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Für diese Vorselektion bedient sich ein Data-Scientist wiederum statistischer Verfahren. Eine Darstellung eines einfachen künstlichen neuronalen Netzes. Die fünf Neuronen (links) übermitteln die Eingangssignale, die über zwei Schichten von Neuronen Signale an drei Ausgangsneuronen (rechts) übertragen. Die zwei Schichten an Neuronen können dabei auch als Filter betrachtet werden. (Grafik: Benjamin Aunkofer) Deep Learning (DL) ist eine Teildisziplin des maschinellen Lernens unter Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen.
Den drei Ausgangs-Neuronen werden drei Klassen-Bedeutungen zugewiesen (etwa „Hund“, „Katze“ oder „Maus“). Die kann man sich vorstellen wie kleine Lämpchen, die jeweils dann leuchten, wenn pro Datensatz eine bestimmte Klasse gegeben ist. eduvision training . (Grafik: Benjamin Aunkofer) In der Praxis sind KI-Systeme, die etwa in Robotern oder autonomen Fahrzeugen vorkommen (sollen), hybride Systeme, die neben den Lernverfahren auch mit festen Regeln ausgestattet sind.
Klassische Verfahren des maschinellen Lernens sind nicht besonders schwer zu erlernen. Der einzig notwendige Schritt ist es, sich ein Stück weit auf Mathematik einlassen zu können. Statistik spielt im Deep Learning nur eine untergeordnete Rolle, denn Deep Learning arbeitet algorithmisch mit Algebra und Optimierungsrechnung. Aber auch hier gilt – und nun brechen wir den Mythos –, dass man kein Mathe-Genie sein muss, um zumindest die bekanntesten Verfahren verstehen zu können.
Deep Learning umfasst zwar sehr komplexe Algorithmen, die über komplizierte Formeln erklärt werden können: Das gilt sowohl für die Grundlagen des Trainierens künstlicher neuronaler Netze als auch für spezielle Netzarchitekturen (eduvision ). Selbst erfahrene AI-Experten kommen schnell in Erklärungsnot, wenn sie bestimmte Architekturen wie etwa das rekurrente neuronale Netz oder den Autoencoder im Detail erklären sollen.
Der Einstieg in die KI darf gerne über die Praxis erfolgen, bei der es darum geht, die Leistungsfähigkeit des Netzes über das reine Versuchen des Hinzufügens oder Löschens von Schichten an Neuronen im Netz zu verbessern. Dieses Wissen reicht aus, um die Prinzipien, Stärken und Grenzen der KI verstehen zu können.
Ein Algorithmus mag schnell und leicht trainiert sein – seine Prognose-Treffsicherheit aber von 94,3 auf 95,6 Prozent zu steigern, kann in echte Wissenschaft ausarten und sehr viel Hartnäckigkeit verlangen. Für den Einstieg gilt: Die klassischen Verfahren des maschinellen Lernens können der erste Schritt in Richtung Deep Learning sein und lassen sich am besten in der Theorie erlernen.
Einsteiger können somit auch ohne Programmierkenntnisse maschinelle Lernverfahren verstehen. Dabei kann dieser Einstieg in die Theorie nach jeweiligen Vorlieben erfolgen: Einige der Algorithmen wie Naive Bayes und Entscheidungsbäume stammen konzeptionell aus der Statistik, andere hingegen von der Idee her aus der Algebra und Optimierungsrechnung, so zum Beispiel die Support Vector Machine.
Hier gibt es gute Tutorials im Internet sowie gute Bücher auf Englisch und auch auf Deutsch. Vor allem auf der Programmier-Ebene gibt es auch gute Online-Kurse, wie etwa von Udemy oder Dataquest. io. Für den Einstieg in Deep Learning gibt es Online-Kurse, Tutorials und Bücher. Dabei ist es für Deep Learning gut möglich, die Theorie der künstlichen neuronalen Netze nur oberflächlich zu behandeln und möglichst schnell praktisch einzusteigen.
Tensorflow ist eine von Google veröffentlichte (Open-Source-)Bibliothek für Deep Learning, die von der mitgelieferten Bibliothek Keras erweitert wird. Keras ist in Tensorflow enthalten und abstrahiert die Konzepte neuronaler Netze auf einer höheren Ebene, sodass über Bausteine (Schichten) künstliche neuronale Netze mit wenigen Code-Zeilen erstellt und ausgeführt werden können. Über ein Training erstellt das künstliche neuronale Netz ein Modell, das die Eingabesignale mit den Ausgabesignalen ins Verhältnis setzt.
(Grafik: Benjamin Aunkofer) Damit ist die Erstellung von mehrschichtigen künstlichen neuronalen Netzen leicht möglich und für jedermann testbar. Lediglich größere Herausforderungen werden durch die Hardware limitiert. Wer Millionen von Bildern über Deep Learning klassifizieren will, kann dafür auf die Hardware und voreingestellte Services von den Cloud-Anbietern Microsoft, Amazon oder Google zurückgreifen. eduvision.
Für einfache Beispiele von künstlichen neuronalen Netzen reicht die Hardware, die ein gängiges Notebook bietet, jedoch aus. Auf Gaming-Notebooks oder mobilen Workstations mit Nvidia-Grafikkarten können dabei sogar bereits anspruchsvollere Aufgaben bewältigt werden, denn Grafikprozessoren können im Vergleich zur CPU Fließkommazahlen deutlich schneller ausrechnen. Der Einstieg in Deep Learning erfordert sowohl den Einstieg und die Vertiefung in die Programmierung als auch in die mathematische Theorie des maschinellen Lernens.
Das führt zum eigentlichen Grund, warum viele Einsteiger scheitern: Interessierte müssen viel Hartnäckigkeit und eine Neigung zum autodidaktischen Lernen mitbringen. Benjamin Aunkofer unterrichtet Masterstudenten in Data Science an der Hochschule für Technik & Wirtschaft Berlin. Außerdem ist er Chief Data Scientist und einer der Gründer von DATANOMIQ, einem Dienstleistungsunternehmen für angewandte Datenwissenschaften.
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