Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung: Einfach erklärt
Heute tauchen wir in das spannende Thema Deep Learning in der industriellen Bildverarbeitung ein. In diesem Artikel erklären wir leicht verständlich, wie Deep Learning die Bildverarbeitung in der Industrie revolutioniert, warum es so effizient ist und welche Vorteile es für Ihr Unternehmen bringen kann.
Ausserdem versuchen wir den Unterschied zwischen „künstlicher Intelligenz“ (KI), dem „maschinellen Lernen“ (ML) und dem „Deep Learning“ (DL) zu verdeutlichen. Aufgrund der Popularität in den Medien werden die Begriffe nämlich gerne gleichgesetzt. In der Praxis gibt es da aber schon ein paar Unterschiede. Anhand eines einfachen Beispiels erklären wir die Begrifflichkeiten und Unterschiede, um sie besser zu verstehen. Dran bleiben!!
Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) was ist der Unterschied?
Betrachten wir uns das Diagramm das in vielen Lehrbüchern und im Internet oftmals verwendet wird, können wir erkennen, dass übergeordnet die künstliche Intelligenz (KI) steht und das maschinelle Lernen (ML) und das Deep Learning (DL) scheinbar nur Teilmengen davon sind. Interpretiert man die Grafik ohne gewisse Vorkenntnisse würde man sagen, die künstliche Intelligenz ist das mächtigste Werkzeug und steht über allem. Dann kommt das maschinelle Lernen und als letzte Teilmenge davon das Deep Learning. Nun ja, ganz so einfach ist es nicht und die Grenzen verschwimmen immer schneller. Dennoch hat das Deep Learning einen gewissen Sonderstatus und wird nicht umsonst in vielen Artikeln am häufigsten erwähnt. Beschäftigt man sich intensiver damit, erkennt man, dass das Deep Learning für gewisse Einsatzbereich sogar das mächtigste Werkzeug davon ist.
Definition Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning
Künstliche Intelligenz (KI): Denk an KI als den großen Regenschirm. Es ist die breite Wissenschaft, Maschinen das „Denken“ beizubringen. Das Ziel der KI ist es, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben erledigen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Das kann alles Mögliche sein, von der Beantwortung deiner Fragen bis hin zum Fahren eines Autos ohne menschliche Hilfe. Bis es soweit ist, muss der Mensch (Programmierer) aber gewisse Regeln aufstellen und umsetzen (programmieren) z.B. über Entscheidungsbäume und Verknüpfungen im Programm.
Maschinelles Lernen (ML): Unter dem großen KI-Regenschirm ist maschinelles Lernen wie ein starker Ast. ML ist eine Methode, um KI zu erreichen. Statt direkt zu programmieren, wie eine Maschine eine Aufgabe lösen soll, nutzt ML Daten und lernt aus ihnen. Stell dir vor, du zeigst einem Kind viele verschiedene Bilder von Hunden und Katzen. Nach einer Weile fängt das Kind an, zwischen Hunden und Katzen zu unterscheiden, auch wenn es einige zuvor nicht gesehen hat. Das ist im Grunde, was ML macht – es lernt aus Beispielen.
Deep Learning (DL): Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, noch spezifischer, ein dicker Ast am ML-Ast. DL nutzt etwas, das „neuronale Netze“ genannt wird – eine Struktur, die lose vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Diese neuronalen Netze bestehen aus vielen Schichten (daher „deep“ im Namen), und sie können aus großen Mengen von Daten lernen. DL hat einen enormen Aufschwung erlebt, da es bei komplexen Aufgaben wie Spracherkennung, Bilderkennung und vielen anderen Bereichen erstaunliche Leistungen erbringen kann. Ein Beispiel für DL in Aktion ist die Fähigkeit, ein Bild zu nehmen und zu beschreiben, was darauf zu sehen ist, etwas, das vor nicht allzu langer Zeit wie Science-Fiction klang.
Zusammengefasst: KI ist das große Ziel, maschinelles Lernen ist eine Methode, um dieses Ziel zu erreichen, und Deep Learning ist eine spezielle, sehr leistungsfähige Art des maschinellen Lernens.
KI, ML und DL am Beispiel Erkennung von Hunden und Katzen
Nein, wir wollen jetzt die industrielle Bildverarbeitung nicht dazu mißbrauchen um Hunde von Katzen zu unterscheiden, aber es dient hervorragend dazu die Unterschiede aufzuzeigen und an einem einfachen und für jeden verständlichen Beispiel zu erklären.
Woran erkennt der Mensch einen Hund oder eine Katze?
Die Antworten werden so oder so ähnlich lauten :
- Hat ein Fell
- Zwei Ohren
- Vier Beine
- ….
Trifft das nicht auf beide zu?
Selbst als Mensch haben wir Schwierigkeiten dies in Worte zu fassen bzw. irgendwie zu erklären!!
Wir versuchen es trotzdem einmal mit einfachen Worten für die 3 Verfahren künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning zu erklären.
Künstliche Intelligenz (KI):
In der KI könnte der Ansatz darin bestehen, ein Programm zu schreiben, das explizite Regeln verwendet, um Katzen von Hunden zu unterscheiden. Diese Regeln könnten auf Merkmalen basieren, die leicht zu identifizieren sind, wie die Form der Ohren, die Länge des Fells oder die Größe des Tieres. Ein Ingenieur müsste diese Regeln manuell erstellen und verfeinern, was sehr zeitaufwändig und möglicherweise ungenau für komplexe Bilder wäre.
Nahezu unmöglich, wenn man sich die Vielfalt an Hunden und Katzen anschaut.
Maschinelles Lernen (ML):
Bei einem ML-Ansatz würden wir einem Algorithmus tausende Bilder von Katzen und Hunden zeigen, die jeweils als „Katze“ oder „Hund“ markiert sind. Der Algorithmus würde dann versuchen, Muster in den Bildern zu finden, die konsistent auf eine Katze bzw. einen Hund hinweisen. Nach genügend Training sollte der Algorithmus in der Lage sein, auf einem neuen Bild zu erkennen, ob es sich um eine Katze oder einen Hund handelt, auch wenn er dieses spezielle Bild vorher nie gesehen hat. Hier müssen wir keine spezifischen Regeln definieren – der Algorithmus entwickelt seine eigenen Kriterien zur Unterscheidung.
Aber hier ist etwas Vorsicht geboten!! Je nach der Art und Menge der Bilder die zum Lernen verwendet wurden kann das maschinelle Lernen unbekannte Bilder (Muster) nicht unbedingt korrekt erkennen. Beispiel: Hunderassen und Katzenrassen von denen das ML noch keine Bilder zum Lernen hatte und die z.B. eine andere Fellstruktur und Farbe haben, könnten dann falsch oder gar nicht erkannt (klassifiziert) werden.
Deep Learning (DL):
Deep Learning geht noch einen Schritt weiter. Ein DL-Modell, insbesondere ein tiefes neuronales Netzwerk, würde nicht nur oberflächliche Muster aus den Bildern lernen, sondern auch komplexere Abstraktionen. Zum Beispiel könnte es in den Anfangsschichten des Netzwerks einfache Muster wie Kanten und Farben erkennen und in tieferen Schichten komplexe Merkmale wie Felltextur oder die Pose des Tieres lernen. Deep Learning ermöglicht es, sehr feine Unterschiede zwischen Katzen und Hunden zu erkennen, selbst in Bildern, wo die Tiere in ungewöhnlichen Haltungen sind, teilweise verdeckt oder in schlechter Lichtqualität aufgenommen wurden. Das Besondere an Deep Learning ist, dass es mit zunehmender Datenmenge und komplexeren Netzwerkstrukturen immer bessere Ergebnisse liefert, oft über das hinaus, was mit traditionellen ML-Methoden möglich ist. Es benötigt jedoch erheblich mehr Rechenleistung und Daten, um effektiv zu sein.
Weitere Infos folgen demnächst!!!
