Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning? (Machine Learning vs. Deep Learning)

Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Deep Learning sind die beiden Hauptkonzepte im Bereich Data Science (Datenwissenschaft) und Teilbereiche des umfassenderen Feldes der Künstlichen Intelligenz. Viele Laien verwenden die Begriffe maschinelles Lernen, Deep Learning und künstliche Intelligenz synonym. Sie liegen im Trend, doch tatsächlich sind all diese Begriffe unterschiedlich, auch wenn sie miteinander zusammenhängen.

Zum Beispiel verwenden wir bei Pangeanic die „maschinelle Übersetzung mit tiefer Anpassung“, die auf automatisierten Deep-Learning-Prozessen basiert. In diesem Artikel erklären wir, wie sich maschinelles Lernen von Deep Learning unterscheidet. Doch bevor wir auf die Unterschiede eingehen, wollen wir zunächst beide Konzepte beleuchten.

Was ist Deep Learning?

Maschinelles Lernen ist Teil des Bereichs der künstlichen Intelligenz und einer wachsenden Technologie, die es Maschinen ermöglicht, aus früheren Datensätzen zu lernen und eine bestimmte Aufgabe automatisch auszuführen. Somit wirken sich die Quantität und Qualität der Daten sowie andere Parameter (wie vielfältig der Trainingsdatensatz ist, die „Verschmutzung“ oder das „Rauschen“ in den Daten, Wiederholungen, Verzerrungen (Bias), die Tatsache, dass sie zusätzliche Informationen enthalten, d. h. einen Datenannotationsprozess durchlaufen haben, usw.) auf das maschinelle Lernen aus.

MDurch maschinelles Lernen lernen Computer (oder besser gesagt, die Algorithmen, die große GPUs verwenden) selbstständig aus vergangenen Erfahrungen, indem sie statistische Methoden anwenden, um die Leistung zu verbessern und Ergebnisse vorherzusagen, ohne dafür explizit programmiert zu werden.

Beliebte Anwendungen von ML (Abkürzung für Machine Learning, auf Englisch) sind zum Beispiel die Spamfilterung bei E-Mails, Produktempfehlungen (ähnliche Bücher oder Musik), Online-Betrugserkennung usw.

Einige nützliche ML-Algorithmen sind:

• Entscheidungsbaum-Algorithmus

• Naiver Bayes-Klassifikator

• Random Forests (Zufallswälder)

• K-Mean (für Data Mining)

• KNN-Algorithmus

• Apriori-Algorithmus

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Die Funktionsweise von Modellen des maschinellen Lernens lässt sich anhand des typischen Beispiels der Identifizierung eines Katzen- oder Hundebildes verstehen. Um dies zu erkennen, erhält das ML-Modell zahlreiche Katzen- und Hundebilder als Eingabe (Inputs). Das Modell selbst ist dafür verantwortlich, die verschiedenen Merkmale der Bilder wie Form, Größe, Nase, Augen usw. zu erkennen, abzuleiten und zu extrahieren, wendet den Klassifizierungsalgorithmus an und schließlich die Ausgabe (Output) vorhersagt.

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Was ist Deep Learning?

Das tiefe Lernen (oder Deep Learning, DL) ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens. Es funktioniert technisch auf die gleiche Weise wie maschinelles Lernen, jedoch mit unterschiedlichen Kapazitäten und Ansätzen. Beim Deep Learning nutzen die Modelle verschiedene Schichten, um zu lernen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

EDeep Learning ist von der Funktionsweise menschlicher Gehirnzellen, den sogenannten Neuronen, inspiriert, was uns zum Konzept der künstlichen neuronalen Netze (Artificial Neural Networks) führt. Es wird auch als tiefes neuronales Netz oder tiefes neuronales Lernen bezeichnet.

Beliebte Anwendungen von Deep Learning sind beispielsweise selbstfahrende Autos, maschinelle Übersetzung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP).

Einige gängige Deep-Learning-Modelle sind:

• Faltende neuronale Netze (Convolutional Neural Networks, CNNs)

• Rekurrente neuronale Netze (Recurrent Neural Networks, RNNs)
• Autoencoder
• Klassische neuronale Netze usw.

Wie funktioniert Deep Learning?

Wir können die Funktionsweise von Deep Learning mit demselben Beispiel der Identifizierung von „Katze oder Hund“ verstehen. Das Deep-Learning-Modell nimmt die Bilder als Eingabe (Input) und speist sie direkt in die Algorithmen ein, ohne dass ein manueller Schritt zur Merkmalsextraktion erforderlich ist. Die Bilder durchlaufen die verschiedenen Schichten des künstlichen neuronalen Netzes, das anschließend die endgültige Ausgabe vorhersagt.

Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning

Lassen Sie uns die Hauptunterschiede zwischen diesen beiden Begriffen anhand verschiedener Parameter betrachten:

Fazit: Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep Learning maschinelles Lernen ist, jedoch mit erweiterten Fähigkeiten und einem anderen Arbeitsansatz. Die Auswahl einer dieser Methoden zur Lösung eines bestimmten Problems hängt nicht nur von der Komplexität des Problems ab, sondern auch von der verfügbaren Datenmenge.

Im letzten Jahrzehnt sind künstliche Intelligenz und Bereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) fester Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden: Es sind die Technologien, die uns Bücher und Filme empfehlen, Lebensmittel vorschlagen, unsere Erfahrungen als Nutzer sozialer Netzwerke personalisieren und Verhalten vorhersagen können.

Im Bereich der maschinellen Übersetzungstechnologien sind diese Lernmodelle unverzichtbar geworden, und bei Pangeanic haben wir sie für die Entwicklung unseres ECO-Tools eingesetzt. Möchten Sie mehr darüber erfahren? Fordern Sie eine Demo an und entdecken Sie, wie es funktioniert!