Der Begriff „Deep Learning“ bezeichnet ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze mit mehreren Verarbeitungsschichten eingesetzt werden. Diese Systeme können große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und daraus eigenständig Modelle für Prognosen, Klassifikationen oder automatisierte Entscheidungen ableiten. Deep Learning wird insbesondere dort eingesetzt, wo komplexe Daten wie Bilder, Sprache, Texte, Sensordaten oder Transaktionsdaten verarbeitet werden müssen.
Neuronale Netzwerke: Aufbau, Training und Nutzung mehrschichtiger künstlicher neuronaler Netze zur Erkennung komplexer Muster.
Bild- und Objekterkennung: Analyse von Bildern oder Videos zur Identifikation von Objekten, Fehlern, Personen, Produkten oder Situationen.
Spracherkennung: Umwandlung gesprochener Sprache in Text sowie Analyse von Sprachsignalen für Assistenzsysteme oder Serviceprozesse.
Natural Language Processing: Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache, beispielsweise für Textklassifikation, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder Chatbots.
Prognosemodelle: Erstellung von Vorhersagen auf Basis großer Datenmengen, etwa für Nachfrage, Ausfälle, Risiken oder Kundenverhalten.
Anomalieerkennung: Identifikation ungewöhnlicher Muster in Daten, zum Beispiel bei Betrug, Qualitätsabweichungen, Maschinenzuständen oder IT-Sicherheitsereignissen.
Automatisierte Klassifikation: Zuordnung von Daten, Dokumenten, Bildern oder Vorgängen zu definierten Kategorien.
Modelltraining und Modelloptimierung: Training von Deep-Learning-Modellen mit Trainingsdaten sowie Anpassung von Parametern zur Verbesserung der Genauigkeit.
Integration in Geschäftsprozesse: Einbindung trainierter Modelle in Anwendungen, Workflows, Produktionssysteme oder Entscheidungsprozesse.
Ein Industrieunternehmen nutzt Deep Learning zur automatischen Erkennung von Qualitätsfehlern auf Produktbildern.
Ein Kundenservice-System analysiert eingehende Anfragen und schlägt passende Antworten oder Kategorien vor.
Eine Versicherung erkennt auffällige Schadensmeldungen durch Analyse historischer Fall- und Transaktionsdaten.
Ein Logistikunternehmen prognostiziert Lieferzeiten und Nachfrageentwicklungen anhand großer Datenbestände.
Ein medizinisches Informationssystem unterstützt die Auswertung von Bilddaten, beispielsweise bei der Analyse von Röntgen- oder MRT-Aufnahmen.