Deep Learning und Machine Learning − Wo liegen eigentlich die Unterschiede?
Zu den Grundlagen des KI-Bereichs gehören die beiden Konzepte des Deep Learnings und des Machine Learnings. In nahezu allen Lebensbereichen sind heute bereits Beispiele für das Deep Learning und das maschinelle Lernen zu finden, ob selbstfahrende Autos, Netflix-Vorschläge oder intelligente Gesichtserkennung.
Viele Menschen denken heute noch, dass es sich bei den beiden Konzepten um austauschbare Begriffe handelt. Dies ist allerdings nicht der Fall, denn sie weisen durchaus Unterschiede auf. Wie sich diese im Detail gestalten, zeigt der folgende Beitrag.
Wie hängen Deep Learning und maschinelles Lernen zusammen?
Um ein Verständnis für die beiden Begriffe und ihre Unterschiede zu entwickeln, ist es im ersten Schritt wichtig, festzuhalten, dass es sich bei dem Deep Learning um eine Art des maschinellen Lernens handelt.
Im Grunde ist Deep Learning eine weiterentwickelte Version des maschinellen Lernens. Bei dem Deep Learning wird ein programmierbares, neuronales Netz genutzt, damit Maschinen präzise Entscheidungen treffen können − ganz ohne menschliche Hilfe. In beiden Bereichen spielt übrigens die Abkürzung CNN eine Rolle. Mehr Informationen darüber bietet die
Einführung in Convolutional Neural Networks.
Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Bei dem maschinellen Lernen werden Daten durch Algorithmen analysiert. Diese lernen aus diesen Daten. Im nächsten Schritt wird das Gelernte wieder genutzt, um selbstständig richtige Entscheidungen treffen zu können. Im Alltag findet sich das maschinelle Lernen so zum Beispiel häufig bei Services, die ihren Nutzern automatisch passende Empfehlungen ausspielen.
Die Basis des maschinellen Lernens besteht in komplexen Programmierungen und mathematischen Berechnungen. Zur Verfügung gestellte Daten werden genutzt, um eine Funktion auszuführen. Im Laufe der Zeit wird dieser Vorgang ständig optimiert. Heutzutage nutzen bereits zahlreiche automatisierte Aufgaben das maschinelle Lernen.
Das steckt hinter dem Deep Learning
Wie bereits geschildert, handelt es sich bei dem Deep Learning um eine besondere Art des maschinellen Lernens. Es findet eine Anordnung von Algorithmen in Schichten statt. Auf diese Weise wird ein künstliches neuronales Netz geschaffen. Dieses ist fähig, selbstständig zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Das Modell des Deep Learnings verfolgt das Ziel, eine strukturierte, logische Analyse von Daten vorzunehmen. Das Vorbild dafür stellt die Fähigkeit des Menschen dar, Schlussfolgerungen zu ziehen.
Die Anwendungen aus dem Bereich des Deep Learnings nutzen dabei eine Struktur von Algorithmen, die aus mehreren Schichten besteht. Diese wird auch künstliches neuronales Netz genannt. Der Aufbau nutzt als Vorbild die neuronalen Netze des menschlichen Gehirns. Das Ergebnis besteht in einem Lernsystem, welches über eine wesentlich höhere Leistungsfähigkeit als die gängigen Modelle des Machine Learnings verfügt.
Ein Beispiel für Deep Learning ist ein Bilderkennungsprogramm, das in der Lage ist, anhand eines Bildes die abgebildete Vogel- oder Pflanzenart zu benennen.
Wo liegen die konkreten Unterschiede zwischen Machine und Deep Learning?
Der Unterschied der beiden Konzepte liegt demnach vor allem darin, dass es sich bei dem Deep Learning um eine spezielle Art des Machine Learnings handelt.
Bei den simplen Anwendungen des maschinellen Lernens ist heute zu einem gewissen Punkt noch immer ein menschliches Eingreifen nötig. Dagegen verfügen Deep Learning-Modelle selbst über die
neuronalen Netze, mit denen sie entscheiden können, ob eine Vorhersage zutrifft. Sie sind auf keine menschliche Hilfe mehr angewiesen.
