Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen

Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur in Science-Fiction-Romanen zu finden. Sie ist in unserem Alltag angekommen und macht unser Leben einfacher und reibungsloser.

Und obwohl die inneren Abläufe der KI sehr komplex sind, gibt es zwei grundlegende Funktionen, die in den meisten technologischen Geräten von heute sehr beliebt sind: Deep Learning und maschinelles Lernen.

Möglicherweise haben Sie schon von einem dieser Begriffe oder beiden gehört. Im Wesentlichen handelt es sich um Protokolle, die es Computersystemen ermöglichen, Daten zu erfassen und zu analysieren, um dann auf der Grundlage dieser Daten fundierte Entscheidungen zu treffen.

Auf diese Weise wissen Instagram und Facebook, welche Art von Werbung Ihnen angezeigt werden soll, und Spotify kann dadurch Playlists für Benutzer erstellen, die auf der Musik basieren, die sie häufig hören.

Es ist jedoch nicht so einfach, wie es scheint, und zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen gibt es Unterschiede. Diese Thematik kann ziemlich kompliziert sein, aber wir werden sie in leicht verständliche Konzepte aufschlüsseln.

Die Grundlagen

Auch wenn die beiden Konzepte auf den ersten Blick ähnlich erscheinen, gibt es zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning doch merkliche Unterschiede.

Deep Learning verfolgt bei der Datenanalyse einen vielschichtigeren Ansatz als maschinelles Lernen und verwendet ein einfacheres Datenparsing sowie ein Hochrechnungsprinzip.

Doch bevor wir uns zu sehr mit einem der beiden Konzepte befassen, möchten wir etwas erwähnen, das vielleicht zum Verständnis der beiden Konzepte beiträgt:

Deep Learning ist maschinelles Lernen – gewissermaßen. 

Im Wesentlichen handelt es sich beim Deep Learning um eine Erweiterung der Grundsätze, die bei der Entwicklung des maschinellen Lernens festgelegt wurden. Stellen Sie sich maschinelles Lernen wie das erste Auto mit einem Handkurbelstarter und ohne Radio und Deep Learning wie das heutige Standardfahrzeug mit moderner Technologie vor.

Beides sind Autos, aber eines davon ist natürlich weiter entwickelt als das Original. 

Maschinelles Lernen

Tatsächlich geht der Begriff „maschinelles Lernen“ auf das Jahr 1952 zurück, als ein virtuelles Damespiel entwickelt wurde, das im Laufe der Zeit die Züge des Gegners lernte.

Arthur Samuel, ein Entwickler bei IBM, entwickelte das Spiel und implementierte ein System, bei dem der Computer die Wahrscheinlichkeit jedes potenziellen Zuges auf der Grundlage früherer Erfahrungen berechnete. Je mehr Züge also gemacht wurden, desto genauer konnte die Strategie des Systems sein.

Auf der einfachsten Ebene handelt es sich um ein KI-Protokoll, das bestimmte Daten erfasst und eine Funktion ausführt. Im Laufe der Zeit lernt es mehr über die erfassten Daten und trifft bessere Entscheidungen bei den von ihm ausgeführten Funktionen.

Wenn das nach wie vor kompliziert klingt, keine Sorge – das ist es auch. Schauen Sie sich ein paar Beispiele an, um sich das Ganze besser vorstellen zu können.

  • YouTube verwendet einen Algorithmus, um zu ermitteln, welche Videos den Zuschauern vorgeschlagen werden sollen. Dies geschieht auf der Grundlage der Videos, die sie bereits angeklickt haben, in Kombination mit anderen Zuschauern, die ähnliche Videos angesehen haben.
  • Virtuelle Assistenten wie Siri oder Cortana sind in der Lage, die Stimme und Fragen ihrer Benutzer zu erkennen, je mehr diese mit ihnen sprechen: Je mehr Muster der virtuelle Assistent von der Stimme hat, desto flexibler kann er sie und die Fragen des Benutzers erkennen.
  • Trader in der Finanzbranche können Software verwenden, die die Trends vieler verschiedener Aktienoptionen verfolgt, um erkennbare Muster zu erstellen. Diese kann der Trader nutzen, um Vorhersagen für Transaktionen zu treffen. 

Die mathematische und codebezogene Seite des maschinellen Lernens ist recht komplex, aber seine Funktion ist ziemlich methodisch und systematisch. Es ist an und für sich zwar nicht einfach, aber maschinelles Lernen hat im Vergleich zu Deep Learning seine Grenzen.

Betrachten Sie das maschinelle Lernen eher als ein Datenanalysewerkzeug, als das, was manche als echte „künstliche Intelligenz“ bezeichnen würden. Es sammelt Informationen aus verschiedenen Quellen und arbeitet auf der Grundlage dieser Daten.

Allerdings erweitert es die ausgeführten Funktionen nicht auf der Grundlage erweiterter Daten und sucht auch nicht nach anderen Datenformen, um mehr zu lernen. Hier liegt der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning.

Aber wir greifen zu weit vor.

Deep Learning

Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei Deep Learning um maschinelles Lernen, nur in einer umfassenderen und weiterentwickelten Form.

Auch beim Deep Learning werden Daten aufgenommen und auf der Grundlage des Gelernten verarbeitet, aber Deep Learning geht durch die Verwendung einer größeren Anzahl von Schichten innerhalb der Algorithmenstruktur dabei noch weiter als das maschinelle Lernen.

Mehr Algorithmen bedeuten mehr Datenressourcen, auf die zugegriffen werden kann, sowie mehr Möglichkeiten, die Informationen zu verarbeiten, um eine Entscheidung zu treffen.

Die mehrschichtige Struktur der Algorithmen oder künstlichen neuronalen Netze wurde auf der Grundlage biologischer neuronaler Netze entwickelt. Im Wesentlichen beschränkt sich Deep Learning nicht auf die ihm angebotene eingehende Datenquelle, sondern nimmt neue Datenströme auf, die mit der ursprünglichen Quelle in Verbindung stehen, und analysiert alle Teile zusammen.

Einige Beispiele für Deep Learning:

  • Selbstfahrende Autos. Das Ziel bei automatisierten oder fahrerlosen Fahrzeugen ist, dass sie selbst in der Lage sein werden, ihre Umgebung wahrzunehmen und Entscheidungen zu treffen. Ist die Ampel grün oder nicht, sind Fußgänger in der Nähe, wirkt sich eine Baustelle auf die Geschwindigkeitsbegrenzung aus, bleibt das Fahrzeug in der richtigen Fahrspur?
  • Gesichtserkennung. Haben Sie sich jemals gefragt, wie die Face ID Ihres Mobiltelefons Sie unabhängig von Ihrem Haarschnitt oder mit Sonnenbrille erkennen kann? Natürlich hat diese Funktion ihre Grenzen, aber sie nimmt ständig neue Informationen über Accessoires, Körpergewicht, Bartstile und Haarschnitte auf, um mit dem sich regelmäßig ändernden Aussehen einer Person Schritt halten zu können.

Tatsächlich nimmt Deep Learning überall fortwährend neue Informationen auf, um bessere und fundiertere Entscheidungen treffen zu können. Obwohl es sich um einen Unterbereich des maschinellen Lernens handelt, wird der Unterschied in der Intensität zwischen den beiden Systemen zunehmend deutlich.

Wesentliche Unterschiede

Wie wir bereits hervorgehoben haben, ist Deep Learning im Wesentlichen eine weiterentwickelte Form des maschinellen Lernens, weshalb die beiden durchaus Ähnlichkeiten aufweisen.

Wenn wir sie jedoch im direkten Vergleich betrachten, können wir anhand der deutlichen Unterschiede feststellen, welche Methode am besten für die von uns angestrebte Funktion geeignet ist.

Rechenanforderungen

Maschinelles Lernen ist alles andere als einfach, aber wenn man es mit Deep Learning vergleicht, mag es durchaus so wirken.

Das zeigt sich vor allem daran, wie viel CPU-Leistung die beiden Systeme jeweils benötigen, um zu funktionieren.

Da Deep Learning über ein komplexeres System von Algorithmen und neuronalen Verbindungen als maschinelles Lernen verfügt (ganz zu schweigen von einem Vielfachen an Daten), ist hierfür ein extrem leistungsfähiges System erforderlich.

Wir sprechen hier von potenziell Tausenden von Rechenkernen gegenüber einigen wenigen für das maschinelle Lernen.

Dies muss bei der Betrachtung Ihrer Ressourcen natürlich berücksichtigt werden. Die Leistungsfähigkeit von Deep Learning ist immens, aber auch die dafür erforderliche Rechenkapazität.

Trainingszeit

Da die beim Deep Learning verwendeten Algorithmen im Vergleich zum maschinellen Lernen weitaus komplexer sind, dauert es wesentlich länger, das Netzwerk für die Erkennung von Daten zu trainieren.

Deep Learning kann mehrere Monate benötigen, um die von uns eingespeisten Datenmengen zu analysieren. Ja, tatsächlich Monate.

Außerdem dauert die Verarbeitung all dieser Informationen umso länger, je mehr Schichten, sprich je mehr Algorithmen, in das neuronale Netz integriert werden.

Maschinelles Lernen ist im Wesentlichen ein komplexes Abgleichsystem, das einen Datensatz aufnimmt und ihn mit anderen Datensätzen vergleicht, um eine Entscheidung zu treffen. Im Gegensatz zu den mehreren Ebenen beim Deep Learning erfolgt dies jedoch nur auf einer Ebene.

Das bedeutet, dass das maschinelle Lernen zwar begrenztere Möglichkeiten bietet, aber viel weniger Zeit für die Vorbereitung benötigt.

Datenpunkte

Das maschinelle Lernen nimmt eine beachtliche Menge an Informationen auf, um Entscheidungen zu treffen, und kann sogar mit begrenzten Daten recht erfolgreich funktionieren. Deep Learning hingegen wird immer besser, je mehr Daten es aufnimmt. 

Je mehr Daten ein Deep-Learning-Protokoll aufnehmen kann, desto „gebildeter“ wird es. Während das maschinelle Lernen in der Regel eine Obergrenze bei der Analyse von Datenmengen hat, wird Deep Learning immer stärker, je mehr Daten es verarbeitet. 

Natürlich spiegelt sich dies in den CPU-Anforderungen und der Trainingszeit wider, denn auch wenn das System immer stärker wird, benötigt es mehr Leistung und Zeit, um alle aufgenommenen Informationen zu verarbeiten.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist ein bedeutender technologischer Fortschritt und befindet sich realistisch betrachtet noch in der Anfangsphase.

Maschinelles Lernen hat leistungsstarke Anwendungen in der Praxis und wird bereits jeden Tag in der Technologie in unserer Umgebung eingesetzt.

Deep Learning bietet gewaltige Anwendungsmöglichkeiten, und obwohl dafür riesige Systeme benötigt werden, wird es wahrscheinlich eines Tages genauso verbreitet sein wie sein Vorgänger. 

Beide Funktionen haben das Potenzial, unsere künftige Verwendung von Technologie im medizinischen Bereich, in der Automobilindustrie, in der Unterhaltungsbranche oder beim Online-Shopping grundlegend zu verändern – so gut wie jeder Vorgang unseres Lebens könnte eines Tages auf die ein oder andere Weise von künstlicher Intelligenz geprägt sein.

Weitere Informationen zu Deep Learning und maschinellem Lernen oder zur Verbesserung der Suchfunktionen Ihrer Website finden Sie bei Yext.

Zur weiteren Lektüre:

  1. Beyond the AI hype: AI Is Here and Now, and Adoption Is Rising | Martech.org
  2. A Brief History of Machine Learning | Dataversity
  3. How Does the YouTube Algorithm Work? A Guide to Getting More Views
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