Maschinelles Lernen ermöglicht zahlreiche Anwendungen, die unsere Sicherheit verbessern können. Die Fähigkeit, Computer zu trainieren, um Menschen und Handlungen in Bildern und Videos zu erkennen, ermöglicht die Analyse von Aufnahmen von Sicherheitskameras, um so vor möglichen gefährlichen Situationen zu warnen.

Eckdaten

Neuronale Netzwerke bilden die Grundlage für maschinelles Lernen. Dabei verlaufen Signale über verschiedene Ebenen und verarbeiten dabei Daten und Informationen. Zu Beginn waren die Lernmechanismen noch sehr rechenintensiv und Forscher stiegen von CPUs auf GPUs um. Diese konnten danke Single-Precision-Fließkomma-Ausführungseinheiten die Algorithmen besser verarbeiten. Auf solchen Grafikverarbeitungseinheiten basieren auch heutige FPGAs.

Bild 1: Zu den Hauptanwendungen des maschinellen Lernens gehört die Gesichtserkennung.

Bild 1: Zu den Hauptanwendungen des maschinellen Lernens gehört die Gesichtserkennung. Fotolia, zapp2photo

Zu den Hauptanwendungsgebieten zählt die Gesichtserkennung (Bild 1). Dabei empfängt ein System Aufnahmen von einer oder mehreren Sicherheitskameras und vergleicht diese mit Fotos gesuchter Personen. Solche Systeme nutzen oft künstliche Intelligenz (KI), um Merkmale auszuwählen, die die Erkennung von Gesichtern ermöglichen, auch wenn diese teilweise durch Haare oder Kopfbedeckungen verdeckt sind. Damit ein solches System erfolgreich ist, muss es zunehmend höher entwickelte Algorithmen nutzen und sie in Echtzeit auf energieeffizienter Hardware ausführen, weshalb sich die Art und Weise ändert, wie Integratoren diese Systeme gestalten.

Neuronale Netzwerke

Bild 2: Zu den maschinellen Lerntechniken gehört die Anwendung neuronaler Netzwerke, ein Prinzip dass bereits in den 1980er und 1990er Jahren vielversprechend für Erkennungsanwendungen war.

Bild 2: Zu den maschinellen Lerntechniken gehört die Anwendung neuronaler Netzwerke, ein Prinzip, das bereits in den 1980er- und 1990er-Jahren vielversprechend für Erkennungsanwendungen war. Intel

Es gibt verschiedene maschinelle Lerntechniken, die den Anforderungen wie etwa denen der Gesichtserkennung entsprechen. Im Forschungs- und Entwicklungsfeld „Maschinelles Lernen“ ändert sich der Bereich „Neuronale Netzwerke“ derzeit am schnellsten. Bereits in den 80er- und 90er-Jahren waren neuronale Netze für Erkennungsanwendungen vielversprechend. Sie nutzten ein einfaches Modell der Neuronen, ähnlich dem des Gehirns, um KI-Funktionen zu entwickeln (Bild 2).

In einem traditionellen neuronalen Netzwerk verlaufen Signale durch Schichten künstlicher Neuronen. Dabei führt jedes Neuron eine Berechnung auf der Basis eines Wertes durch, der von den Eingängen geliefert wird, und multipliziert diesen mit einem Gewichtungsfaktor. Erreicht die Summe aller Eingänge einen bestimmten Schwellenwert, geht der Ausgang auf die Neuronen in der nächsten Schicht über. In einem traditionellen neuronalen Netzwerk ist jedes Neuron in einer Schicht mit jedem Neuron in der nächsten Schicht verbunden. Dies führt zu einem dicht miteinander verbundenen Netzwerk, in dem Neuronen in mehreren Schichten Informationen von allen Eingängen erhalten können. Jeder Eingang erhält einen Gewichtungsfaktor, der bestimmt, wie viel jeder Datenwert den Ausgang des Neurons beeinflusst.

Der Vorteil solcher neuronalen Netze war, dass sie durch einen Lernprozess hinzulernen konnten. Bei diesem Prozess berechnet das System für jedes Neuron in jeder Schicht eine Gewichtung. Zunächst erwies sich der Lernprozess als problematisch, da die Backpropagation-Lernalgorithmen nur für relativ flache Neuronen-Netzwerke funktionieren, die einen Eingang, Ausgang und eine einzige verdeckte Schicht umfassten. Dies beschränkte das neuronale Netzwerk jedoch auf vergleichsweise einfache Aufgaben mit Bildern mit geringer Auflösung. Deshalb konzentrierte sich die Forschung und Entwicklung auf andere maschinelle Lerntechniken wie etwa Support-Vektor-Maschinen.

 

Wie verdeckte Ebenen das Deep Learning ermöglichen und warum eine GPU dafür besser geeignet ist als eine herkömmliche CPU, erfahren Sie auf der nächsten Seite.

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