Deep Belief Networks (DBN) sind in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Sie gehören zu den modernen Methoden, mit denen Computer und Maschinen lernen, Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu erkennen.
Stellen Sie sich Deep Belief Networks wie ein Netzwerk aus mehreren hintereinander geschalteten Schichten vor, ähnlich wie die Ebenen eines Kuchens. Jede Schicht kümmert sich um ein bestimmtes Detail, zum Beispiel um die Erkennung von Farben, Kanten oder Formen auf einem Bild. Je tiefer die Schichten, desto komplexer werden die Muster, die erkannt werden können.
Ein anschauliches Beispiel: Ein Deep Belief Network kann einem Computer beibringen, handgeschriebene Zahlen auf einem Formular zuverlässig zu erkennen – selbst wenn jeder Mensch etwas anders schreibt. Dafür analysiert das Netzwerk viele verschiedene Bilder von Zahlen, lernt aus diesen Beispielen und erkennt am Ende neue, unbekannte Zahlen.
Deep Belief Networks (DBN) werden überall dort eingesetzt, wo große Datenmengen automatisch verarbeitet und verstanden werden müssen, etwa in der Bild- oder Spracherkennung oder bei der Auswertung von Kundendaten.
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