Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen im Vergleich zu Deep Learning10 Min. Lesezeit

Dr. Matthias Stephan · Zuletzt aktualisiert: 8. August 2023

Möchten Sie die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen und Deep Learning verstehen?

In diesem Artikel werden wir die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning sowie die jeweiligen Anwendungsbereiche untersuchen, damit Sie das Potenzial dieser leistungsstarken Technologien besser verstehen können. Wir werden die konzeptionelle Klassifizierung von maschinellem und tiefem Lernen, ihre jeweiligen Anwendungsbereiche sowie die jeweiligen Vor- und Nachteile untersuchen. Am Ende dieses Artikels werden Sie eine klare Vorstellung davon haben, welche Art des Lernens für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist.

Begriffliche Einordnung

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglichen, intelligente Entscheidungen zu treffen. Sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning sind für das Training auf die Verfügbarkeit großer Datensätze angewiesen.

Machine Learning

Maschinelles Lernen ist eine Technologie, die durch Datenerfassung und -analyse künstliche Intelligenz erreicht. Es nutzt verschiedene Datenformen wie Bilder, Videos, Audiodateien und Statistiken, die in ein Programm eingespeist werden.

Das Programm nutzt einen komplexen Algorithmus, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Ein zentraler Aspekt des maschinellen Lernens ist seine Fähigkeit, ohne menschliches Eingreifen zu lernen.

Je mehr Daten verfügbar sind, desto intelligenter und anpassungsfähiger wird das maschinelle Lernsystem. Der Bereich, der Datenanalyse, Algorithmen und maschinelles Lernen umfasst, wird Datenwissenschaft genannt.

Ein Schlüsselprinzip des maschinellen Lernens besteht darin, dass seine Ergebnisse umso genauer werden, je mehr Daten dem Algorithmus ausgesetzt sind. Zu den jüngsten Fortschritten beim maschinellen Lernen gehören die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen, optimierte Rechenleistung durch Grafikprozessoren (GPUs) und die Verfeinerung von Algorithmen. Diese Fortschritte werden als Deep Learning bezeichnet. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen komplexe Algorithmen verwendet, um verschiedene Formen von Daten zu verarbeiten und zu analysieren, sodass Systeme ohne menschliches Eingreifen lernen und Vorhersagen treffen können. Es ist ein integraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz und wurde durch die Weiterentwicklung von Deep-Learning-Techniken weiterentwickelt. Die Verfügbarkeit von mehr Daten, verbesserte Rechenleistung und verfeinerte Algorithmen haben zur Präzision maschineller Lernsysteme beigetragen.

Anwendungsgebiete des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen hat zahlreiche Branchen revolutioniert, darunter Online-Marketing, Kundensupport, Vertrieb und Business Intelligence. Es ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden, die in der heutigen technologiegetriebenen Welt an der Spitze bleiben wollen.

Online-Marketing ist ein Bereich, in dem maschinelles Lernen weit verbreitet ist. Durch die Erhebung von Daten zu Kundenverhalten, -käufen und -präferenzen können Unternehmen gezielte Werbekampagnen entwickeln, die ihre Reichweite und Wirksamkeit maximieren. Dadurch können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen und ihre Inhalte an deren Bedürfnisse anpassen.

Der Kundensupport ist ein weiterer Bereich, der stark vom maschinellen Lernen profitiert hat. Auf künstlicher Intelligenz basierende Chatbots können jetzt Kundenanfragen beantworten und rund um die Uhr Hilfe leisten. Durch die Analyse von Schlüsselwörtern und früheren Interaktionen können diese Chatbots effiziente und personalisierte Antworten liefern, die Kundenzufriedenheit verbessern und wertvolle Personalressourcen einsparen.

Der Vertrieb ist ein weiterer Bereich, in dem maschinelle Lernalgorithmen erhebliche Auswirkungen haben. Durch die Analyse historischer Daten können Unternehmen die Nachfrage prognostizieren und ihre Lieferkette optimieren. Dies senkt nicht nur die Kosten, sondern stellt auch sicher, dass Produkte verfügbar sind, wann und wo die Kunden sie wünschen.

Business Intelligence ist eine weitere wichtige Anwendung des maschinellen Lernens. Durch die Analyse großer Mengen an Unternehmensdaten können maschinelle Lernalgorithmen wertvolle Erkenntnisse liefern und dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Von Umsatzprognosen bis hin zu Markttrends – maschinelles Lernen ermöglicht es Unternehmen, in einem sich schnell verändernden Umfeld wettbewerbsfähig und agil zu bleiben. Darüber hinaus verändert maschinelles Lernen die Art und Weise, wie Unternehmen ihren Kunden Produkte empfehlen. Durch die Analyse von Kaufmustern und Kundenpräferenzen können Algorithmen personalisierte Empfehlungen generieren, die den Umsatz steigern und die Kundenzufriedenheit erhöhen.

Deep Learning

Deep Learning ist eine fortschrittliche Form des maschinellen Lernens, die vom menschlichen Gehirn inspirierte künstliche neuronale Netze (ANNs) nutzt. Während das Gehirn Informationen anhand ihrer Eigenschaften kategorisiert, sind KNNs noch komplexer. Ursprünglich wurde versucht, das Gehirn zu simulieren, doch beim Deep Learning kommen heute ausgefeilte Algorithmen zum Einsatz, die sich von den Funktionen des menschlichen Gehirns unterscheiden. Deep Learning erfordert riesige Datenmengen und erhebliche Rechenleistung, um genaue Ergebnisse zu generieren. Jüngste Fortschritte haben begonnen, die notwendigen Ressourcen für Deep Learning bereitzustellen und ein enormes Fortschrittspotenzial in diesem Bereich aufzudecken. Seine Anwendung hat bereits Branchen wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonome Fahrzeuge revolutioniert. Diese Fortschritte beruhen auf der Fähigkeit der Technologie, umfangreiche Daten zu analysieren und komplexe Muster zu identifizieren. Um das Potenzial von Deep Learning voll auszuschöpfen, müssen Experten und Forscher Algorithmen kontinuierlich verbessern, effizientere Methoden entdecken und Datenerfassungspraktiken verbessern. Dieser iterative Prozess verfeinert die Genauigkeit und Effizienz von Deep-Learning-Modellen. Mit verbesserter Rechenleistung und erhöhter Datenverfügbarkeit wird Deep Learning die Zukunft von Technologie und Gesellschaft prägen. Da immer mehr Branchen die Vorteile der Nutzung von Deep Learning erkennen, werden seine Anwendungen in unbekannte Gebiete vordringen und spannende Möglichkeiten schaffen.

Neutrale Netze und Deep Learning

Neuronale Netze sind ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das von den Verbindungen zwischen Nervenzellen im menschlichen Gehirn inspiriert ist. Künstliche neuronale Netze bestehen aus Datenknoten, die durch gewichtete Verbindungen miteinander verbunden sind, ähnlich der Informationsverarbeitung im Gehirn. Um das neuronale Netzwerk zu trainieren, werden ihm wiederholt Daten präsentiert, sodass es die Daten im Laufe der Zeit lernen und genauer klassifizieren kann. Der Lernprozess beinhaltet die Anpassung der Gewichtung für die Verbindungen zwischen den Neuronenschichten. Dieses trainierte Modell kann dann auf neue Daten angewendet werden, auf die die künstliche Intelligenz während der Trainingsphase nicht gestoßen ist. Wenn neuronale Netze über verborgene Schichten von Neuronen verfügen, die nicht direkt mit der Eingabe- oder Ausgabeschicht verbunden sind, werden sie als „tiefe neuronale Netze“ bezeichnet. Tiefe neuronale Netze können unglaublich komplex sein und Hunderttausende oder sogar Millionen Schichten von Neuronen umfassen. Diese Tiefe ermöglicht es ihnen, immer schwierigere Probleme zu lösen, weshalb dieser Ansatz als „Deep Learning“ bezeichnet wird. Deep Learning ermöglicht es dem neuronalen Netzwerk, komplexere Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu verarbeiten, wodurch es sich für die Bewältigung komplexer Aufgaben wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Spracherkennung eignet. Durch den Deep-Learning-Prozess können diese Netzwerke Darstellungen der Daten auf höherer Ebene aufdecken und abstraktere und komplexere Merkmale erfassen.

Anwendungsgebiete von deep learning

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das verschiedene Anwendungsgebiete hat.

Ein solcher Bereich ist die IT-Sicherheit, wo Deep-Learning-basierte Systeme zusätzlich zu den zuvor definierten Bedrohungen besser in der Lage sind, neue und bisher unbekannte Bedrohungen zu erkennen. Dies ist möglich, weil Deep-Learning-Modelle die Mustererkennung in neuronalen Netzen nutzen, um Anomalien zu identifizieren. Durch den Einsatz von Deep Learning kann die Wirksamkeit von Sicherheitsmaßnahmen deutlich gesteigert werden.

Ein weiterer Anwendungsbereich von Deep Learning ist der Kundensupport. Auf Deep Learning basierende Chatbots sind in der Lage, natürliche menschliche Sprache zu verstehen, sodass keine spezifischen Schlüsselwörter erforderlich sind. Dadurch wird der Dialog zwischen Chatbot und Kunde effizienter und die angebotenen Lösungen treffsicherer.

Die Erstellung von Inhalten ist ein weiterer Bereich, in dem Deep Learning eingesetzt werden kann. Mit einer ausreichenden Inhaltsdatenbank können Deep-Learning-Systeme den Prozess der Erstellung neuer Inhalte automatisieren und sogar selbstständig Übersetzungen durchführen. Dies kann den Erstellern von Inhalten Zeit und Aufwand sparen.

Auch Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google basieren auf Deep Learning. Diese digitalen Assistenten erfreuen sich sowohl im Privat- als auch im Unternehmenskontext immer größerer Beliebtheit. In einem Unternehmensumfeld können Sprachassistenten für Aufgaben wie das Aufgeben von Bestellungen, das Versenden von E-Mails, das Erstellen von Berichten und das Durchführen von Recherchen eingesetzt werden. Sie können Benutzeranfragen in natürlicher Sprache verstehen und beantworten, wodurch die Interaktion reibungsloser wird.

Abgesehen von diesen spezifischen Bereichen haben sowohl maschinelles Lernen als auch tiefes Lernen breitere Anwendungen in verschiedenen anderen Bereichen wie Medizin, Wissenschaft und Mobilität. Diese Technologien entwickeln sich ständig weiter und finden neue Anwendungen, während Forscher und Entwickler ihr Potenzial erkunden.

Deep Learning vs. Machine Learning: Was ist der Unterschied?

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind unterschiedliche Konzepte im Bereich der künstlichen Intelligenz. Obwohl sie verwandt sind, gibt es wesentliche Unterschiede zwischen ihnen.

• Zugehörigkeit: Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, um auf der Grundlage von Datenmustern zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Deep Learning hingegen ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze schafft, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind.

• Selbstständigkeit: Ein bemerkenswertes Merkmal von Deep Learning ist seine Fähigkeit, direkt aus Rohdaten zu lernen, sodass keine von Menschen erstellten Funktionen erforderlich sind. Im Vergleich dazu stützen sich Algorithmen für maschinelles Lernen typischerweise auf manuelles Feature-Engineering, um relevante Informationen aus den Daten zu extrahieren.

• Datenstruktur: Maschinelles Lernen arbeitet typischerweise mit strukturierten Daten, während Deep Learning sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten kann. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da Deep Learning künstliche neuronale Netze (ANN) nutzt, um unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umzuwandeln. Dies ermöglicht eine bessere Mustererkennung und weiteres Lernen.

• Datensatzgröße: Maschinelles Lernen befasst sich mit kleinen bis großen Datensatzgrößen, während Deep Learning in der Lage ist, große Datenmengen zu verarbeiten. Mit leistungsstarken Computern, die mit GPUs ausgestattet sind, kann der Matrixmultiplikationsprozess in neuronalen Netzen beschleunigt werden, da er erhebliche Rechenressourcen und Zeit erfordert.

• Merkmalsextraktion: Beim maschinellen Lernen ist das Verständnis der Merkmale der Daten für eine effektive Analyse von entscheidender Bedeutung. Allerdings erfordert Deep Learning nicht unbedingt dieses Funktionsverständnis, da die neuronalen Netze darauf ausgelegt sind, Funktionen automatisch zu lernen und zu extrahieren.

• Laufzeit: Machine-Learning-Algorithmen laufen typischerweise Minuten bis Stunden, während Deep-Learning-Algorithmen Wochen oder sogar Monate dauern können. Zu dieser verlängerten Laufzeit trägt die große Anzahl an Gewichten bei, die künstliche neuronale Netze berechnen.

• Interpretierbarkeit: Algorithmen für maschinelles Lernen wie logistische Regression und einfache Entscheidungsbäume sind oft einfacher zu interpretieren, während Algorithmen wie SVM und XGBoost schwierig oder nahezu unmöglich zu interpretieren sein können. Ebenso sind Deep-Learning-Algorithmen aufgrund ihrer Komplexität oft schwer zu interpretieren. Der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning liegt in ihrer Fähigkeit, unstrukturierte Daten mithilfe künstlicher neuronaler Netze zu verarbeiten. Während klassische Algorithmen für maschinelles Lernen Schwierigkeiten haben, unstrukturierte Daten effektiv zu verarbeiten, kann Deep Learning unstrukturierte Informationen in nutzbare numerische Werte umwandeln.

• Ressourcenbedarf: Schließlich hat maschinelles Lernen im Hinblick auf den Ressourcenbedarf einen Vorteil gegenüber Deep Learning. Maschinelles Lernen kann auf leistungsschwächerer Hardware implementiert werden und erfordert weniger Rechenressourcen. Im Gegensatz dazu erfordern Deep-Learning-Algorithmen erhebliche IT-Ressourcen für Schulung und Bereitstellung.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass machine learning und deep learning zwei unterschiedliche Konzepte sind, die sich zunehmend auf verschiedene Aspekte unseres Lebens auswirken.

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen und statistische Modelle eingesetzt, um nützliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Andererseits ist Deep Learning eine spezielle Form des maschinellen Lernens, das neuronale Netze und andere Algorithmen nutzt, um Muster zu erkennen und Ergebnisse direkt aus Daten zu generieren.

Letztendlich besteht der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning darin, dass Deep Learning komplexere Algorithmen beinhaltet und für anspruchsvollere Aufgaben eingesetzt wird.

Abschließend kann festgehalten werden, dass sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning leistungsstarke Werkzeuge sind, mit denen wertvolle Erkenntnisse gewonnen und komplexe Probleme gelöst werden können.

Verweise

• Deep Learning vs. Machine Learning – was ist der Unterschied? – IONOS
• Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen – Fraunhofer IKS
• AI, Machine Learning, Deep Learning – Was ist der Unterschied? | Edley
• YouTube.com/@DreySantesson — Robot Kid reading his book (Bild-Quelle)
• Algorithm Pictures By Machine (Bild-Quelle)