Machine Learning vs. Deep Learning

Transparenz

Wenn man mit künstlicher Intelligenz in Kontakt kommt und diese auch regelmäßig sowie effektiv nutzen möchte, kommt man früher oder später mit den Begrifflichkeiten Machine Learning und Deep Learning in Kontakt. Hier handelt es sich um Begriffe, die oftmals als Synonym verwendet werden, jedoch gibt es einige Unterschiede.

Dass es auch große Gemeinsamkeiten gibt, ist nicht auszuschließen, jedoch gibt es einige grundlegende Unterschiede, auf die wir hier genauer eingehen.

Techopedia erklärt Machine Learning

Machine Learning (ML), bezieht sich auf Systeme, die aus Daten lernen können, ohne dabei speziell für eine Aufgabe programmiert zu werden. Hier handelt es sich also um ein Programm, welches aus allerlei Informationen Daten aufnimmt und daraus gewisse Schlüsse zieht. Algorithmen erkennen also auf Grundlage von Daten Muster und treffen Vorhersagen.

Diese Modelle werden mit bereits vorhandenen Daten trainiert und nach dem Training sind sie in der Lage auf neue Daten zu reagieren.
Ein Beispiel für Machine Learning ist die Filterung von E-Mails. So kann Spam von wichtigen Nachrichten getrennt werden. Der Algorithmus lernt anhand von eingegangenen E-Mails welche Merkmale typisch für Spam sind und k-Mails herausfiltern.

Dabei gibt es unterschiedliche Ansätze, das maschinelle Lernen durchzuführen:

  • Überwachtes Lernen: Das Modell wird mit einem Datensatz trainiert, der Eingabe-Ausgabe-Paare enthält. Zum Beispiel, wenn Sie einem Modell Bilder von Hunden und Katzen zeigen und ihm sagen, welches Bild zu welcher Kategorie gehört, lernt es neue Bilder korrekt zu klassifizieren.
  • Unüberwachtes Lernen: Hier werden dem Modell Daten ohne spezifische Informationen gegeben. Es soll selbst Muster in den Daten erkennen. Dies wird oft für Clusteranalysen oder zur Segmentierung von Kunden verwendet.
  • Bestärkendes Lernen: In diesem Ansatz lernt ein Modell durch Belohnungen und Strafen, wie in einem Videospiel, wo es für jede richtige Handlung Punkte erhält.

Deep Learning einfach erklärt

Bei Deep Learning handelt es sich um spezifische Methode des Machine Learnings, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Netzwerke sind in verschiedenen Schichten organisiert und jede Schicht ist darauf ausgelegt, bestimmte Merkmale von Daten zu erkennen. So kann Deep Learning komplexe Date, wie Bilder, Ton oder Sprache verarbeiten.

Der Begriff „tief“ in Deep Learning bezieht sich in dem Fall auf die Anzahl der Schichten im Netzwerk des Algorithmus. Ein einfaches Netzwerk könnte aus nur einer oder zwei Schichten bestehen, während Deep Learning-Modelle teilweise sogar Hunderte von Schichten haben.
Nehmen wir an, dass das Modell Katzenbilder erkennen soll. Jede Schicht filtert dann weitere Daten und Informationen aus dem Bild. Im ersten Schritt kann das Modell beispielsweise nur nach Farben suchen, im nächsten dann Formen.

Je weiter wir in den Schichten vorgehen desto genauer werden die Daten. In den tieferen Schichten werden dann Merkmale wie Augen, Fellmuster oder Schnurrhaare erkannt.

Die unterschiedlichen Anwendungsfälle

Der größte Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning sind die verschiedenen Anwendungsfälle. Während Machine Learning effektiver bei strukturierten Daten ist, liegt der Vorteil von Deep Learning in den unstrukturierten Daten.

Hier haben wir Ihnen Beispiele für strukturierte und unstrukturierte Daten erstellt, es die Differenz etwas zu verdeutlichen:

  • Strukturierte Daten: Numerische Daten oder Tabellen.
  • Unstrukturierte Daten: Bilder, Videos, Audios oder Texte.

Algorithmen für strukturierte Daten werden oft für die Prognose von Aktienkursen oder Wetterereignissen verwendet. Auch in der Medizin kommt Maschine Learning zum Einsatz, um Unstimmigkeiten in den Daten zu finden.

Bei unstrukturierten Daten stößt Maschine Learning schnell an seine Grenzen. Hier kommt Deep Learning ins Spiel. DL bildet beispielsweise die Basis für Gesichtserkennungssoftware oder Sprachassistenten.

Training der beiden Modelle

Damit die künstliche Intelligenz lernen kann, sind große Datenmengen und Training notwendig. Hier liegt der nächste große Unterschied zwischen den beiden Technologien.

Ein großer Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning liegt in den Datenanforderungen und dem Training der Modelle. Während Machine Learning-Modelle auch mit kleineren Datensätzen gute Ergebnisse erzielen kann, werden für Deep Learning gigantische Datenmengen benötigt.

Ein ML-Modell kann beispielsweise aus Tausenden von Datenpunkten lernen und dennoch präzise Vorhersagen treffen. Ein DL-Modell kann mit Hunderttausenden oder sogar Millionen von Datenpunkten trainiert werden, bevor es nützliche Vorhersagen macht. Das geht natürlich auch mit deutlich mehr benötigter Rechenleistung einher.

Fazit

Die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning sind vielfältig. Zum einen liegt der Unterschied in der Komplexität und den Anforderungen an Daten, aber auch an den Rechenressourcen sowie den Anwendungsfällen.

Machine Learning ist für strukturiertes Datenmaterial einsetzbar, während Deep Learning komplexere und unstrukturierte Daten bearbeiten kann. Beide Technologien haben ihre Stärken und Schwächen und die Wahl der einen oder anderen hängt von der spezifischen Aufgabe und den verfügbaren Ressourcen ab.

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Jasmin Bosley
Gaming-Expertin
Jasmin Bosley
Gaming-Expertin

Jasmin ist eine erfahrene Autorin mit über 8 Jahren Erfahrung in der Gaming- und Technologiebranche. Ihre Leidenschaft für Videospiele und technologische Innovationen hat sie zu einer gefragten Expertin in diesen Bereichen gemacht.