Читать книгу Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - Aurélien Géron - Страница 6

Im Jahr 2006 erschien ein Artikel (https://homl.info/136) von Geoffrey Hinton et al.,¹ in dem vorgestellt wurde, wie sich ein neuronales Netz zum Erkennen handgeschriebener Ziffern mit ausgezeichneter Genauigkeit (> 98%) trainieren lässt. Ein Deep Neural Network ist ein (sehr) vereinfachtes Modell unseres zerebralen Kortex, und es besteht aus einer Folge von Schichten mit künstlichen Neuronen. Die Autoren nannten diese Technik »Deep Learning«. Zu dieser Zeit wurde das Trainieren eines Deep-Learning-Netzes im Allgemeinen als unmöglich angesehen,² und die meisten Forscher hatten die Idee in den 1990ern aufgegeben. Dieser Artikel ließ das Interesse der wissenschaftlichen Gemeinde wieder aufleben, und schon nach kurzer Zeit zeigten weitere Artikel, dass Deep Learning nicht nur möglich war, sondern umwerfende Dinge vollbringen konnte, zu denen kein anderes Machine-Learning-(ML-)Verfahren auch nur annähernd in der Lage war (mithilfe enormer Rechenleistung und riesiger Datenmengen). Dieser Enthusiasmus breitete sich schnell auf weitere Teilgebiete des Machine Learning aus.

Zehn Jahre später hat Machine Learning ganze Industriezweige erobert: Es ist zu einem Herzstück heutiger Spitzentechnologien geworden und dient dem Ranking von Suchergebnissen im Web, kümmert sich um die Spracherkennung Ihres Smartphones, gibt Empfehlungen für Videos und schlägt den Weltmeister im Brettspiel Go. Über kurz oder lang wird ML vermutlich auch Ihr Auto steuern.