Wir produzieren jeden Tag 2,5 Quintillionen Bytes an Daten. Selbst wenn wir sie auf alle weltweiten Unternehmen und Konsumenten aufteilen, ist das eine gewaltige Menge. Es verdeutlicht aber auch die Tatsache, dass wir all diese Daten auf sinnvolle Art und Weise nutzen müssen, damit sie eine Bedeutung für uns haben. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist Deep Learning.
Deep Learning ist ein kleiner Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Diese Methodik hat zum Ziel, Verbindungen zwischen Daten (einer Menge Daten!) herzustellen und darauf basierend Prognosen zu erstellen.
In diesem Artikel erfährst du mehr über das Konzept des Deep Learning und welchen Nutzen es für Unternehmen hat.
Inhalt:
Definition: Was ist Deep Learning?
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?
Arten von Deep Learning vs. maschinellem Lernen
Wie funktioniert Deep Learning?
Deep Learning Modelle
Anwendungsfälle für Deep Learning
Wie Deep Learning in Unternehmen eingesetzt werden kann
Wie Meltwater euch helfen kann, Deep Learning Fähigkeiten zu nutzen
Definition: Was ist Deep Learning?
Beginnen wir mit einer Definition von Deep Learning – was genau bedeutet es?
Deep Learning (auch Deep Learning AI genannt) ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke, ähnlich denen des menschlichen Gehirns, aufgebaut werden. Die neuronalen Netze stellen in einem Prozess, der das menschliche Lernen simuliert, Verbindungen zwischen Daten her.
Neuronale Netze enthalten drei oder mehr Datenschichten, um ihr Lernen und ihre Prognosen zu verbessern. Während KI aus einer einzigen Datenschicht lernt und Vorhersagen trifft, wird durch zusätzliche Ebenen ein größerer Zusammenhang zwischen den Daten hergestellt. Dadurch werden komplexere und detailliertere Verbindungen hergestellt, die zu einer höheren Genauigkeit führen können.
Deep Learning Algorithmen sind die treibende Kraft hinter vielen KI Anwendungen wie Sprachassistenten, Betrugserkennung und sogar selbstfahrenden Autos.
Aufgrund des Fehlens vortrainierter Daten ist diese Art des maschinellen Lernens besonders wertvoll. Um Aufgaben zu automatisieren, Daten zu analysieren und Vorhersagen ohne menschliches Eingreifen zu treffen, müssen Deep Learning Algorithmen in der Lage sein, selbst dann Zusammenhänge herzustellen, wenn sie nicht wissen, wonach sie suchen.
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?
Maschinelles Lernen und Deep Learning haben einige gemeinsame Merkmale. Das ist nicht weiter verwunderlich, denn Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens – es gibt also zwangsläufig einige Überschneidungen.
Dennoch sind die beiden nicht ganz dasselbe. Was ist also der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?
Vergleicht man maschinelles Lernen mit Deep Learning, so liegt der Schwerpunkt beim maschinellen Lernen auf strukturierten Daten, während Deep Learning unstrukturierte Daten besser verarbeiten kann. Beim maschinellen Lernen werden die Daten sauber strukturiert und gekennzeichnet, unter anderem mit Hilfe der Datenbanknormalisierung. Wenn unstrukturierte Daten vorhanden sind, werden sie in der Regel vorverarbeitet, damit die Machine Learning Algorithmen ihre Bedeutung erkennen können.
Beim Deep Learning ist die Datenstruktur weniger wichtig. Deep Learning überspringt einen großen Teil der Vorverarbeitung, die für maschinelles Lernen erforderlich ist. Die Algorithmen können unstrukturierte Daten (wie z. B. Bilder) erfassen und verarbeiten und sogar die Abhängigkeit von menschlichen Data Scientists teilweise eliminieren.
Nehmen wir beispielsweise an, du hast eine Reihe von Bildern von Früchten. Du möchtest jedes Bild einer bestimmten Obstgruppe zuordnen, z. B. Äpfel, Bananen, Ananas usw. Deep Learning Algorithmen können nach bestimmten Merkmalen suchen (z. B. Form, ob ein Stiel vorhanden ist, Farbe usw.), die eine Obstsorte von einer anderen unterscheiden. Die Algorithmen benötigen dazu nicht einmal eine Hierarchie von Merkmalen, die von menschlichen Datenexperten festgelegt wurde.
Tipp: Um die zuverlässigsten Insights zu gewinnen, müssen der Datenbereinigung und Datenanreicherung die gleiche Priorität eingeräumt werden wie der Datenerfassung.
Arten von Deep Learning vs. Maschinelles Lernen
Ein weiterer Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die Art des Lernens, zu dem die beiden Methoden fähig sind. Grundsätzlich kann maschinelles Lernen in Form von überwachtem Lernen, unüberwachtem Lernen und bestärktem Lernen erfolgen.
- Überwachtes Lernen erfordert gekennzeichnete oder strukturierte Datensätze. Bei dieser Art des Lernens muss der Mensch eingreifen, um sicherzustellen, dass die Daten richtig gelabelt sind.
- Unüberwachtes maschinelles Lernen erfordert keine gekennzeichneten Datensätze. Stattdessen werden Muster in den Daten erkannt und die Punkte anhand gemeinsamer Merkmale miteinander verbunden. Wie du vielleicht schon vermutet hast, ist beim unüberwachten maschinellen Lernen kein Mensch an der Eingabe von ungekennzeichneten Daten in den Algorithmus beteiligt.
- Dann gibt es noch das Deep Reinforcement Learning, bei dem ein Modell basierend auf einem Feedback- und Reward-System lernt, präziser zu werden. Diese Technik wird als semi-überwacht bezeichnet. Beim Reinforcement Learning werden maschinelle Lernmodelle darauf trainiert, eine Reihe von Entscheidungen zu treffen und dabei je nach Effektivität ihrer Entscheidungen Strafpunkte oder Belohnungen zu erhalten.
Deep Learning befasst sich hauptsächlich mit unüberwachtem maschinellem Lernen und Deep Reinforcement Learning. Durch die sinnvolle Verarbeitung von Daten und das Treffen komplexer Entscheidungen basierend auf großen Datenmengen können Unternehmen die Ergebnisse ihrer Modelle verbessern, selbst wenn manche Informationen nicht bekannt sind.
Wie funktioniert Deep Learning?
Beim Deep Learning lernt ein Computermodell, anhand von Beispielen Aufgaben zu erfüllen, anstatt explizit programmiert zu werden. Der Begriff „deep”, also tief auf Deutsch, bezieht sich auf die Anzahl der Schichten im Netzwerk – je mehr Schichten, desto tiefer das Netzwerk.
Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken („Artificial Neural Networks“ – ANNs). Diese Netzwerke, bestehend aus miteinander verknüpften einfachen Knoten oder Neuronen, können lernen, Muster in den Eingaben zu erkennen. ANNs sind dem Gehirn insofern ähnlich, als dass sie aus unzähligen miteinander verbundenen Verarbeitungsknoten, den Neuronen, bestehen. Jeder Knoten ist mit mehreren weiteren Knoten verbunden und hat ein Gewicht, das die Stärke der Verbindung bestimmt.
Die erste Schicht eines neuronalen Netzes extrahiert grundlegende Merkmale aus den Daten, zum Beispiel Kanten und Formen. Die zweite Schicht kombiniert diese Eigenschaften zu komplexeren Mustern, bis die letzte Schicht (die Ausgabeschicht) das gewünschte Ergebnis liefert. Jede aufeinanderfolgende Schicht entnimmt der vorherigen Schicht komplexere Merkmale, bis der endgültige Output erzeugt wird.
Dieser Prozess wird auch als Forward Propagation bezeichnet. Forward Propagation, oder “Vorwärtspropagation” auf Deutsch, kann verwendet werden, um die Ausgabe tiefer neuronaler Netze für bestimmte Eingaben zu berechnen. Sie eignet sich auch zum Trainieren eines neuronalen Netzes, indem Fehler von bereits bekannten Outputs rückwärts propagiert werden.
Backpropagation ist ein überwachter Lernalgorithmus, d. h. er erfordert einen Datensatz, dessen korrekte Outputs bekannt sind. Bei der Backpropagation wird die Ausgabe des Netzwerks mit dem korrekten Output verglichen und die Gewichtungen im Netzwerk entsprechend angepasst. Dieser Vorgang wird so lange wiederholt, bis das Netzwerk die korrekte Ausgabe erreicht. Die Backpropagation ermöglicht ein schnelles und genaues Training komplexer Modelle und ist daher ein wichtiger Bestandteil des Deep Learning.
Dieser Prozess der Forward- und Backpropagation wird so lange wiederholt, bis der Fehler minimiert ist und das Netzwerk das gewünschte Muster erlernt hat.
Deep Learning Modelle
Schauen wir uns einige Arten von Deep Learning-Modellen und neuronalen Netzwerken an:
Convolutional Neural Networks (CNN)
Convolutional Neural Networks (oder einfach nur Convolutional Networks) werden häufig zur Analyse von visuellen Inhalten verwendet.
Sie ähneln den herkömmlichen neuronalen Netzwerken, verfügen jedoch über eine zusätzliche Verarbeitungsebene, die es ihnen ermöglicht, Muster in Bildern besser zu erkennen. Dadurch eignen sie sich besonders gut für Aufgaben wie die Bilderkennung und -klassifizierung.
Recurrent Neural Networks (RNN)
Ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) ist eine Art künstliches neuronales Netzwerk, bei dem die Verbindungen zwischen den Knoten einen gerichteten Graphen entlang einer Sequenz bilden. Dadurch weist es ein zeitlich dynamisches Verhalten auf.
Im Gegensatz zu neuronalen Feedforward-Netzwerken können RNNs ihren internen Speicher nutzen, um Sequenzen von Eingaben zu verarbeiten. Das macht sie wertvoll für Aufgaben wie die Erkennung unsegmentierter, zusammenhängender Handschriften oder die Spracherkennung.
Long Short-Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory Netzwerke sind eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk, das langfristige Zusammenhänge lernen und speichern kann. Sie werden häufig in Anwendungen wie der natürlichen Sprachverarbeitung und der Vorhersage von Zeitfolgen eingesetzt.
LSTM-Netzwerke eignen sich hervorragend für diese Aufgaben, da sie Informationen über lange Zeiträume hinweg speichern können. Sie können auch lernen, Muster in Datensequenzen zu erkennen.
Anwendungsfälle für Deep Learning
Hier sind einige Anwendungsfälle für Deep Learning in verschiedenen Geschäftsbereichen:
- Marketing
Personalisierte Kampagnen: Deep Learning hilft durch die Analyse von Nutzerdaten, Kampagnen auf die Vorlieben des Publikums abzustimmen und so die Engagement- und Konvertierungsraten zu verbessern.
Erstellung von Inhalten: KI-Modelle können basierend auf Trends und dem Sentiment der Zielgruppe Content-Vorschläge generieren und so Zeit im kreativen Prozess sparen.
- Kundenservice
Chatbots und virtuelle Assistenten: NLP-Modelle (Natural Language Processing) ermöglichen es Chatbots, alltägliche Kundenanfragen mit minimalem menschlichem Input zu bearbeiten.
Automatisierte Ticket-Weiterleitung: Deep Learning Modelle können eingehende Kundenanfragen analysieren und nach Thema, Dringlichkeit und Komplexität klassifizieren. Die Tickets werden dann automatisch an das passende Support-Team weitergeleitet, was zu schnelleren Reaktionszeiten und einer effizienteren Problemlösung führt.
- Vertrieb
Lead-Bewertung und -Priorisierung: Prädiktive Modelle helfen bei der Priorisierung von Leads basierend auf der Kaufwahrscheinlichkeit und steigern so die Konvertierungsraten und die Vertriebseffizienz.
Verkaufsprognose: Deep Learning kann zukünftige Verkaufstrends genau vorhersagen und hilft bei der Bestands- und Ressourcenplanung.
- Personalwesen (HR)
Screening von Lebensläufen: KI-Modelle können Lebensläufe in großem Umfang überprüfen und anhand der Stellenanforderungen die besten Kandidaten ermitteln.
Vorhersage bei der Mitarbeiterbindung: Deep Learning analysiert historische Daten, um die Mitarbeiterfluktuation vorherzusagen und es der Personalabteilung zu ermöglichen, proaktive Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung zu ergreifen.
Wie Deep Learning in Unternehmen eingesetzt werden kann
Möchtest du wissen, welche Herausforderungen im Marketing du mit Deep Learning und KI lösen kannst? Hier sind einige praktische Beispiele, bei denen Deep Learning von unschätzbarem Wert sein kann.
- Verwendung von Deep Learning für Sentimentanalysen
- Verbesserung von Geschäftsprozessen
- Optimierung der Marketingstrategie
Verwendung von Deep Learning für Sentimentanalysen
Bei der Sentimentanalyse werden in Textform ausgedrückte Meinungen extrahiert und analysiert. Dabei wird die natürliche Sprachverarbeitung (eine weitere KI-Technologie) eingesetzt, um Nuancen in Wörtern zu erkennen. So kann beispielsweise unterschieden werden, ob der Kommentar eines Nutzers sarkastisch, humorvoll oder zufrieden ist. Außerdem kann die Polarität (positiv, negativ oder neutral) sowie die Absicht (z. B. Beschwerde, Meinung oder Feedback) des Kommentars bestimmt werden.
Unternehmen nutzen die Sentimentanalyse, um die Meinungen der Kunden zu einem Produkt oder einer Dienstleistung zu verstehen und Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Sie vergleicht das Sentiment individuell und kollektiv, um Trends und Muster in den Daten zu erkennen. Häufig auftretende Ereignisse, wie z. B. viel negatives Feedback zu einem bestimmten Produkt oder Service, können einem Unternehmen signalisieren, dass Optimierungsbedarf besteht.
Deep Learning kann die Genauigkeit der Sentimentanalyse verbessern. Mit Deep Learning können Unternehmen die Emotionen ihrer Kunden besser verstehen und fundiertere Entscheidungen treffen.
Verbesserung von Geschäftsprozessen
Deep Learning kann Unternehmen dabei helfen, eine Vielzahl von Prozessen zu automatisieren und zu verbessern.
Unternehmen können Deep Learning nutzen, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Abläufe zu optimieren. Deep Learning kann beispielsweise Kundensupport-Tickets automatisch kategorisieren, mögliche betrügerische Transaktionen erkennen oder den Kunden Produkte empfehlen.
Deep Learning kann zudem zur Verbesserung von Prognosemodellen eingesetzt werden. Anhand historischer Daten lässt sich mit Deep Learning die Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung vorhersagen und so den Lagerbestand optimieren.
Außerdem erkennt Deep Learning Muster im Kundenverhalten, um Marketingmaßnahmen gezielter einsetzen zu können. So lassen sich beispielsweise basierend auf den Nutzeraktivitäten geeignete Marketingkanäle für deine Inhalte finden.
Alles in allem hat Deep Learning das Potenzial, verschiedene Geschäftsprozesse erheblich zu verbessern. Es hilft euch, Fragen zu beantworten, an die ihr vielleicht gar nicht gedacht habt. Wenn diese verborgenen Zusammenhänge in euren Daten aufgedeckt werden, könnt ihr gezielter auf eure Kunden zugehen, eure Marktpositionierung verbessern und eure internen Abläufe optimieren.
Optimierung der Marketingstrategie
Eine Sache, die Marketers beim Erfolg häufig im Weg stehen, sind Vermutungen. Wenn ihr echte Beziehungen zu eurer Zielgruppe aufbaut und auf ihre spezifischen Bedürfnisse eingeht, könnt ihr euch von der Masse abheben. Um diese tiefgreifenden Beziehungen aufzubauen, müsst ihr eure Zielgruppe allerdings gut kennen und in der Lage sein, eure Interaktionen zeitlich richtig auf sie abzustimmen.
Die Segmentierung eures Publikums ist eine der Möglichkeiten, Deep Learning im Vertrieb und Marketing einzusetzen. Verwende eure Kundendaten (wie demografische Informationen, Kaufhistorie usw.), um Kunden in Gruppen einzuteilen. Basierend auf diesen Informationen könnt ihr jeder Gruppe einen maßgeschneiderten Service bieten.
Eine weitere Möglichkeit, Deep Learning für das Marketing und den Kundenservice zu nutzen, ist die prädiktive Analyse. Dabei werden Daten aus der Vergangenheit (wie Kaufhistorie, Nutzungsmuster usw.) verwendet, um vorherzusagen, wann Kunden eure Produkte oder Dienstleistungen voraussichtlich wieder benötigen werden. So könnt ihr ihnen zu den entscheidenden Zeitpunkten gezielte Nachrichten und Angebote zukommen lassen und sie dazu ermutigen, sich erneut für euer Produkt oder eure Dienstleistung zu entscheiden.
Tipp: Meltwaters Data API Integration Suite ermöglicht dir ein automatisiertes und zentralisiertes Reporting, mit dem du die Einblicke erhältst, die dir bisher gefehlt haben.
Wie Meltwater euch hilft, die Möglichkeiten des Deep Learning voll auszuschöpfen
Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, wie beispielsweise Deep Learning Modelle, bieten Unternehmen mehr Möglichkeiten, die Stärken der Datenanalyse optimal auszuschöpfen. Durch die Nutzung speziell entwickelter Plattformen wie Meltwater kann Deep Learning in eurem Unternehmen in kürzester Zeit eingesetzt werden.
Meltwater nutzt modernste Technologien, um dir mehr Insights in eure Online-Präsenz zu geben und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Wir bieten eine umfassende End-to-End-Lösung, die leistungsstarke Technologie und Data Science Techniken mit menschlicher Intelligenz kombiniert. Wir unterstützen euch bei der Umwandlung von Daten in Erkenntnisse und Maßnahmen, damit ihr euer Unternehmen weiter voranbringen könnt.
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