Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der mit tiefen neuronalen Netzen – also Modellen mit vielen Schichten – komplexe Muster in großen Datenmengen erkennt. Es ist die Technologie hinter modernen Sprachmodellen, Bildverarbeitung, Sprach- und Texterkennung, generativer KI und vielem mehr.
Deep Learning unterscheidet sich von klassischem ML vor allem durch zwei Dinge: die Tiefe und Größe der Modelle und die Fähigkeit, Repräsentationen aus Rohdaten selbst zu lernen, statt sie händisch zu konstruieren. Damit wird Feature-Engineering teilweise überflüssig, was Anwendungsfelder massiv erweitert hat.
Im Recruiting profitieren Resume Parser, semantische Suche, Sprach- und Bildanalyse von Deep Learning. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Trainingsdaten, Rechenleistung und Erklärbarkeit. Tiefe Modelle sind oft schwer zu interpretieren, was Bias-Risiken erhöht und regulatorische Pflichten in der EU verschärft.
Lunigi nutzt Deep-Learning-basierte Modelle in der semantischen Suche, ohne dass Suchende sich um die Technik kümmern müssen.