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Deep Learning: Die kurze, klare Erklärung

Deep Learning ist ein Ansatz mit vielen Schichten neuronaler Netze. Jede Schicht lernt einfache Muster, die nächste Schicht kombiniert sie zu komplexeren Strukturen. So entstehen starke Modelle für Bilder, Text, Audio und Sequenzen.

Die Zutaten: Daten, ein Netz (Architektur), eine Loss-Funktion, ein Optimizer (z. B. Adam/SGD) – plus Validierung und Regularisierung, damit das Modell verallgemeinert statt Auswendiglernen.

Wichtige Architekturen – in einem Blick

CNN (Bilder)

Faltungen extrahieren lokale Muster (Kanten, Texturen). Pooling verdichtet die Infos.

RNN/Seq-Modelle

Verarbeiten Sequenzen Schritt für Schritt (z. B. Zeitreihen, Text). Heute häufig durch Transformer ersetzt.

Transformer

Nutzen Attention: Tokens schauen aufeinander – parallel, skalierbar, stark für Text/Bild/Audio.

Trainings-Pipeline – leicht & robust

  1. Daten laden & prüfen (Lecks, Balance, Normalisierung)
  2. Modell aufsetzen (klein beginnen, klare Aktivierungen)
  3. Loss & Metrik passend wählen
  4. Optimizer & LR (ggf. Scheduler)
  5. Regularisierung (Dropout, Weight Decay, Augmentation)
  6. Validierung (Val-Split, Early Stopping, Seeds)
  7. Export & Monitoring (Quantisierung, Drift)

Mini-Pseudocode (kopierbar)

# Pseudocode (PyTorch-ähnlich)
net = Net()
opt = Adam(net, lr=1e-3, weight_decay=1e-4)
for epoch in range(E):
  for x, y in loader(train):
    yhat = net(x)
    loss = CE(yhat, y)
    opt.zero_grad(); loss.backward(); opt.step()
  val = evaluate(net, loader(val))
  if early_stopping(val): break

Faltungs-Lab: Kernel & Feature-Map verstehen

🎯 Was lerne ich hier? Aus Pixeln werden Merkmale. Ein Kernel „scannt“ das Bild und aktiviert Kanten/Strukturen.

  • Kernel/Parameter kurz anpassen.
  • Auf die Ausgabe schauen.
  • Helle Felder = starke Aktivierung.
3×3
Stride: 1
Klicke, um Pixel an/aus zu schalten.

Ausgabe-Feature-Map

Hell = hohe Aktivierung, Dunkel = geringe Aktivierung.
Tippe Pixel & verändere den Kernel – erkenne helle Aktivierungen an Kanten.

Attention-Lab: Wer achtet auf wen?

🎯 Was lerne ich hier? Wörter vergeben Aufmerksamkeit. Die Matrix zeigt, welche Wörter füreinander wichtig sind.

  • Satz eintippen oder Beispiel laden.
  • Auf helle Kästchen achten.
  • Abhängigkeiten verstehen.

Helle Kästchen = hohe Aufmerksamkeit zwischen zwei Wörtern. Bewegt sich mit deinem Satz.

Hinweis: stark vereinfacht – reale Modelle berechnen Attention mit trainierten Gewichten.

Training-Playground: Kurven spüren

🎯 Was lerne ich hier? Hyperparameter formen die Kurven. Ziel: fallender Loss, steigende Accuracy – stabil.

  • Lernrate/Batch/WD anpassen.
  • Kurven prüfen.
  • Stabilität anpeilen.
LR: 0.0032
Batch: 64
WD: 0.0020

Loss & Accuracy

Einschätzung

Passe Parameter an, um stabile Kurven zu erhalten.

Simulation mit deterministischem Rauschen – perfekt für Gefühl & Diskussion.

Effizienz, Deploy & Qualität

Transfer Learning

Vortrainierte Gewichte nutzen, nur letzte Layer feinjustieren. Spart Daten & Compute.

Quantisierung & Pruning

Modelle verkleinern, Latenz senken – mit minimalem Qualitätsverlust.

Monitoring & Drift

Kennzahlen/Drift im Betrieb überwachen, Re-Training planen, Versionen festhalten.

Verwandt: KI-Wissen · Vergleiche · Anwendungsbereiche

Häufige Fragen

Wofür ist Deep Learning besonders gut?
Für komplexe Muster in Bildern, Text und Audio – wenn ausreichend Daten/Compute da sind.
Wie starte ich pragmatisch?
Klein anfangen (Transfer Learning), klare Metriken, Overfitting prüfen, nur sinnvolle Komplexität hinzufügen.
Welche typischen Fehler gibt es?
Zu große Modelle, zu hohe LR, fehlende Val-Strategie, unpassende Augmentierung oder fehlende Seeds.