Deep Learning vs. Machine Learning: Was sind die Unterschiede?

Bewegen Sie sich im Gebiet der Künstlichen Intelligenz, werden Ihnen immer wieder die Begriffe Deep Learning und Machine Learning begegnen. Unter Umständen werden die Begriffe sogar als Synonyme verwendet, was jedoch nicht korrekt ist. Damit Sie ein besseres Verständnis bekommen, erklären wie Ihnen beide Begriffe, zeigen die Unterschiede auf und ordnen sie in den Kontext der KI ein.

Übersicht

Eine Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es technischen Systemen und Maschinen, die menschliche Intelligenz nachzustellen. Machine Learning (maschinelles Lernen) ist ein Teilgebiet der KI und beschreibt verschiedene Lernmethoden dieser. So wird Machine Learning in verschiedene Teilbereiche untergliedert. Einer davon ist das Deep Learning. Das heißt: Deep Learning ist gleichzeitig immer auch Machine Learning. Machine Learning ist jedoch nicht zwangsläufig auch Deep Learning.

Klassisches maschinelles Lernen agiert auf Basis von mathematischen Modellen und ist darauf ausgelegt, strukturierte Daten zu verarbeiten, etwa um Kunden Kaufempfehlungen zu geben oder Kreditkarten-Betrüger zu erkennen. Um maschinelles Lernen nutzen zu können, sind tiefergehende Mathematik- und Programmierkenntnisse notwendig. Mit unstrukturierten Daten, wie Bildern, Musik oder natürlicher Sprache kann Machine Learning jedoch nicht sinnvoll umgehen.

Deep Learning auf der anderen Seite ahmt neuronale Netze des menschlichen Gehirns nach. Hierdurch kann es auch unstrukturierte Daten nutzen und sinnvoll miteinander verknüpfen. Damit das möglich ist, werden jedoch größere Datenmengen, eine längere Lerndauer und eine leistungsfähigere Hardware benötigt als beim maschinellen Lernen.

Einblick in die Künstliche Intelligenz

Um die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning aufzeigen zu können, müssen wir zunächst die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verstehen.

Eine Künstliche Intelligenz ermöglicht es technischen Systemen und Maschinen, die menschliche Intelligenz nachzustellen. Dadurch verleiht es den Maschinen menschliche Fähigkeiten, wie Denken, Lernen, Erinnern und Kreativität.

Die Fähigkeit des Lernens wird etwa durch das maschinelle Lernen ermöglicht. Das klassische maschinelle Lernen beruht auf Statistiken und mathematischer Logik, etwa anhand von Entscheidungsbäumen.

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings und setzt auf ein anderes Modell. Es versucht neuronale Netze aus der Natur, genauer gesagt dem menschlichen Gehirn nachzubilden.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht technischen Systemen eigenständig anhand von Daten zu lernen und sich weiterzuentwickeln / zu verbessern, ohne dass eine explizite Programmierung notwendig ist.

Machine Learning folgt dabei immer drei grundlegenden Schritten:

1. Es werden (strukturierte) Daten mit bekannten Zusammenhängen eingespielt.
2. Das System lernt die Strukturen.
3. Das System kann die bekannten Strukturen auf neue Zusammenhänge anwenden.

Dabei ist anzumerken, dass es verschiedenen Arten des maschinellen Lernens gibt. Diese haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, wodurch sie sich jeweils für andere Geschäftsbereiche eigenen. Die folgende Grafik gibt eine Übersicht über die Arten des maschinellen Lernens. Wie werden uns in diesem Artikel jedoch auf das “klassische” Machine Learning konzentrieren.

Klassisches Machine Learning

Klassisches maschinelles Lernen beruht auf Algorithmen zur Datenanalyse. Es verwendet mathematische und statistische Mittel, um Daten in geeignete Strukturen zu zerlegen und analysieren zu können. Hierzu verwendet es etwa Entscheidungsbäume oder Regression.

Um maschinelles Lernen zu implementieren, benötigt es tiefergehende mathematische Kenntnisse sowie hohe Programmierkenntnisse, etwa in Python. Da Machine Learning am besten mit strukturierten Daten funktioniert, wird es etwa für Kaufempfehlungen in Online-Shops oder für Betrugserkennung (Kreditkartenbetrug, Bestellbetrug etc.) genutzt.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Im Gegensatz zum klassischen maschinellen Lernen ahmt das Deep Learning menschliches Denken nach. Mithilfe künstlicher neuronaler Netze analysiert es eigenständig große Datenmengen, um mögliche Muster und Strukturen zu erkennen.

Bei Verwendung eines Deep Learning Algorithmus bzw. Deep Neural Networks liegen zwischen der Eingabe durch den Nutzer und Ausgabe der KI zahlreiche verborgene Schichten.

1. Erste Schicht: Die erste Schicht ist von außen einsehbar. In der sogenannten Eingangsschicht werden die Rohdaten (z. B. ein Bild zur Suche im Internet oder eine Frage im natürlicher Sprache) eingegeben.
2. Zwischen-Schichten: Über mehrere verborgene Schichten werden die Rohdaten nun verarbeitet und aufbereitet.
3. Letzte Schicht: In der Ausgabeschicht wird das Ergebnis der KI sichtbar.

Die Verknüpfung zwischen Eingangs- und Ausgangsneuronen im Netz kann über beliebige Zwischen-Neuronen erfolgen. Dadurch ist es im Anschluss im Regelfall nicht mehr möglich, herauszufinden, welche Entscheidungen die KI aufgrund der ihr verfügbaren Datenbasis getroffen hat.

Was zunächst wie eine Schwäche klingt, ist gleichzeitig die Stärke des Deep Learning. Es ermöglicht der KI ein Abstraktionsvermögen aufzubauen. Dadurch kann sie eigenständig Probleme lösen, Algorithmen entwickeln, Daten strukturieren und Zusammenhänge zwischen Ein- sowie Ausgabedaten erkennen. Dabei lernt die KI mit jeder Verwendung und entwickelt sich somit weiter. Letztere Fähigkeit ist ein maßgeblicher Pfeiler der schnellen KI-Entwicklung der letzten Jahre.

Was sind die Unterschiede zwischen Maschine Learning und Deep Learning?

Obwohl Deep Learning ein Teilbereich des maschinellen Lernens ist, unterscheiden sich beide Technologien erheblich. So ergeben sich Unterschiede in allen möglichen Bereichen von der zu verwendeten Datenmenge bis hin zu benötigten Hardware-Leistung:

Der wohl größte Unterschied zwischen beiden Methoden liegt in deren Umgang mit Daten und den sich daraus ergebenden Anwendungsgebieten.

Machine Learning auf der einen Seite ist darauf angewiesen ausgelegt, mit strukturierten Daten zu arbeiten. Dazu setzt es auf mathematische Modelle, um geeignete Algorithmen zu bilden. Mit unstrukturierten Daten hingegen kann das maschinelle Lernen nicht sinnvoll umgehen.

Deep Learning hingegen imitiert neuronale Netze des menschlichen Gehirns. Das gibt ihn dir Möglichkeit, auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Damit das möglich ist, werden jedoch größere Datenmengen, eine längere Lerndauer und eine leistungsfähigere Hardware benötigt als beim maschinellen Lernen.

Wann nutzt man welches Verfahren?

Aus den Eigenschaften von Machine Learning und Deep Learning sowie sich den daraus ergebenden Unterschieden, Vorteilen und Nachteilen gibt es verschiedene Anwendungsgebiete beider Teilbereiche:

Fazit – Deep Learning vs. Machine Learning

Deep und Machine Learning sind Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz. Damit gehören Sie zum Wortschatz von jeden der sich mit KI beschäftigt. Danke unseres Artikels wissen Sie nun auch, was sich hinter den Fachbegriffen versteckt. Außerdem haben wir Ihnen die Unterschiede zwischen Deep und Machine Learning aufgezeigt sowie deren Einsatzgebiete genannt.

Wir hoffen, dass wir Ihnen damit weiterhelfen konnten!