Die Begriffe Maschinelles Lernen und Deep Learning können für die meisten Menschen austauschbar erscheinen, sind es aber nicht. Beide gelten als Unterkategorien innerhalb der künstlichen Intelligenz (KI) und weisen viele Unterschiede auf, insbesondere in der Architektur und den Anwendungsfällen. Maschinelles Lernen nutzt strukturierte Daten und Algorithmen, um Modelle zu trainieren, wobei mehr verfügbare Daten in der Regel genauere und besser trainierte Modelle bedeuten. Deep Learning hingegen ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und verwendet neuronale Netzwerke, um die Art und Weise nachzuahmen, wie Menschen denken, was bedeutet, dass die entwickelten Systeme noch weniger menschliche Intervention erfordern. Die Unterscheidung zwischen den beiden ist für die KI-Forschung und die praktische Anwendung von Bedeutung, insbesondere da Unternehmen versuchen, solche Technologien in ihre Kernprozesse zu integrieren und qualifizierte Fachkräfte für technische Positionen zu gewinnen.
Was ist maschinelles Lernen? Die Chancen stehen gut, dass Sie wahrscheinlich eine Anwendung oder ein System verwendet haben, das auf maschinellem Lernen basiert. Ob Sie mit einem Chatbot interagiert haben, die Vorhersagefunktion genutzt haben oder nach einer von Netflix empfohlenen Show geschaut haben, wahrscheinlich war maschinelles Lernen der Kern dieser Systeme. Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der KI und ein Sammelbegriff für Maschinen, die aus Datensätzen lernen. Durch die Verwendung strukturierter Daten in Form von Text, Bildern, Zahlen, Finanztransaktionen und vielen anderen Dingen kann maschinelles Lernen den Prozess des menschlichen Lernens nachahmen. Überwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Verstärkendes Lernen sind alles verschiedene Stränge von maschinellem Lernen.
Was ist Deep Learning? Eine Unterkategorie des maschinellen Lernens verwendet Deep Learning Systeme künstliche neuronale Netzwerke, um die kognitiven Operationen des menschlichen Geistes nachzuahmen. Diese neuronalen Netzwerke sind in Schichten aufgebaut und so konzipiert, dass Daten von Knoten zu Knoten übertragen werden können, ähnlich wie Neuronen im Gehirn. Es werden umfangreiche Datensätze benötigt, um diese Modelle aufzubauen, können aber Benutzern sofortige Ergebnisse liefern, mit nur geringer menschlicher Intervention. Es gibt viele verschiedene Arten, wie Deep Learning durchgeführt werden kann, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory Networks (LSTMs), Generative Adversarial Networks (GANs) und andere.
Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning? Obwohl es oft Verwirrung über ihre Ähnlichkeiten gibt, ist Deep Learning weitgehend eine Unterkategorie des maschinellen Lernens. Deep Learning unterscheidet sich jedoch von seinem Gegenstück durch die Datentypen, mit denen es interagiert, und die Art und Weise, wie es lernen kann. Während maschinelles Lernen strukturierte, gelabelte Daten verwendet, um Vorhersagen zu treffen, können Deep Learning-Systeme autonom über die Genauigkeit ihrer Vorhersagen entscheiden. Darüber hinaus benötigt Deep Learning wesentlich mehr Daten, um genauere Vorhersagen zu treffen als maschinelles Lernen.
Welche verschiedenen Anwendungen haben maschinelles Lernen und Deep Learning? Maschinelles Lernen wird bereits in verschiedenen Bereichen des täglichen Lebens eingesetzt, darunter in sozialen Medien, E-Mail-Plattformen und Streaming-Diensten wie Netflix. Aufgrund seiner Natur ermöglicht Deep Learning dagegen weit komplexere Entscheidungsfindung und nahezu vollständig autonome Systeme, einschließlich Robotik und autonome Fahrzeuge. Deep Learning wird auch in der Bilderkennung, der Erzeugung von Kunst, virtuellen Assistenten, Chatbots und der medizinischen Forschung eingesetzt.