Deep Belief Networks (DBN) sind in den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Sie geh\u00f6ren zu den modernen Methoden, mit denen Computer und Maschinen lernen, Muster und Zusammenh\u00e4nge in gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen.<\/p>\n
Stellen Sie sich Deep Belief Networks wie ein Netzwerk aus mehreren hintereinander geschalteten Schichten vor, \u00e4hnlich wie die Ebenen eines Kuchens. Jede Schicht k\u00fcmmert 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 k\u00f6nnen.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Ein Deep Belief Network kann einem Computer beibringen, handgeschriebene Zahlen auf einem Formular zuverl\u00e4ssig zu erkennen \u2013 selbst wenn jeder Mensch etwas anders schreibt. Daf\u00fcr analysiert das Netzwerk viele verschiedene Bilder von Zahlen, lernt aus diesen Beispielen und erkennt am Ende neue, unbekannte Zahlen.<\/p>\n
Deep Belief Networks (DBN) werden \u00fcberall dort eingesetzt, wo gro\u00dfe Datenmengen automatisch verarbeitet und verstanden werden m\u00fcssen, etwa in der Bild- oder Spracherkennung oder bei der Auswertung von Kundendaten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"