1.3 Deep Learning im Alltag und in der Zukunft
In diesem Abschnitt werden zur Einführung in die Thematik einige Anwendungsbeispiele von Deep Learning präsentiert. Sie haben bestimmt irgendwann in Ihrem Alltag eines dieser Systeme benutzt – vielleicht auch, ohne es zu wissen!
1.3.1 Sprachverarbeitung
Die Spracherkennung und die natürlichsprachlichen Dialogsysteme haben in den letzten Jahren enorm von den Fortschritten des Deep Learning profitiert. Durch die Analyse massiver Datenmengen und annotierter Sprachaufnahmen ist es möglich, die Sprache des Benutzers besser zu verstehen (auch mit Dialekten) und semantisch zu verarbeiten, d. h., den Sinn des gesprochenen Satzes automatisch zu ermitteln. Denken Sie dabei an persönliche digitale Assistenten wieApple Siri,Amazon Alexa (sieheAbbildung 1.3),Google Now,Cortana, aber auch an Hotline- und Chat-Systeme, die bei den Callcentern der Deutschen Telekom, der Lufthansa oder sogar von Zalando benutzt werden.
Abbildung 1.3 Digitaler Assistent: »Amazon Echo Dot« mit der Sprachverarbeitungskomponente Alexa (Bildquelle:https://www.amazon.de/Echo-Dot-3-Gen-Intelligenter-Lautsprecher-mit-Alexa-Anthrazit-Stoff/dp/B07PHPXHQS/)
Diese Systeme analysieren binnen einiger Millisekunden die Spracheingabe des Benutzers bzw. Anrufers und geben eine passende Antwort zurück. Abstrahiert man vom einfachen Frage-Antwort-Szenario à la »Wie wird morgen das Wetter