Deep Learning einfach erklärt: So profitiert Ihr Unternehmen

„Tiefes Lernen“ klingt nach hoher Computerkunst. Aber keine Sorge: Sie müssen nicht Informatik studieren, um die Chancen und Risiken für Ihr Business zu verstehen. Sondern einfach diesen Artikel lesen. Wir erklären Ihnen einfach und mit anschaulichen Beispielen, was Sie zu Deep Learning wissen müssen – vom Algorithmus bis zu den Vorteilen für Unternehmen. 

Das erwartet Sie in diesem Artikel:

• Von Bilderkennung bis Sprachverarbeitung: Was ist Deep Learning?
• Deep Learning einfach erklärt: Was ist „tief“ an Deep Learning?
• Deep-Learning-Beispiel: ChatGPT
• KI, Machine Learning und Deep Learning – eine Hierarchie
• Modelle von Deep Learning im Detail: Die Maschine denkt wie der Mensch
• Deep-Learning-Beispiele für Ihr Unternehmen: Marketing, Kundenservice und mehr
• Deep-Learning-Herausforderungen für Firmen – und Lösungsansätze
• Fazit: Chancen von Deep Learning nutzen  

Von Bilderkennung bis Sprachverarbeitung: Was ist Deep Learning? 

Das Zitat stammt von Mark Cuban, einem US-amerikanischen Selfmade-Milliardär, der unter anderem Besitzer des Basketballteams Dallas Mavericks ist. Cuban hat diese Prognose schon 2017 abgegeben – also vor deutlich mehr als drei Jahren. Allerhöchste Zeit also, sich mit diesen Tech-Themen und den großen Potenzialen für Ihr Business intensiv zu beschäftigen und somit Ihr Unternehmen vor dem Schicksal der Dinos zu bewahren.

Wesentlich verantwortlich für die erstaunlichen Leistungen von Künstlicher Intelligenz (KI) – auch auf Deutsch oft Artificial Intelligence (AI) genannt – ist das erwähnte Deep Learning, eine Lerntechnik, die Computern die Fähigkeit verleiht, Muster in Unmengen von Datensätzen aufzuspüren und zu entschlüsseln. Die Grundlagen für Deep Learning wurden schon in den 1950er Jahren geschaffen. Aber erst heute reichen die technischen Rahmenbedingungen aus, um die Technologie für Unternehmen aller Branchen gewinnbringend zu nutzen. 

In der Praxis werden Deep-Learning-Modelle bereits in vielen Anwendungsgebieten eingesetzt, bei denen komplexe Muster in großen Datenmengen erkannt werden müssen – etwa bei der Bilderkennung, der natürlichen Sprachverarbeitung, bei Empfehlungssystemen im Marketing, im Kundenservice oder beim autonomen Fahren. Durch den technologischen Fortschritt bei Deep Learning eröffnen sich Unternehmen zahlreiche Chancen. Zugleich – das soll hier nicht verschwiegen werden – gibt es auch einige Risiken, mit denen wir uns ebenfalls beschäftigen werden.  

Deep Learning einfach erklärt: Was ist „tief“ an Deep Learning?

Zunächst zur Definition: Deep Learning ist eine Unterdisziplin des Machine Learning, die auf neuronale Netze setzt, um bessere Leistungen zu ermöglichen, wenn es um Aufgaben wie Mustererkennung oder automatisiertes Lernen geht. Deep Learning ist besonders nützlich, wenn große Datenmengen und komplexe Strukturen analysiert werden sollen.

Der Deep-Learning-Algorithmus – neuronale Netze

Deep-Learning-Modelle verwenden künstliche beziehungsweise tiefe neuronale Netze (im Fachenglisch artificial neural networks oder deep neural networks). Das sind Algorithmen, die das menschliche Gehirn nachahmen und aus vielen Schichten bestehen – daher auch „Deep“ Learning. Jede Schicht repräsentiert ein bestimmtes Muster, etwa Geschäftsprozesse oder Kundenverhalten. Die Verknüpfung und Entschlüsselung dieser Muster ermöglicht es, Vorhersagen zu treffen, beispielsweise neue Geschäftschancen auf Grundlage von Daten frühzeitig zu identifizieren.  

Deep Learning braucht mehr Daten als Machine Learning

Weil neuronale Netze in der Lage sind, wichtige Informationen aus Bildern, Texten, Videos oder Tonaufnahmen herauszufiltern, eignet sich die Technologie besonders für komplexe unstrukturierte Daten. In der Regel erfordern Deep-Learning-Modelle erheblich mehr Daten als Machine-Learning-Konzepte, die ohne neuronale Netze auskommen. Es gilt: Je größer die Datenmenge (Big Data), desto besser funktioniert tiefes Lernen.  

Zu den größten Unterschieden zwischen Machine Learning und Deep Learning zählen: 

• Feature Extraction: Beim maschinellen Lernen erfolgt die Merkmalsextraktion manuell und erfordert Domänenwissen. Beim tiefen Lernen wird die Merkmalsextraktion automatisch vom Modell gelernt, was die Notwendigkeit für manuelles Feature-Engineering reduziert.
• Komplexität und Leistung: Tiefe Lernmodelle können komplexere Muster und Strukturen in den Daten erfassen, was zu besseren Leistungen bei der Erkennung und Klassifikation führt. Das gilt besonders bei großen und vielfältigen Datensätzen.
• Automatisierung: Deep Learning bietet eine höhere Automatisierung und reduziert die Abhängigkeit von menschlichem Expertenwissen für die Merkmalsextraktion.

KI, Machine Learning und Deep Learning – eine Hierarchie

Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) sind eng miteinander verknüpft und bilden einen hierarchischen Zusammenhang:

• KI als Oberbegriff: KI ist das umfassendste Konzept, das alle Technologien und Methoden umfasst, die darauf abzielen, intelligente Maschinen zu entwickeln. Es bildet die Grundlage und das Gesamtziel, zu dem auch Machine Learning und Deep Learning beitragen.
• Machine Learning als Teilbereich von KI: Maschinelles Lernen ist ein spezieller Bereich innerhalb der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen können. Es ist eine der Methoden, um KI-Systeme zu realisieren.
• Deep Learning als spezialisierte Technik innerhalb von Machine Learning: Deep Learning ist eine besonders leistungsstarke und spezialisierte Methode des maschinellen Lernens. Es nutzt tiefe neuronale Netzwerke, um aus großen und komplexen Datensätzen zu lernen. Deep Learning ist somit eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und trägt zu dessen Fortschritten bei.

Deep-Learning-Modelle im Detail: Die Maschine denkt wie der Mensch

Deep-Learning-Modelle imitieren also unser Gehirn, weshalb sie ganz ähnlich vorgehen wie Menschen:

• Eine Aufgabe verstehen – relevante Daten werden herausgezogen.
• Über den Lösungsweg nachdenken – die Daten werden analysiert.    
• Eine Schlussfolgerung ziehen – es wird eine Prognose abgegeben.

Allerdings kann die Maschine viel mehr Informationen in viel kürzerer Zeit analysieren als unser Gehirn.

Neuronen im Trainingsprozess

Innerhalb der neuronalen Netze sind Neuronen die grundlegenden Bausteine, die dazu gebraucht werden, Informationen zu verarbeiten – vergleichbar mit biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn. Die künstlichen Neuronen sind in Schichten angeordnet und untereinander verbunden. Jedes davon sendet und empfängt Signale an benachbarte Neuronen. Während des Trainingsprozesses lernt das neuronale Netz, indem es die Gewichtungen dieser Neuronen anpasst, um Unterschiede zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben zu reduzieren. Das Ziel: verlässliche Vorhersagen treffen, die zu guten Entscheidungen führen.

Künstliche neuronale Netze als Grundlage für Deep Learning

Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind die grundlegenden Bausteine, aus denen Deep-Learning-Modelle bestehen. Ohne KNN gäbe es kein Deep Learning, da letztere auf ersteren aufbauen:

• Komplexität und Schichten: Während KNN auch einfach und flach sein können, bezieht sich Deep Learning auf Netzwerke mit vielen Schichten (das heißt tiefen Netzwerken), die in der Lage sind, sehr komplexe und abstrakte Merkmale aus den Eingabedaten zu extrahieren.
• Lernfähigkeit und Leistung: Deep-Learning-Modelle sind in der Regel leistungsfähiger als einfache KNN, da sie tiefere Strukturen verwenden können, um feingranulare Muster und komplexe Beziehungen in den Daten zu lernen.

Zur besseren Veranschaulichung ein Bild aus dem Sport. Stellen Sie sich ein neuronales Netz wie eine Fußballmannschaft vor, in der Spieler (Neuronen) den Ball (Informationen) untereinander weitergeben. Durch das Training verbessern sie sich darin, ihre Schüsse (Gewichtungen) anzupassen. Das Ziel hier: gute Entscheidungen in Form von klugen Pässen zur richtigen Zeit und Schüssen aus geeigneter Position. Dies mündet in mehr Toren.

Deep-Learning-Beispiele für Ihr Unternehmen: Marketing, Kundenservice und mehr

Sie sind auf der Suche nach Lösungen für Ihren Geschäftsbereich, die Kosten einsparen, für mehr Effizienz sorgen, zu besseren Kundenbeziehungen oder zu neuen Geschäftsmodellen führen? Deep-Learning-Methoden bieten Unternehmen dafür zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. Hier ein Überblick über die wichtigsten Einsatzfelder:

Deep-Learning-Herausforderungen für Firmen – und Lösungsansätze 

So weit, so gut. Aber wo liegen nun die Herausforderungen und Hindernisse, die Sie im Zusammenhang mit Deep Learning berücksichtigen sollten, um Ihren Geschäftserfolg nicht zu gefährden? Achten Sie vor allem auf folgende Fallstricke:

• Leistungsanforderungen und Energieverbrauch: Für das Training von neuronalen Netzen braucht es eine Menge Rechenpower und Speicherplatz. Das bedeutet einen hohen Energieverbrauch und hohe Kosten.
• Datenbedarf und Overfitting: Die Netze benötigen eine Menge Daten, um gut zu funktionieren – das Training kann deshalb lange dauern. Zudem sind Deep-Learning-Algorithmen anfällig für Overfitting. Das bedeutet, dass sie sich zu stark an die Trainingsdaten anpassen und dann Schwierigkeiten haben, mit abweichenden, unbekannten Daten präzise Vorhersagen zu treffen. 
• Black-Box-Gefahr: Tiefe neuronale Netze sind oft schwer zu deuten, da sie komplexe innere Darstellungen lernen. Es kann schwierig sein, die Entscheidungsfindung von neuronalen Netzen nachzuvollziehen, weshalb sie mitunter als Black Boxes bezeichnet werden. Gerade in sicherheitskritischen Anwendungen, bei denen transparent sein muss, wie es zu Entscheidungen kommt, ist das problematisch.

Sie sehen: Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz gibt es einiges zu beachten. Häufig ist es daher die beste Lösung, mit einem erfahrenen Partner in diesem Bereich zusammenzuarbeiten, anstatt eigene Lösungen zu entwickeln. Seit 2016 hat sich Einstein von Salesforce zu einer führenden KI-Lösung für CRM entwickelt. Die Technologie hilft Unternehmen, die oben beschriebenen Herausforderungen zu bewältigen. Seit 2023 verfügt Einstein neben prädiktiven Fähigkeiten (Vorhersagen über künftige Ereignisse) auch über generative Fähigkeiten (Erstellung neuer, eigenständiger Inhalte) und unterstützt etwa den Kundenservice mit Antwortvorschlägen oder mit der automatischen Generierung von Nachrichten auf Basis von Chatverläufen.

Brian Tong erklärt im folgenden Video, wie Einstein Künstliche Intelligenz für das CRM nutzt: 

Um den speziellen Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden, hat Salesforce den Einstein Trust Layer entwickelt, ein spezieller Sicherheitsebene, die in die Salesforce-Plattform integriert ist. Konkret reguliert der Einstein Trust Layer den Datenzugriff für autorisierte Benutzer:innen und gestaltet KI-Anwendungen fair und transparent. Durch Data Masking und Zero Retention wird die Sicherheit sensibler Informationen gewährleistet. Außerdem werden die von der KI erstellten Inhalte unter anderem auf Toxizität geprüft.  

Fazit: Chancen von Deep Learning nutzen  

Deep Learning ist ein mächtiges Werkzeug im Bereich des maschinellen Lernens und der KI. Es ist in der Lage, Aufgaben von großer Komplexität zu bearbeiten, was mit „flachen“ Machine-Learning-Methoden nur eingeschränkt möglich wäre. Und das in zahlreichen Bereichen, von der Bilderkennung über die Sprachverarbeitung bis zur medizinischen Diagnostik. 

Dennoch ist der Einsatz von Deep Learning nicht ohne Herausforderungen. Unternehmen müssen in entsprechende Infrastruktur und Expertise investieren und sich mit ethischen Fragestellungen wie dem Datenschutz und der Transparenz von Algorithmen auseinandersetzen. Themen, die Salesforce mit innovativen und vertrauenswürdigen KI-CRM-Lösungen angeht.

Insgesamt bietet Deep Learning jedoch ein enormes Potenzial für Unternehmen, die bereit sind, diese Technologie strategisch zu nutzen. Durch die Integration von Deep Learning in ihre Geschäftsprozesse können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz und Produktivität steigern, sondern auch innovative Lösungen entwickeln. So werden sie fit für die Zukunft und können in einem zunehmend datengetriebenen Marktumfeld erfolgreich bestehen.