnisse dieser Modelle oder die Prozesse, denen Deep-Learning-Modelle folgen, um diese Ergebnisse zu erzielen.

Infolgedessen haben Benutzer von Deep-Learning-Modellen noch weniger Transparenz und Verständnis dafür, wie diese Modelle funktionieren und ihre Antworten liefern, was es für jedermann schwierig macht, eine echte Qualitätssicherung durchzuführen.

Obwohl Deep-Learning-Modelle mit Daten in unterschiedlichen Formaten arbeiten können, sowohl unstrukturierten als auch strukturierten, sind diese Modelle nur so gut wie die Daten und das Training, die sie erhalten.

Training und Datensätze müssen unvoreingenommen sein, Datensätze müssen groß und vielfältig sein und Rohdaten dürfen keine Fehler enthalten. Alle fehlerhaften Trainingsdaten, unabhängig davon, wie klein der Fehler ist, können bei der Feinabstimmung und Skalierung der Modelle vergrößert und verschlechtert werden.

Deep-Learning-Modelle haben eine Reihe von Sicherheits- und ethischen Bedenken in die KI-Welt gebracht. Sie bieten nur begrenzten Einblick in ihre Trainingspraktiken und Datenquellen, was die Möglichkeit eröffnet, dass personenbezogene Daten und proprietäre Geschäftsdaten ohne Erlaubnis in Trainingssätze gelangen.

Unbefugte Benutzer könnten Zugriff auf hochsensible Daten erhalten, was zu Cybersicherheitsproblemen und anderen ethischen Bedenken hinsichtlich der Nutzung führen könnte.

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Deep Learning ist ein leistungsstarkes Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das dedizierte Ressourcen erfordert und einige erhebliche Bedenken aufwirft. An diesem Punkt überwiegen jedoch die Vorteile die Nachteile, da Deep Learning Unternehmen das technologische Rückgrat gibt, das sie benötigen, um bahnbrechende Lösungen für alles zu entwickeln und umzusetzen, von neuen Arzneimitteln bis hin zur Smart-City-Infrastruktur.

Der beste Weg nach vorne besteht nicht darin, die Fähigkeiten von Deep Learning abzuschaffen oder einzuschränken, sondern darin, Richtlinien und Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologie zu entwickeln.

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