Deep Learning vs. Machine Learning: Die Datenanalyse ist heute ein Schlüsselfaktor bei der Entscheidungsfindung von Unternehmen. Diese Daten müssen vorverarbeitet und mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) analysiert werden, wobei Machine-Learning-Methoden wie Deep Learning zum Einsatz kommen. KI ist zur Realität mit vielen alltäglichen Anwendungen geworden, deren Zahl in den kommenden Jahren noch steigen wird. Um Dir zu helfen, all diese Schlüsselbegriffe besser zu verstehen, haben wir uns überlegt, dass es sinnvoll wäre, sie etwas genauer zu definieren.
Seit einigen Jahren werden künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Diese Begriffe werden oft fälschlicherweise miteinander verwechselt.
Obwohl sie miteinander verbunden sind, hat jedes dieser Konzepte seine eigene Bedeutung. Einfach ausgedrückt ist Deep Learning eine Unterkategorie des Machine Learning, das wiederum eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz ist. In diesem Artikel erfährst du mehr über die Definitionen der Begriffe und die Unterschiede zwischen ihnen.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist eine Wissenschaft, die darauf abzielt, Maschinen zu befähigen, wie Menschen zu denken und zu handeln. Sie zielt darauf ab, einem Computer eine Intelligenz zu verleihen, die mit der eines Menschen vergleichbar ist.
Derzeit gibt es jedoch keinen Computerprozessor, der mit dem menschlichen Gehirn konkurrieren kann. Auch wenn sich Maschinen bei der Anwendung von Regeln und der Ausführung von Aufgaben auszeichnen, kann eine für einen Menschen einfache Handlung für einen Computer äußerst komplex sein.
Zum Beispiel ist das Tragen eines Tabletts mit Getränken in einer Bar und das Servieren jedes Getränks an den richtigen Kunden die Arbeit eines Kellners, die jeder Mensch ausführen kann, auch wenn manche Menschen mehr Geschick haben werden.
Dennoch ist es eine komplexe Entscheidungsfindung, die auf einer großen Menge an Daten beruht, die zwischen den Neuronen und dem menschlichen Gehirn übertragen werden.
Computer sind noch nicht in der Lage, diese Arbeit so effizient wie ein Mensch zu erledigen. Machine Learning und Deep Learning sind jedoch ein großer Schritt in diese Richtung, indem sie es ihnen ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren und darauf basierende Entscheidungen ohne menschliches Zutun zu treffen…
Was ist Machine Learning ?
Machine Learning wurde von seinem Pionier Arthur Samuel 1959 als das „Studienfeld, das Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne ausdrücklich zum Lernen programmiert zu sein“ definiert.
Tatsächlich ist es ein auf statistischen Analysen basierender Ansatz, der es Computern ermöglicht, ihre Leistung anhand von Daten zu verbessern und Aufgaben zu lösen, ohne explizit dafür programmiert zu sein. Je nachdem, ob Ziele vorhanden sind oder nicht, kann das Lernen in verschiedene Arten eingeteilt werden: überwachtes, halbüberwachtes, nicht überwachtes oder verstärkendes Lernen.
Machine Learning ist ein sehr aktives Forschungsgebiet, in dem jeden Tag neue Algorithmen und Anwendungsbereiche entdeckt werden. Es besteht also ein wachsender Bedarf an automatischen Algorithmen, um diese Daten zu analysieren und ihnen einen Sinn zu geben, um Vorhersagen treffen zu können oder um ein besseres Verständnis des Prozesses zu erhalten, der diese Daten erzeugt.
Deep Learning vs. Machine Learning: Was ist Deep Learning ?
Deep Learning, eine Unterkategorie des Machine Learning, ist eine Methode des maschinellen Lernens, die sich an der Funktionsweise des Nervensystems von Lebewesen orientiert.
Deep-Learning-Algorithmen verarbeiten die erhaltenen Informationen auf ähnliche Weise, wie es unsere neuronalen Netze als Reaktion auf die an sie gerichteten Nervensignale tun würden. Je nach Art und Häufigkeit der empfangenen Nachrichten werden einige neuronale Netze quantitativ und qualitativ wachsen, während andere sich zurückentwickeln werden.
Deep Learning macht große Fortschritte bei der Lösung von Problemen, die den besten Versuchen der Gemeinschaft der künstlichen Intelligenz seit vielen Jahren widerstanden haben. Es hat sich als sehr gut darin erwiesen, komplexe Strukturen in hochdimensionalen Daten zu entdecken und ist daher in vielen Bereichen der Wissenschaft, Wirtschaft und Regierung anwendbar.
Allerdings benötigt es meist eine große Datenmenge und damit eine große Rechenleistung, um ein neuronales Netz aufzubauen und zu betreiben.
Deep Learning vs Machine Learning : quelles sont les différences ?
Machine Learning und Deep Learning sind zwei Arten von künstlicher Intelligenz. Machine Learning ist eine KI, die in der Lage ist, sich mit minimaler menschlicher Einmischung automatisch anzupassen, und Deep Learning ist eine Unterkategorie des Machine Learning, die Neuronale Netzwerke verwendet, um den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachzuahmen.
Es gibt mehrere wichtige Unterschiede zwischen diesen beiden Konzepten. Deep Learning benötigt größere Mengen an Trainingsdaten, lernt aber aus seiner eigenen Umgebung und aus seinen Fehlern.
Im Gegensatz dazu ermöglicht Machine Learning das Training mit weniger großen Datensätzen, erfordert aber mehr menschliches Eingreifen, um zu lernen und Fehler zu korrigieren.
Bei Machine Learning muss ein Mensch eingreifen, um die Daten zu labeln und ihre Merkmale anzugeben. Ein Deep-Learning-System versucht dagegen, diese Merkmale ohne menschliches Eingreifen zu erlernen.
Bei der Gesichtserkennung lernt das Deep-Learning-Programm zum Beispiel zunächst, die Ränder und Linien des Gesichts zu erkennen und wiederzuerkennen. Dann lernt es die wichtigsten Teile von Gesichtern und schließlich die allgemeine Darstellung von Gesichtern. Dies erfordert immense Datenmengen, aber die Wahrscheinlichkeit eines Erfolgs steigt mit zunehmendem Training.
Der Ansatz ist radikal anders. Machine Learning Algorithmen tendieren dazu, die Daten in verschiedene Teile zu trennen, die dann kombiniert werden, um ein Ergebnis oder eine Lösung vorzuschlagen. Deep Learning-Systeme hingegen betrachten ein Problem in seiner Gesamtheit.
Machine Learning erfordert eine kürzere Trainingszeit, aber sein Präzisionsniveau ist niedriger. Deep Learning ermöglicht es der Maschine, komplexe und nichtlineare Korrelationen zwischen Daten herzustellen.
Das Deep Learning-Training dauert aufgrund der großen Datenmenge, die verarbeitet werden muss, und der vielen beteiligten Parameter und mathematischen Formeln viel länger. Ein Machine-Learning-System kann in wenigen Sekunden oder Stunden trainiert werden, während Deep Learning Wochen dauern kann.
Schließlich ermöglicht Machine Learning das Training auf einer CPU (Hauptprozessoreinheit), während Deep Learning eine GPU (Grafikprozessoreinheit) erfordert. Diese leistungsstarke Hardware ist unerlässlich, um große Datenmengen zu verarbeiten und die komplexen Berechnungen der Algorithmen durchzuführen.
Aufgrund ihrer Unterschiede werden Machine Learning und Deep Learning für verschiedene Anwendungen genutzt. Machine Learning wird von Vorhersageprogrammen für Finanzen oder Wetter, Spam-Identifizierern in E-Mails oder Programmen zur Entwicklung personalisierter Behandlungen für Kranke ausgenutzt.
Deep Learning wird für Empfehlungen von Streaming-Diensten, Gesichtserkennung, aber auch für autonome Fahrzeuge eingesetzt. Mithilfe von neuronalen Netzen sind Autos in der Lage, zu bestimmen, welchen Objekten sie ausweichen müssen, Ampeln und Schilder zu erkennen und zu wissen, wann sie beschleunigen oder abbremsen müssen.
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