KI-Grundlagen

Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netzwerke mit vielen Schichten (daher "deep") einsetzt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Es treibt die bedeutendsten KI-Durchbrüche der letzten Dekade an — von Spracherkennung und Bildklassifikation bis zu Large Language Models.

Warum ist das relevant?

Deep Learning macht KI-Anwendungen möglich, die vor zehn Jahren undenkbar waren: automatische Qualitätskontrolle durch Bilderkennung, prädiktive Wartung in der Fertigung, natürliche Sprachverarbeitung im Kundenservice. Für den Mittelstand wird Deep Learning über vortrainierte Modelle zugänglich — ohne eigenes Data-Science-Team.

So setzt IJONIS das ein

Wir nutzen Deep-Learning-Modelle von Hugging Face, PyTorch und TensorFlow für spezialisierte Aufgaben wie Dokumentenklassifikation, Anomalieerkennung und Sprachverarbeitung. Statt Modelle von Grund auf zu trainieren, adaptieren wir vortrainierte Architekturen an Ihren konkreten Anwendungsfall — schneller und kosteneffizienter.

Häufige Fragen

Was unterscheidet Deep Learning von maschinellem Lernen?

Maschinelles Lernen ist der Oberbegriff, Deep Learning eine spezielle Methode darin. Klassisches ML nutzt handgefertigte Features; Deep Learning lernt die relevanten Merkmale automatisch aus den Rohdaten. Dadurch ist Deep Learning leistungsfähiger bei komplexen Daten wie Bildern, Text und Audio.

Braucht Deep Learning immer GPUs?

Für das Training großer Modelle ja — aber nicht für den Einsatz (Inferenz). Viele vortrainierte Deep-Learning-Modelle laufen effizient auf CPUs oder sogar Edge-Geräten. Für Unternehmen bedeutet das: Die Nutzungskosten sind oft deutlich geringer als die Trainingskosten.

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