Zwei zentrale Konzepte, die im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz immer wieder genannt werden, sind Maschinelles Lernen und Deep Learning. Doch was ist der Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning? Wir betrachten die grundlegenden Definitionen, Unterschiede und Anwendungsbeispiele dieser beiden Schlüsseltechnologien.

Bevor wir in die Unterschiede eintauchen, ist es wichtig, die Grundlagen von Maschinellem Lernen und Deep Learning zu verstehen.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Im Wesentlichen handelt es sich um Systeme, die ohne explizite Programmierung durch Beispiele und Erfahrungen „lernen“. Klassische Beispiele für maschinelles Lernen sind Spam-Filter, die durch das Lernen aus markierten E-Mails lernen, welche Nachrichten als Spam zu kennzeichnen sind, oder Empfehlungssysteme, die aufgrund vergangener Käufe Vorhersagen über zukünftige Kaufentscheidungen treffen. Ein ausführlichere Erklärung bietet unser Blog Artikel „Was versteht man unter Machine Learning?„.

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Netzwerke sind inspiriert von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Deep Learning unterscheidet sich von herkömmlichem maschinellem Lernen durch seine Fähigkeit, große Mengen an unstrukturierten Daten zu verarbeiten und dabei sehr tiefgehende Muster und Merkmale zu erkennen. Dies ermöglicht es, komplexere Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung oder das autonome Fahren zu bewältigen. Die genaue Funktionsweise wird hier erklärt.

Die Begriffe Maschinelles Lernen und Deep Learning werden oft synonym verwendet, obwohl sie unterschiedliche Aspekte der KI-Technologie beschreiben. Um zu verstehen, was der Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning ist, müssen wir uns auf einige Schlüsselaspekte konzentrieren.

Maschinelles Lernen verwendet oft strukturierte Daten und ist darauf angewiesen, dass Daten manuell vorbereitet und vorverarbeitet werden. Im Gegensatz dazu kann Deep Learning mit unstrukturierten Daten wie Bildern, Texten oder Videos umgehen, ohne dass eine umfangreiche Datenvorbereitung erforderlich ist. Dies macht Deep Learning besonders leistungsfähig bei Aufgaben, die große und komplexe Datenmengen erfordern.

Im Maschinellen Lernen werden Modelle verwendet, die oft relativ einfach und erklärbar sind, wie Entscheidungsbäume oder lineare Regression. Deep Learning hingegen setzt auf tiefere und komplexere Modelle, die aus mehreren Schichten (daher „Deep“) von neuronalen Netzwerken bestehen. Diese Tiefe ermöglicht es, sehr komplexe Muster zu erkennen, ist jedoch oft weniger transparent und schwieriger zu interpretieren.

Deep Learning erfordert erheblich mehr Rechenleistung und Zeit für die Modellbildung im Vergleich zum traditionellen maschinellen Lernen. Während maschinelles Lernen auf herkömmlichen Computern ausgeführt werden kann, benötigt Deep Learning oft spezialisierte Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) oder spezielle KI-Chips, um effizient zu funktionieren. Dieser Bedarf an Rechenleistung ist ein wesentlicher Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning.

Um den Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning weiter zu verdeutlichen, betrachten wir einige konkrete Anwendungsfälle.

Maschinelles Lernen wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt. Ein klassisches Beispiel ist die Betrugserkennung bei Kreditkarten. Hier werden Algorithmen eingesetzt, die Anomalien in Transaktionsmustern erkennen und so potenziellen Betrug aufdecken können. Ein weiteres Beispiel ist die Vorhersage von Wartungsbedarfen in der Industrie, bei der Maschinen lernen, aufgrund von Sensordaten vorherzusagen, wann ein Teil ausfallen könnte.

Deep Learning wird vor allem dort eingesetzt, wo es darum geht, sehr komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Ein prominentes Beispiel ist die Gesichtserkennung in Sicherheits- und Überwachungssystemen. Deep Learning ermöglicht es, Gesichter auch unter schwierigen Bedingungen wie schwacher Beleuchtung oder unterschiedlichen Blickwinkeln zuverlässig zu erkennen. Ein weiteres Beispiel ist die medizinische Bildanalyse, bei der Deep Learning-Algorithmen in der Lage sind, Anomalien in Röntgenbildern oder MRT-Scans zu identifizieren, die von menschlichen Experten möglicherweise übersehen werden.

Die Wahl zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die Art der Daten, die Verfügbarkeit von Rechenressourcen und die spezifischen Anforderungen der Anwendung.

Maschinelles Lernen ist oft die bessere Wahl, wenn die Datenmenge überschaubar ist und die Aufgabe keine extrem komplexen Mustererkennungen erfordert. Es eignet sich besonders gut für Anwendungen, bei denen Transparenz und Interpretierbarkeit der Modelle wichtig sind.

Deep Learning ist ideal, wenn große Mengen unstrukturierter Daten vorliegen und die Aufgabe es erfordert, sehr feine und tiefgehende Muster zu erkennen. Es ist besonders leistungsfähig in Bereichen wie Bild- und Sprachverarbeitung, wo herkömmliche maschinelle Lerntechniken an ihre Grenzen stoßen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Unterschied zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning vor allem in der Komplexität der Modelle, den Datenanforderungen und der benötigten Rechenleistung liegt. Während Maschinelles Lernen eine breite Palette von Anwendungen mit überschaubaren Datenmengen und interpretierbaren Modellen abdeckt, ist Deep Learning für besonders anspruchsvolle Aufgaben geeignet, die große und komplexe Datenmengen erfordern.