Ist Deep Learning eine Wunderwaffe? – Blackbox & Erklärbarkeit
Deep Learning wird oft als die Wunderwaffe unter den Machine-Learning-Methoden bezeichnet. Als Data Scientist weiss ich jedoch, dass Deep Learning mindestens einen grossen Knackpunkt hat. In "Torch”, unserer neuen Data-Science-Serie, zeige ich dir, wie sich Deep Learning vom traditionellen Machine Learning unterscheidet und welchen Herausforderungen du dich stellen musst, wenn du es einsetzen willst.
Was Deep Learning ausmacht und wie es funktioniert.
Was der grösste Knackpunkt dieser starken Machine-Learning-Methode ist.
Welche konkreten Fragen du bei der Implementierung einer Deep-Learning-Lösung beantworten können musst.
Willst du das an einem realen Beispiel sehen? In meinem Takeaway zeige ich dir, wie mein Team und ich ein Anomalie-Erkennungsmodell auf Basis von Deep Learning implementiert haben und gebe dir konkrete Tipps für deinen eigenen Deep-Learning-Use-Case.
Hallo, mein Name ist Saeid, und ich bin Data Scientist bei Trivadis – Part of Accenture. Meine Faszination für Data-Mining- und Machine-Learning-Methoden und insbesondere deren Anwendung in der Wirtschaft hat mich zu einem Masterstudium mit dem Schwerpunkt Datenanalyse und Business Intelligence geführt. Durch die Arbeit an vielen Data-Science-Projekten habe ich ein umfangreiches Wissen in diesem Bereich entwickelt. Ich informiere mich gerne über die neuesten technologischen Innovationen und bilde mich stetig weiter. In meiner Freizeit mache ich gerne Sport und treffe mich mit Freunden. Ausserdem sage ich nie nein zu Ferien! P. S.: Hat dir meine "Torch"-Episode gefallen? Dann kontaktiere mich gerne – es würde mich freuen, die Fackel (en. “torch”) weiterzureichen und damit deine Begeisterung für Data Science zu entfachen!
Was ich dir mitgebe
Trotz seiner Knackpunkte – für manche Use Cases ist Deep Learning gut geeignet. Wie etwa bei der Lösung, die mein Team und ich für einen Automobilhersteller implementiert haben. Warum wir uns für den Einsatz von Deep Learning entschieden haben und wie wir mit den damit einhergehenden Herausforderungen umgegangen sind? In meinem Takeaway findest du konkrete Tipps, wie du herausfindest, ob ein Deep-Learning-Modell zu deinem spezifischen Use Case passt und wie du es erfolgreich implementierst.
