Deep Learning
Deep Learning hat sich zu einer Kerntechnologie im Machine Learning entwickelt und wird von Unternehmen wie Google, Facebook und Microsoft dazu genutzt, komplexeste Machine Learning und KI Probleme zu lösen.
KOSTENLOSE ERSTBERATUNG
Komplexe Probleme lösen – mit Deep Learning Technologien.
Ihr Weg zur datengetriebenen Organisation
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.
Unsere Data Scientists beraten Sie bei der Entwicklung von Deep Learning Anwendungen und Projekten. Wir entwickeln die erforderlichen Modelle in PyTorch und TensorFlow und implementieren die Modelle in Ihre IT-Umgebung. Nutzen Sie die spannenden Möglichkeiten, die Deep Learning für Ihr Geschäft bietet.
Einsatzmöglichkeiten von
Deep Learning
Bei der Identifikation von Objekten auf Bild- oder Videomaterial wir Deep Learning schon heute flächendeckend eingesetzt.
Deep Learning Architekturen ermöglichen die Analyse, das Verständnis und die Generierung von menschlicher Sprache.
Viele fortgeschrittene Übersetzungslösungen basieren auf komplexen Deep Learning Modellen.
Generative KI hat zum Ziel strukturierte Daten und Inhalte wie Text, Code, Audio-material, Bilder oder Videos zu kreieren.
Moderne Sprachassistenten wie Siri und Alexa können nur mithilfe von Deep Learning umgesetzt werden.
Bei komplexen Prognoseproblemen werden Deep Learning Methoden angewandt, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Viele der komplexen Empfehlungssysteme wie die von Facebook, Netflix und Instagram basieren auf komplexen neuronalen Netzen.
Deep Learning ist von zentraler Bedeutung für das autonome Fahren, da hier viele Daten in kürzester Zeit verarbeitet werden.
Vorteile von Deep Learning
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Verarbeitung großer Datenmengen
Mit Deep Learning können große Mengen unstrukturierter Daten wie Bild-, Text oder Videomaterial verarbeitet werden.
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Bessere Genauigkeit
Durch die große Anzahl an Parametern, die ein Deep Learning Modell besitzt, können bessere Ergebnisse erzielt werden als mit traditionellen Methoden.
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Lösung von komplexen Problemen
Vor allem bei der Lösung von komplexen Problemen eignet sich Deep Learning, da die neuronalen Netze flexibel ausgestaltet werden können.
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Vortrainierte Modelle
Es gibt bereits diverse Deep Learning Modelle, die im Vorfeld erstellt wurden und nun direkt genutzt oder auf eigene Daten angepasst werden können.
Unsere Stärke
Partner & Friends
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