Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und somit ein zentraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz (KI). Es zeichnet sich durch die Verwendung von neuronalen Netzen aus, die in vielen Schichten aufgebaut sind und damit die Struktur des menschlichen Gehirns nachahmen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens, die oft auf manuell ausgewählte Merkmale angewiesen sind, kann Deep Learning komplexe Muster und Beziehungen in großen Datenmengen automatisch erkennen und verarbeiten.
Ein wesentlicher Vorteil von Deep Learning ist seine Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen. Durch die Verarbeitung von großen Datenmengen können die neuronalen Netze ihre Gewichte und Bias anpassen, um bessere Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. Dieser Prozess wird als Training bezeichnet und kann sowohl mit überwachten (supervised learning) als auch mit unüberwachten (unsupervised learning) Methoden erfolgen.
Deep Learning findet in vielen Bereichen Anwendung, wie z.B. in der Bild- und Spracherkennung, der medizinischen Diagnostik oder der Steuerung autonomer Fahrzeuge. Es eignet sich besonders gut für Aufgaben, bei denen traditionelle Algorithmen an ihre Grenzen stoßen, wie z.B. bei der Analyse von unstrukturierten Daten oder der Lösung komplexer Optimierungsprobleme.
Trotz seiner vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten birgt Deep Learning auch Herausforderungen. Dazu gehören der hohe Bedarf an Rechenleistung, die Notwendigkeit großer und qualitativ hochwertiger Trainingsdaten sowie das Risiko von Overfitting, bei dem das Modell zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert ist und somit schlecht auf neue, unbekannte Daten generalisiert.