Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beides Kerntechnologien der künstlichen Intelligenz.
Dennoch gibt es wesentliche Unterschiede zwischen ihnen:
- Maschinelles Lernen ist eine Technik, mit der Computer anhand eines Trainings lernen, das auf Ergebnissen aus großen Datensätzen basiert.
- Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert, die den angeborenen Fähigkeiten des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Es kann als „maschinelles Lernen auf Steroiden“ betrachtet werden, da es die grundlegenden Fähigkeiten des maschinellen Lernens auf eine höhere Ebene hebt.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die besten Plattformen für maschinelles Lernen
Wie sich maschinelles Lernen und Deep Learning unterscheiden
Maschinelles Lernen ist eine hoch entwickelte Technologie; einige der damit möglichen Aufgaben wirken geradezu wundersam. Deep Learning ist noch komplexer, verfügt aber über ein begrenzteres Anwendungsspektrum. Für die Einrichtung und Analyse werden typischerweise mehr Zeit und Ressourcen benötigt, dafür liefert es tiefgreifendere und bessere Erkenntnisse. Im Gegensatz dazu lassen sich Lösungen mit maschinellem Lernen oft schneller finden, da sie enger definiert sind und auf einen kleineren Datensatz angewendet werden.
Deep Learning benötigt mehr Zeit
Da Deep-Learning-Plattformen Zeit für die Analyse von Datensätzen benötigen, dauert ihre Einrichtung typischerweise deutlich länger, und auch die Ergebnisse liegen später vor. In der Regel sind mehr Rechen- und Verarbeitungsleistung erforderlich.
Maschinelles Lernen kann spezifischer und schneller sein
Algorithmen des maschinellen Lernens können auf ein konkretes Problem angesetzt werden, um es schnell zu lösen oder zu verbessern. Deshalb ist maschinelles Lernen zu einer sehr verbreiteten Anwendung von künstlicher Intelligenz.
Deep Learning geht tiefer
Maschinelles Lernen kann Daten durchsuchen, um Muster zu erkennen, während Deep Learning einen deutlich größeren Datensatz analysieren und subtilere Muster von Anomalien erkennen kann.
Deep Learning ist „intelligenter“
Deep Learning kann besser aus Fehlern lernen und sich anpassen, um beim nächsten Mal bessere Ergebnisse zu erzielen.
Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beides äußerst wertvolle Werkzeuge, die Menschen dabei unterstützen, Probleme zu lösen und die Belastung durch repetitive manuelle Arbeit zu verringern. Beide werden bei der Entwicklung intelligenterer Anwendungen der Zukunft eine Rolle spielen.
Siehe auch: Unternehmen für generative KI: Die 12 führenden Anbieter
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Beim maschinellen Lernen kommen computergestützte Systeme zum Einsatz, die ohne kontinuierliche Anleitung automatisch lernen und sich anpassen können. Nach der Einrichtung wendet das System sich selbstständig auf einen Datensatz oder ein Problem an, erkennt Situationen oder löst Probleme. Maschinelles Lernen kann Schlussfolgerungen ziehen, komplexe Probleme bearbeiten und sie automatisch lösen.
Zieht Schlussfolgerungen
Maschinelles Lernen basiert auf Algorithmen und statistischen Modellen, die Muster analysieren und aus ihnen Schlussfolgerungen ziehen, nachdem sie in Daten entdeckt wurden.
Erstellt automatische Lösungen
Algorithmen sind Verfahren, die dazu entwickelt wurden, klar definierte rechnerische oder mathematische Probleme automatisch zu lösen oder Computerprozesse abzuschließen.
Löst komplexe Probleme
Algorithmen gehen über die Computerprogrammierung hinaus, da sie ein Verständnis der verschiedenen Möglichkeiten erfordern, die bei der Lösung eines Problems zur Verfügung stehen.
Algorithmen des maschinellen Lernens können daher als wesentliche Bausteine moderner KI betrachtet werden. Maschinelles Lernen erkennt ein Muster oder eine Anomalie im Datenrauschen und findet innerhalb eines Zeitraums Lösungswege, zu denen Menschen nicht in der Lage wären. Außerdem tragen diese Algorithmen dazu bei, dem Datenmodell Autonomie zu verleihen und menschliche Kognition und Verständnis nachzuahmen.
Siehe auch: Die besten Apps und Tools für generative KI
Wie funktioniert Deep Learning?
Deep-Learning-Systeme verwenden mehrere Verarbeitungsebenen, um schrittweise bessere und höher angesiedelte Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Deep Learning kann als anspruchsvollere Anwendung des maschinellen Lernens betrachtet werden, die intensiv auf Algorithmen des maschinellen Lernens zurückgreift, vom menschlichen Verstand inspiriert ist, aus ihren Fehlern weiterlernen und hochkomplexe Probleme lösen kann.
Verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens
Deep-Learning-Systeme verwenden gängige Techniken des maschinellen Lernens und können als Teilmenge des maschinellen Lernens betrachtet werden. Dennoch sind sie hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Problemlösung fast immer anspruchsvoller als maschinelles Lernen.
Ist vom Menschen inspiriert
Die mathematischen Strukturen, aus denen Deep Learning besteht, sind lose von der Struktur und Funktionsweise des Gehirns inspiriert. Dadurch kann es mehr Nuancen verarbeiten und dem, was Menschen als Kreativität verstehen, näherkommen.
Ermöglicht kontinuierliches Lernen
Da Deep-Learning-Anwendungen anhand von Beispielen lernen und ihre Aktionen auf Grundlage erkannter Fehler korrigieren können, lernen sie kontinuierlich weiter und verbessern ihre Genauigkeit.
Enthält hohe Komplexität
Deep Learning ermöglicht es Maschinen, Probleme mit einer ähnlichen Komplexität zu bewältigen wie jene, die Menschen lösen können.
Deep Learning hat es Forschern somit ermöglicht, die von ihnen verwendeten Modelle auf eine Weise zu skalieren, die weit über das traditionelle maschinelle Lernen hinausgeht. Durch die Nutzung verschiedener Formen maschineller Lernsysteme, Modelle und Algorithmen eröffnet Deep Learning neue Möglichkeiten für die Analyse und Problemlösung.
Siehe auch: Was ist künstliche Intelligenz?
Anwendungsfälle für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen bietet eine große Zahl von Anwendungsfällen. Tatsächlich hat es sich in nahezu jeden vorstellbaren Bereich eingeschlichen, in dem Computer eingesetzt werden. So kommt es beispielsweise in der Analytik, bei der schnellen Verarbeitung, für Berechnungen, Gesichtserkennung, Cybersicherheit und im Personalwesen zum Einsatz.
Treibt die Analytik voran
Datenanalysesysteme werden durch den Einsatz von maschinellem Lernen schneller und intelligenter. Inzwischen integrieren die meisten Anwendungen zur Datenanalyse in Unternehmen maschinelles Lernen.
Führt Berechnungen durch
So wie Taschenrechner das manuelle Addieren und Multiplizieren weitgehend ersetzt haben, übernimmt maschinelles Lernen mathematische Berechnungen nahezu unendlichen Ausmaßes.
Ermöglicht Gesichtserkennung
Algorithmen des maschinellen Lernens können im Rahmen von Gesichtserkennungssystemen aus Millionen von Kandidaten eine Identität ermitteln.
Unterstützt die Cybersicherheit
Maschinelles Lernen ist inzwischen ein fester Bestandteil der Technologien zur Netzwerküberwachung, Bedrohungserkennung und Behebung von Cybersicherheitsproblemen.
Unterstützt das Personalwesen (HR)
In Recruiting-Tools integriert, sorgt maschinelles Lernen für eine effizientere Nachverfolgung von Bewerbern, die Analyse der Stimmung unter Mitarbeitern und der Gesamtproduktivität und kann den Einstellungsprozess beschleunigen.
Maschinelles Lernen wird daher eingesetzt, um die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen riesiger Datenmengen zu finden. Es ist mit Big Data verknüpft, da diese Algorithmen zum Durchsuchen strukturierter und unstrukturierter Daten sowie von Social-Media-Feeds genutzt werden können.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die beste KI-Software
Anwendungsfälle für Deep Learning
Die Anwendungsfälle von Deep Learning gehen über jene des maschinellen Lernens hinaus. Maschinelles Lernen ist auf eine große Bandbreite von Aufgaben anwendbar. Wie der Name schon sagt, wird Deep Learning eingesetzt, um Probleme auf einer tieferen und komplexeren Ebene zu lösen. Deep Learning wird verwendet, um Texte zu generieren, automatisch Besprechungsprotokolle zu erstellen, Daten aus Dokumenten zu erfassen und aus Texten Videoinhalte zu erzeugen.
Generiert Texte
Auf Deep Learning basierende große Sprachmodelle können glaubwürdige und tiefgehende Texte zu verschiedenen Themen erstellen oder anhand von Texteingaben realistische Bilder generieren.
Erstellt Transkripte
Deep Learning wird eingesetzt, um hochpräzise Texttranskripte aus Audioaufzeichnungen von Geschäftsbesprechungen und Telefongesprächen zu erstellen.
Erfasst Daten automatisch
Deep Learning kann eingesetzt werden, um Daten aus Geschäftsdokumenten mit hoher Genauigkeit automatisch zu erfassen.
Erzeugt Videoinhalte
Ein weiterer aufkommender Anwendungsfall ist die automatische Generierung von Videoinhalten aus Texten. In diesem Fall kommen im Video häufig virtuelle Avatare für die Sprecher auf dem Bildschirm zum Einsatz.
Anwendungsfälle für Deep Learning liefern vielschichtige Antworten auf komplexe Situationen und Probleme. Es hebt das maschinelle Lernen hinsichtlich des Umfangs und der Tiefe der Analyse auf eine höhere Ebene.
Verwandtes Thema: Die besten Unternehmen für Verarbeitung natürlicher Sprache
Fazit: Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
In vielerlei Hinsicht können maschinelles Lernen und Deep Learning als Cousins, wenn nicht gar als Geschwister betrachtet werden. Beide umfassen Algorithmen, die auf komplexe Herausforderungen ausgerichtet sind. Deep Learning nutzt jedoch anspruchsvollere Modelle, deren Einrichtung länger dauert und die mehr Zeit benötigen, um die größeren Datensätze zu verarbeiten, die sie typischerweise analysieren.
Daher wird Deep Learning aufgrund des Zeit- und Kostenaufwands für die Erstellung und den Betrieb seiner Systeme von einer deutlich kleineren Nutzerbasis eingesetzt.
Mit der Zeit sinkt jedoch der erforderliche Investitionsaufwand. Vielleicht wird der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning innerhalb von ein oder zwei Jahren keine Rolle mehr spielen. Die Technologie könnte sich so weit entwickeln, dass Deep-Learning-Techniken derart zugänglich werden, dass sie zunehmend auf Probleme angewendet werden, die derzeit den stärker begrenzten Algorithmen des maschinellen Lernens vorbehalten sind.
Verwandtes Thema: Algorithmen und KI