Machine Learning und Deep Learning sind 2 Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz, doch was unterscheidet sie und wann nutzen wir Machine Learning vs. Deep Learning? Das klären wir in diesem Artikel!
Lassen Sie uns direkt ins Thema einsteigen.
Einführung in Künstliche Intelligenz
Da Machine Learning und Deep Learning Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz sind, ergibt es Sinn, dass wir uns zunächst nochmal anschauen, was genau Künstliche Intelligenz ist.
Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen menschliche Intelligenz nachzuahmen und erweitert die Maschine um Fähigkeiten wie das logische Denken, Erinnern, Kreativität und Lernen. Stichwort „Lernen“, lassen Sie uns nun den Zusammenhang zwischen KI und Deep vs Machine Learning betrachten.
In den 2010er Jahren ist mehr passiert als in allen Jahren zuvor. Während sich die Ideen des „normalen“ statistischen maschinellen Lernens, der Entscheidungsbäume, Nächster-Nachbar-Klassifikationen und Ähnliches aus einer bestimmten mathematischen Logik entwickelt haben, gibt es für Deep Learning (tiefes Lernen) ein Modell aus der Natur: biologische neuronale Netze. Die gängigsten modernen Anwendungen sind dabei die Sprach-, Text- und Bilderkennung.
Kurz gesagt: KI umfasst Machine Learning und Deep Learning Techniken, und Deep Learning vertieft Machine Learning Algorithmen.
Schauen wir uns die Techniken im Detail an.
Was ist Machine Learning?
Maschinelles Lernen (Machine Learning) ist eine Teilmenge der Künstlichen Intelligenz. Es versetzt Systeme in die Lage, selbstständig aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Dabei funktioniert es immer nach dem gleichen Prinzip:
- die Eingabe von Daten mit bekannten Zusammenhängen,
- das „Lernen“ von Strukturen,
- um sie später auf unbekannte Zusammenhänge anzuwenden.
Maschinelles Lernen betrifft alle Branchen – von der Suche nach Malware in der IT-Sicherheit über die Wettervorhersage bis hin zu der Vorhersage des Kundenverhaltens.
Machine Learning integriert Intelligenz in Geschäftsprozesse, um Entscheidungen genauer zu treffen. Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen, wie Sie in der folgenden Grafik sehen können. Wir konzentrieren uns hier auf die klassische ML-Variante.
Wenn Sie sich für die weiteren Varianten interessieren, dann schauen Sie gerne bei unserem Beitrag „Was ist Machine Learning“ vorbei.
Klassisches Maschinelles Lernen
Das klassische maschinelle Lernen verwendet Algorithmen, um Daten zu analysieren. Aus diesen Daten lernt ML und trifft fundierte Entscheidungen. Es besteht aus einer Sammlung von mathematischen Verfahren zur Mustererkennung.
Diese Verfahren erkennen Muster, indem sie Datensätze bestmöglich in hierarchische Strukturen zerlegen (z.B. Entscheidungsbäume, Regression, KNN). Maschinelles Lernen erfordert komplexe Mathematik und Programmierung (oft Python), um die gewünschten Funktionen und Ergebnisse zu erzielen.
Beispiele für maschinelles Lernen sind Produktempfehlungen bei Amazon, die Vorhersage von Kundenverhalten, selbstfahrende Autos und die Erkennung von Kreditkartenbetrug.
Wer mehr über Machine Learning erfahren möchte: hier haben wir die Grundlagen von Maschine Learning erläutert.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens. Es ahmt das menschliche Lernverhalten mit Hilfe großer Datenmengen nach. In einem „Deep-Learning-Algorithmus“ oder „Deep Neural Network“ gibt es zahlreiche Zwischenschichten zwischen den Eingabe- und Ausgabedaten.
Deep Learning verwendet künstlich erzeugte Neuronen, um Muster zu erkennen. Deren Struktur ähnelt dem neuronalen Netzwerk im menschlichen Gehirn, aufgrund der verschiedenen Schichten des neuroyalen Netzwerks:
- Schicht 1: Die erste Schicht des neuronalen Netzwerks, die sichtbare Eingangsschicht, verarbeitet eine Rohdateneingabe, beispielsweise die einzelnen Pixel eines Bildes.
- Folgende Schichten: Über mehrere verborgene Schichten und Ebenen werden die Informationen weiterverarbeitet und reduziert.
- Letzte Schicht: Die Ausgabeschicht führt schließlich zum Ergebnis.
Genug vom lesen? Hier fassen wir die Vergleiche zwischen Deep Learning und Machine Learning schnell zusammen.
Dabei werden die Eingangsneuronen über Zwischenneuronen auf verschiedene Weise mit den Ausgangsneuronen verknüpft. Im Nachhinein ist in der Regel nicht mehr nachvollziehbar, welche Entscheidungen aufgrund welcher Daten getroffen wurden – die Maschine verfeinert die Entscheidungsregeln automatisch.
Der Vorteil von Deep Learning liegt unter anderem in der tiefen Abstraktion von Zusammenhängen zwischen Eingangs- und Ausgangsdaten. Dies geschieht über mehrere Ebenen von Netzwerken. Deep Learning löst sehr konkrete Probleme. Algorithmen, die Deep Learning beherrschen, lernen mit jeder Berechnung. Es hat sich in den letzten Jahren zu einem der zentralen Entwicklungstreiber im Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt.
Wer mehr über Deep Learning erfahren möchte – hier geht’s zu einer detaillierten Übersicht zu dem Thema: Was ist Deep Learning?
Und nun zur Beantwortung der Hauptfrage dieses Artikels: Wie unterscheiden sich Deep Learning von Machine Learning Anwendungen?
Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Aus praktischer Sicht ist Deep Learning eine Untermenge von Machine Learning. Daher ist Deep Learning technisch gesehen immer maschinelles Lernen. Die Fähigkeiten unterscheiden sich jedoch.
Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning:
| Machine Learning | Deep Learning | |
| Datenstruktur | Strukturierte Daten | Unstrukturierte und strukturierte Daten |
| Datensatzgröße | Klein – Groß | Groß |
| Hardware | Funktioniert mit einfacher Hardware. | Braucht leistungsstarke Computer (mit GPUs). Neuronale Netze multiplizieren Matrizen, die sehr viel Rechenzeit brauchen – GPUs beschleunigen den Vorgang. |
| Feature Extraktion | Sie müssen die Merkmale in der Regel verstehen. | Sie müssen die Merkmale nicht verstehen. |
| Laufzeit | Ein paar Minuten bis Stunden | Bis zu Wochen und Monaten. Künstliche neuronale Netze müssen einen enorm viele Gewichte berechnen. |
| Interpretierbarkeit | Einige Algorithmen sind leicht zu interpretieren (Logistische Regression, einfache Entscheidungsbäume), andere sind fast unmöglich (SVM, XGBoost). | Schwer zu interpretieren und oft unmöglich. |
Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning liegt in der Fähigkeit, durch künstliche neuronale Netzwerke (KNN), unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Deep Learning mit KNN ist in der Lage, unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umzuwandeln. Diese extrahierten Informationen werden dann zur Mustererkennung oder für weiteres Lernen verwendet.
Klassisches maschinelles Lernen, z.B. mit Entscheidungsbaumverfahren, ist nicht in der Lage, diese unstrukturierten Daten sinnvoll zu verarbeiten. So können beispielsweise Bilder nicht einfach als Eingabedaten verwendet werden, um einen Algorithmus zur Objekterkennung zu trainieren. Hier wäre immer ein aufwändiges Feature Engineering durch einen Menschen erforderlich.
Sollten Sie immer Deep Learning verwenden? Das sehen wir uns im nächsten Abschnitt an.
Wann ist welches Verfahren sinnvoll?
Wann setzt man Machine Learning ein?
Maschinelles Lernen funktioniert am besten mit strukturierten Daten. Das können Datensätze aus einer Datenbank oder einer Excel-Tabelle sein. Die einzelnen Datenfelder haben eine Bedeutung und eine Struktur. Aus diesen Strukturen bildet das maschinelle Lernen seine Algorithmen, die diese Strukturen nach neuen, unbekannten Informationen durchsuchen.
Ein Beispiel ist der Klassiker aus dem Internet: Katzenbilder. Um eine Klassifikation beliebiger Bilder nach dem Prinzip „Ist das eine Katze oder nicht?“ zu erreichen, benötigt das klassische maschinelle Lernen Strukturen.
Dazu müssen bestimmte Merkmale von Katzenbildern vorab definiert werden (Gesicht, Ohren, Farbe etc.). Aus diesen Merkmalen können dann die richtigen Algorithmen zur korrekten Klassifikation gelernt werden.
Wann setzt man Deep Learning ein?
Deep Learning hingegen funktioniert am besten mit unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern, Musik oder Sprache. Dabei sucht sich Deep Learning die benötigten Strukturen selbst. Voraussetzung für ein gutes Modell ist eine große Datenmenge, denn Deep-Learning-Verfahren brauchen viele Daten, um eine gute Modellgüte zu erreichen.
Bleiben wir beim Beispiel der Bilderkennung: Deep Learning sucht sich die Merkmale über seine Schichten und Zwischenneuronen selbst. Die künstlichen neuronalen Netze schicken die Bilddaten durch verschiedene Schichten des Netzes, wobei jedes Netz hierarchisch bestimmte Merkmale von Bildern definiert. Nachdem die Daten in den Schichten verarbeitet wurden, findet das System aus den Bildern die geeigneten Identifikatoren für die Klassifizierung. Dies erfordert jedoch wesentlich mehr Daten.
Hier eine Infografik, die die Unterschiede zwischen den beiden Methoden zeigt:
Fazit
Machine Learning bezeichnet eine Form von Algorithmus, der selbstständig Muster in Daten erkennen kann. Entscheidend ist die Aufbereitung und Strukturierung der Daten, denn maschinelles Lernen setzt eine definierte Zielgerade voraus.
Ist dies nicht der Fall, kann keine sinnvolle Analyse durchgeführt werden, auf der letztlich die Vorhersagen basieren. Machine Learning funktioniert am besten mit kleinen, strukturierten Datenmengen wie Kundeninformationen oder Lagerbeständen.
Hier gibt es mehr Informationen zu Machine Learning.
Deep Learning ist eine Unterart des maschinellen Lernens und zeichnet sich durch selbstständige Datenverarbeitung und Merkmalsextraktion aus. Eine Besonderheit ist der Aufbau und die Funktionsweise der Programme. Nach dem Vorbild des menschlichen Lernverhaltens durchlaufen DL-Systeme viele Iterationen, um Muster in den selbstständig aufbereiteten Daten zu erkennen. Dieses Verfahren funktioniert am besten bei großen Datenmengen und eignet sich für komplexe Aufgaben wie Spracherkennung oder autonomes Fahren.
Hier klicken, um mehr über die Funktionsweise von DL zu lernen.
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) sind Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz (KI), unterscheiden sich aber in ihrer Komplexität und Anwendung. Machine Learning (ML) umfasst Algorithmen, die aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Deep Learning (DL) ist eine spezialisierte Unterkategorie von ML, die auf tiefen neuronalen Netzen basiert. DL-Modelle automatisieren die Merkmalsextraktion und eignen sich besonders für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung.
Nicht alle neuronalen Netze sind Deep Learning. Neuronale Netze sind eine allgemeine Technologie in der künstlichen Intelligenz, die Informationen in Schichten verarbeitet. Wenn ein neuronales Netz viele Schichten hat (d.h. es ist „tief“), spricht man von Deep Learning. Einfache neuronale Netze mit nur wenigen Schichten zählen nicht zum Deep Learning.
Ja, Deep Learning ist eine Form der Künstlichen Intelligenz (KI). Es handelt sich um einen speziellen Bereich innerhalb der KI, der auf tiefen neuronalen Netzen basiert. Diese Netze ermöglichen es, komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Deep Learning ist somit ein Teilgebiet der KI, das besonders für Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und autonome Systeme eingesetzt wird.
Deep Learning funktioniert durch den Einsatz tiefer neuronaler Netze, die aus mehreren Schichten von Neuronen bestehen. Diese Schichten verarbeiten Eingabedaten schrittweise, wobei jede Schicht zunehmend komplexere Merkmale erkennt. Durch das Training mit großen Datenmengen passt das Netzwerk seine Gewichtungen an, um Muster und Zusammenhänge zu erlernen und genaue Vorhersagen zu treffen.
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- Wie lange wir für die Umsetzung benötigen und wie ein konkreter Projektplan aussehen könnte
