Deep Learning Model

Deep Learning hat in den letzten zehn Jahren die KI-Landschaft umgekrempelt. Aufgaben, die zuvor mit klassischer Programmierung praktisch unlösbar waren (Erkennung von Objekten in Bildern, Übersetzung zwischen Sprachen, natürliche Sprachgenerierung), sind heute Standard. Voraussetzung waren drei Entwicklungen: große Datenmengen, leistungsfähige GPUs und mathematische Fortschritte in der Modellarchitektur.

Deep-Learning-Modelle bestehen aus mehreren Schichten künstlicher Neuronen, die hierarchisch Merkmale lernen. Frühe Schichten erkennen einfache Muster (Kanten in Bildern, Buchstaben in Texten), spätere Schichten kombinieren diese zu komplexen Konzepten (Objekte, Sätze, Bedeutungen). Bekannte Architekturen sind Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilder, Recurrent Neural Networks (RNNs) und Transformer für Sequenzen.

Pimcore nutzt Deep-Learning-Modelle in mehreren Funktionsbereichen. Bildverschlagwortung, automatische Klassifizierung von Produktdaten, semantische Suche und KI-gestützte Textgenerierung basieren auf modernen Deep-Learning-Architekturen. Über den Agent SDK lassen sich eigene Modelle (proprietär oder open source) in produktive Workflows einbinden.