Kann KI eigenständig lernen?
Lernen ist eine inhärente Bedingung des Menschen. Seit unserer Geburt sammeln wir Informationen und speichern sie, unseren Alltag zu meistern. Dieser Prozess, ist nicht mehr nur uns vorbehalten. Maschinen sind lernfähig, oder besser gesagt, wir sind in der Lage, sie zum Lernen zu bringen.
Dank der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) ist es uns gelungen, Computer dazu zu bringen, bestimmte dem Menschen eigene Funktionen nachzuahmen. Es können aber nicht nur Aktionen ausgeführt werden, sondern sie lernen und verbessern sogar ihre eigene Leistung.
Wie kann das maschinelle lernen erreicht werden?
Dieser selbstlernende Prozess wird durch die Implementierung von Systemen des maschinellen Lernens erreicht, um kognitive Funktionen zu imitieren. Im Rahmen dieser Technik wurde wiederum Deep Learning entwickelt, das mit dem Konzept des Mesh arbeitet und künstliche neuronale Netze erzeugt, die die Funktionsweise biologischer neuronaler Netze und damit das Verfahren des komplexen menschlichen Gehirns simulieren.
Wie der Name schon sagt, leitet sich Deep Learning von der Verwendung verborgener Schichten bei der Komposition neuronaler Netzwerke ab. Diese haben eine Schicht oder Quelle von Eingabedaten, die das Ganze speist, eine Vielzahl von Zwischenschichten, von denen wir die behandelten Werte nicht kennen, und eine Ausgabeschicht, die das Ergebnis der vom Netz durchgeführten Datenverarbeitung zeigt.
Innerhalb der vielfältigen Möglichkeiten dieses komplexen und vollständigen Systems hebt sich Deep Learning in den Prozessen der Analyse, Erkennung und Klassifizierung von Bildern, ausgehend von einem trainierten Modell, ab.
Von der Theorie zur Praxis
AUTOMATISCHE TUMORSEGMENTIERUNG
Eine ganz andere Herausforderung, die mit Deep Learning gelöst werden kann, ist dum Beispiel die Implementierung von Algorithmen, die eine automatische Segmentierung von Tumoren in Magnetresonanzbildern durchführen können, um die primären Identifikations- und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen.
INSTANDHALTUNG GROßER INFRASTRUKTUREN
Die Probleme der Überwachung und Wartung großer industrieller Infrastrukturen zu lösen, kann auch von KI übernommen werden. Sowohl durch Satelliten- als auch durch Kamerabilder kann ein System zur Früherkennung erschaffen werden.
In diesem Fall werden die neuronalen Netze darauf trainiert, spontane Formen und Objekte in den aufgenommenen Bildern zu lokalisieren und zu identifizieren. Mit anderen Worten, der Algorithmus wird alles erkennen, was sich an einem Ort befindet, an dem es nicht sein muss.
PARKPLATZ-ERKENNUNG
Wenn man das Potenzial der grafischen Behandlung mit Deep Learning auf das alltägliche Gelände überträgt, ist eine Anwendung, die mit dem Computer gesehen werden kann, die Erkennung von Parkplätzen. Diese Aufgabe kann auf der Straße sehr nützlich sein, aber noch nützlicher ist sie in Einrichtungen, die der Lagerung von Fahrzeugen dienen, wie z.B. in einem Hafen. In diesem Fall kann mit Hilfe eines Algorithmus für künstliche Sicht die Räume im Bild identifizieren und später mit Hilfe eines Klassifizierers das Vorhandensein oder Fehlen eines Fahrzeugs feststellen.
Schlussfolgerung
Der Einsatz von maschinellem lernen ist grenzenlos und bietet uns viele Möglichkeiten sowohl in der Industrie individuelle Prozesse zu verbessern als auch auf der ganzen Welt Menschenleben zu retten oder Aufgaben zu erleichtern.
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