Der Begriff Deep Transfer Learning geh\u00f6rt in die Kategorien K\u00fcnstliche Intelligenz, Digitale Transformation und Industrie und Fabrik 4.0.<\/p>\n
Deep Transfer Learning beschreibt eine moderne Methode des maschinellen Lernens. Hierbei lernt eine K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) zuerst mit gro\u00dfen Datenmengen eine Aufgabe, wie zum Beispiel das Erkennen von Bildern. Dieses Wissen wird dann auf eine neue, aber \u00e4hnliche Aufgabe \u00fcbertragen, sodass die KI dort viel schneller und mit weniger Daten lernen kann.<\/p>\n
Ein einfaches Beispiel: Eine KI wird darauf trainiert, Katzen auf Fotos zu erkennen. Danach kann diese KI ihr \u201eWissen\u201c nutzen, um Hunde auf Fotos zu identifizieren. Die Grundtechniken des Bilderkennens \u2013 etwa das Erkennen von Fell oder Ohren \u2013 bleiben n\u00fctzlich, auch wenn die Aufgaben unterschiedlich sind. Dadurch spart eine Firma viel Zeit und teure Daten.<\/p>\n
Deep Transfer Learning vereinfacht so die Einf\u00fchrung von k\u00fcnstlicher Intelligenz in neue Gesch\u00e4ftsbereiche und Produktionsprozesse. Unternehmen profitieren davon, weil bestehende Modelle wiederverwendet werden und der n\u00f6tige Aufwand f\u00fcr neue KI-Anwendungen deutlich sinkt. Dies macht die Technologie besonders interessant f\u00fcr Firmen, die schnell und flexibel auf Trends reagieren m\u00f6chten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"