> > > > Google will alles wissen und setzt auf Deep Learning

Google will alles wissen und setzt auf Deep Learning

DruckenE-Mail
Erstellt am: von

gtc2015Google hat offensichtlich Ambitionen im Bereich Deep Learning. Dazu betrat Jeff Dean, Google Senior Fellow die Bühne und versuchte zu erklären, wie immer intelligentere Computer in diesem Bereich helfen können. Es geht nicht mehr darum, für jeden Fall den passenden Algorithmus vorliegen zu haben, sondern einfache Algorithmen zu entwickeln, die selbstständig lernen. Täglich werden weltweit im Internet Trillionen Wörter geschrieben, Milliarden Bilder hochgeladen und tausende Stunden Audio erzeugt. Diese Inhalte durchsuchen zu können ist sicherlich ein Anspruch, den Google hat. Hinzu kommen aber auch weitere Informationen wie die Nutzeraktivität. Google möchte Lernen wann eine Person wohin klickt, wie lange sie für bestimmte Informationen sucht, wie viele Seiten sie dazu besucht und vieles mehr.

Google setzt auf Deep Learning
Bildergalerie: Google setzt auf Deep Learning

Ein wenig konkreter wurde es mit Google Maps und dem bestehenden Street-Street-View-Daten. Google arbeitet an automatischen Systemen, die aus den Bildern die Hausnummer erkennen. Dies klingt einfacher als es ist, denn auch wenn eine Texterkennung recht zuverlässig ist, so werden dennoch unterschiedlichste Größen, Farben und Formen für Zahlen verwendet, die unterschiedlicher nicht sein könnten und zuverlässig erkannt werden sollten. Gleiches gilt für Beschriftungen auf Hausfronten, aus denen Google gerne Informationen über die anliegenden Ladenlokale gewinnen möchte. Dies geht sogar so weit, dass Öffnungszeiten aus den Schildern der Street-View-Daten erkannt werden sollen.

Google setzt auf Deep Learning
Bildergalerie: Google setzt auf Deep Learning

GPUs ermöglichen bei der Analyse und dem Aufbau solcher Deep Learning Netzwerke völlig neue Wege. An dieser Stelle bietet sich auch einmal mehr der Vergleich zum menschlichen Gehirn an. Neuronen sind in der Lage innerhalb von 0,1 Sekunden 10 Prozessor zu verarbeiten. Je nach Aufgabe arbeiten mehrere hundert Millionen oder Milliarden Neuronen gleichzeitig an einer Aufgabe wie dem erkennen von Fotos. Deep Learning Netzwerke mit 10 Layern und mehreren hundert GPUs erreichen diese Leistungswerte bereits heute. Eine Bild-, Text- und Audio-Erkennung wird von solchen Systemen bereits heute schneller und mit einer geringeren Fehlerrate ausgeführt, als vom menschlichen Gehirn.

Google setzt auf Deep Learning
Bildergalerie: Google setzt auf Deep Learning

Wichtiger Bestandteil des Deep Learning ist die Zeit, die es benötigt, ein Netzwerk zu trainieren. Große Datenbanken für Experimente aufzubauen sollte nicht länger als ein paar Stunden dauern. Sprechen wir hier bereits von Tagen oder gar Wochen, lohnt sich der Aufbau des Netzwerkes vielleicht schon nicht mehr. Hier kommen dann auch die GPUs in Spiel, die nicht nur bei der Auswertung von Daten aus solchen Netzwerkes durch eine Parallelisierung schneller arbeiten, als Hardware zuvor, sondern auch schon beim Aufbau solcher Netzwerke und dem Anlernen des Systems.

Sowohl beim Aufbau der Daten, der Analyse eines solchen Netzwerkes als auch bei der späteren Umsetzung mit weiteren Daten spielt die Parallelisierung also eine wichtige Rolle. Moderne GPUs sind eines der wichtigsten Hilfsmittel in diesem Bereich.

Social Links

Ihre Bewertung

Ø Bewertungen: 0

Tags

Kommentare (1)

#1
customavatars/avatar178325_1.gif
Registriert seit: 11.08.2012

Flottillenadmiral
Beiträge: 4592
Skynet lässt grüßen... So langsam wird mir das ganze echt n bisschen unheimlich :/
Um Kommentare schreiben zu können, musst Du eingeloggt sein!

Das könnte Sie auch interessieren:

Kommentar: Nein, liebe Telekom - Vectoring ist keine Glasfaser!

Logo von IMAGES/STORIES/LOGOS-2015/TELEKOM2

In der vergangenen Woche kündigte die Deutsche Telekom an, dass der Ausbau von VDSL-Vectoring mit 100 MBit/s im Herbst starten soll. Die Anschlüsse sollen dann eine Geschwindigkeit von bis zu 100 Mbit/s im Down- und 40 Mbit/s im Upload bieten. Der Nachteil der Technik ist allerdings, dass durch... [mehr]

Intel bestätigt trotz Milliardengewinn Wegfall von 12.000 Arbeitsplätzen

Logo von IMAGES/STORIES/LOGOS-2015/INTEL3

Vor einigen Tagen wurden Gerüchte laut, dass Intel einen massiven Stellenabbau planen würde. Dieses Gerücht hat der Chipriese nun im Rahmen seiner aktuellen Quartalszahlen bestätigt. Demnach werden bis zum Jahr 2017 rund 12.000 der insgesamt 107.000 Stellen wegfallen. Die betroffenen... [mehr]

Tesla Model 3: 320 Kilometer und ein neues Cockpit für 31.000 US-Dollar

Logo von IMAGES/STORIES/LOGOS-2015/TESLA_MOTORS

Welch hohes Vertrauen Tesla genießt, zeigt heute keine andere Zahl so deutlich wie die der Vorbestellungen für das in der vergangenen Nacht vorgestellte Model 3. Rund 115.000 Exemplare wurden bereits geordert, ohne dass auch nur einer der Besteller wusste, was genau er der eigentlich kauft -... [mehr]

Vorinstallierte Google-Apps: EU-Kommission prüft mögliche...

Logo von IMAGES/STORIES/LOGOS-2015/GOOGLE_2015

Bereits seit 2013 prüft die EU-Kommission, ob Google mit seiner Mobil-Plattform Android gegen geltendes Kartellrecht verstößt. Zum Stand der Ermittlungen hatte man sich seitdem nur vage und selten geäußert, Stillstand hat es aber nicht gegeben. Denn wie die zuständige Wettbewerbskommissarin... [mehr]

Netflix wächst weiter auf 81,5 Millionen Nutzer

Logo von IMAGES/STORIES/LOGOS-2013/NETFLIX

Netflix hat zusammen mit den jüngsten Quartalszahlen auch einen deutlichen Mitgliederzuwachs bekanntgegeben. Demnach nutzen derzeit weltweit rund 81,5 Millionen Nutzer den Streamingdienst. Während in den ersten drei Monaten des Jahres 2016 in den USA 2,23 Millionen Neukunden gewonnen werden... [mehr]

US Navy wegen Software-Piraterie auf fast 600 Millionen US-Dollar...

Logo von IMAGES/STORIES/LOGOS-2016/US-NAVY

Die US Navy ist von dem deutschen 3D-Softwareentwickler Bitmanagement wegen Software-Piraterie verklagt worden. Wie The Register berichtet, hat Bitmanagement bei dem US Court of Federal Claims Klage eingereicht, und fordert nicht weniger als 596.308.103 US Dollar Schadensersatz. Laut Klageschrift... [mehr]