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Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning – Hauptunterschiede

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Maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Begriffe wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning sind heutzutage ein Hype. Allerdings werden diese Begriffe oft synonym verwendet. Obwohl diese Begriffe stark miteinander verknüpft sind, weisen sie auch unterschiedliche Merkmale und spezifische Anwendungsfälle auf.

Bei der KI handelt es sich um automatisierte Maschinen, die Probleme lösen und Entscheidungen treffen und dabei die kognitiven Fähigkeiten des Menschen nachahmen. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind die Teilbereiche der KI. Maschinelles Lernen ist eine KI, die mit minimalem menschlichen Eingriff Vorhersagen treffen kann. Während Deep Learning die Teilmenge des maschinellen Lernens ist, die neuronale Netze nutzt, um Entscheidungen zu treffen, indem sie die neuronalen und kognitiven Prozesse des menschlichen Geistes nachahmt.

Das obige Bild veranschaulicht die Hierarchie. Wir werden weiterhin die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und tiefem Lernen erklären. Es hilft Ihnen auch bei der Auswahl der geeigneten Methodik basierend auf ihrer Anwendung und ihrem Schwerpunkt. Lassen Sie uns dies im Detail besprechen.

Maschinelles Lernen auf den Punkt gebracht

Maschinelles Lernen ermöglicht es Experten, eine Maschine zu „trainieren“, indem sie sie dazu bringt, riesige Datensätze zu analysieren. Je mehr Daten die Maschine analysiert, desto genauere Ergebnisse kann sie liefern, indem sie Entscheidungen und Vorhersagen für unsichtbare Ereignisse oder Szenarien trifft.

Modelle für maschinelles Lernen benötigen strukturierte Daten, um genaue Vorhersagen und Entscheidungen treffen zu können. Wenn die Daten nicht gekennzeichnet und organisiert sind, können sie von maschinellen Lernmodellen nicht richtig erfasst werden und sie werden zu einer Domäne des Deep Learning.

Die Verfügbarkeit gigantischer Datenmengen in Organisationen hat maschinelles Lernen zu einem integralen Bestandteil der Entscheidungsfindung gemacht. Empfehlungsmaschinen sind das perfekte Beispiel für Modelle des maschinellen Lernens. OTT-Dienste wie Netflix lernen Ihre Inhaltspräferenzen und schlagen basierend auf Ihren Suchgewohnheiten und Ihrem Wiedergabeverlauf ähnliche Inhalte vor.

Verstehen wie Modelle für maschinelles Lernen trainiert werdenSchauen wir uns zunächst die Arten von ML an.

Beim maschinellen Lernen gibt es vier Arten von Methoden.

  • Überwachtes Lernen – Es benötigt gekennzeichnete Daten, um genaue Ergebnisse zu liefern. Um die Ergebnisse zu verbessern, sind oft das Erlernen weiterer Daten und regelmäßige Anpassungen erforderlich.
  • Halbüberwacht – Es handelt sich um eine Mittelstufe zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen, die die Funktionalität beider Bereiche aufweist. Es kann Ergebnisse für teilweise gekennzeichnete Daten liefern und erfordert keine laufenden Anpassungen, um genaue Ergebnisse zu liefern.
  • Unüberwachtes Lernen – Es erkennt Muster und Erkenntnisse in Datensätzen ohne menschliches Eingreifen und liefert genaue Ergebnisse. Clustering ist die häufigste Anwendung des unbeaufsichtigten Lernens.
  • Reinforcement Learning – Das Reinforcement Learning-Modell erfordert ständiges Feedback oder Verstärkung, wenn neue Informationen eingehen, um genaue Ergebnisse zu liefern. Es nutzt außerdem eine „Belohnungsfunktion“, die Selbstlernen ermöglicht, indem erwünschte Ergebnisse belohnt und falsche bestraft werden.

Deep Learning auf den Punkt gebracht

Modelle für maschinelles Lernen erfordern menschliches Eingreifen, um die Genauigkeit zu verbessern. Im Gegenteil, Deep-Learning-Modelle verbessern sich nach jedem Ergebnis ohne menschliche Aufsicht. Dafür sind jedoch häufig detailliertere und umfangreichere Datenmengen erforderlich.

Die Deep-Learning-Methodik entwirft ein anspruchsvolles Lernmodell, das auf neuronalen Netzen basiert, die vom menschlichen Geist inspiriert sind. Diese Modelle verfügen über mehrere Schichten von Algorithmen, sogenannte Neuronen. Sie verbessern sich ohne menschliches Eingreifen weiter, wie der kognitive Geist, der sich mit Übung, Wiederholungen und Zeit immer weiter verbessert und weiterentwickelt.

Deep-Learning-Modelle werden hauptsächlich zur Klassifizierung und Merkmalsextraktion verwendet. Beispielsweise ernähren sich Tiefenmodelle von einem Datensatz zur Gesichtserkennung. Das Modell erstellt mehrdimensionale Matrizen, um jedes Gesichtsmerkmal als Pixel zu speichern. Wenn Sie es bitten, ein Bild einer Person zu erkennen, der es nicht ausgesetzt war, erkennt es es leicht, indem es bestimmte Gesichtszüge abgleicht.

  • Convolutional Neural Networks (CNN) – Faltung ist der Prozess der Zuweisung von Gewichten zu verschiedenen Objekten eines Bildes. Anhand dieser zugewiesenen Gewichte erkennt das CNN-Modell dies. Die Ergebnisse basieren darauf, wie nahe diese Gewichte am Gewicht des Objekts liegen, das als Zugsatz zugeführt wird.
  • Recurrent Neural Network (RNN) – Im Gegensatz zu CNN greift das RNN-Modell auf die vorherigen Ergebnisse und Datenpunkte zurück, um genauere Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Es handelt sich um eine tatsächliche Nachbildung der menschlichen kognitiven Funktionalität.
  • Generative Adversarial Networks (GANs) – Die beiden Klassifikatoren in GAN, der Generator und der Diskriminator, greifen auf dieselben Daten zu. Der Generator erzeugt gefälschte Daten, indem er das Feedback des Diskriminators berücksichtigt. Der Diskriminator versucht zu klassifizieren, ob bestimmte Daten echt oder gefälscht sind.

Wesentliche Unterschiede

Nachfolgend sind einige bemerkenswerte Unterschiede aufgeführt.

DifferenzenMaschinelles lernenTiefes Lernen
Menschliche AufsichtMaschinelles Lernen erfordert mehr Aufsicht.Deep-Learning-Modelle erfordern nach der Entwicklung nahezu keine menschliche Aufsicht.
Hardware-RessourcenSie erstellen und führen maschinelle Lernprogramme auf einer leistungsstarken CPU aus.Deep-Learning-Modelle erfordern leistungsfähigere Hardware, wie z. B. dedizierte GPUs.
Zeit & AufwandDer Zeitaufwand für die Einrichtung eines Machine-Learning-Modells ist geringer als bei Deep Learning, seine Funktionalität ist jedoch begrenzt.Es erfordert mehr Zeit, Daten mit Deep Learning zu entwickeln und zu trainieren. Einmal erstellt, verbessert es seine Genauigkeit mit der Zeit weiter.
Daten (strukturiert/unstrukturiert)Modelle für maschinelles Lernen benötigen strukturierte Daten, um Ergebnisse zu liefern (außer beim unbeaufsichtigten Lernen) und erfordern kontinuierliche menschliche Eingriffe zur Verbesserung.Deep-Learning-Modelle können unstrukturierte und komplexe Datensätze verarbeiten, ohne dass die Genauigkeit darunter leidet.
AnwendungsfälleE-Commerce-Websites und Streaming-Dienste, die Empfehlungsmaschinen verwenden.High-End-Anwendungen wie Autopilot in Flugzeugen, selbstfahrende Fahrzeuge, Rover auf der Marsoberfläche, Gesichtserkennung usw.

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning – Welches ist das Beste?

Die Wahl zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning hängt tatsächlich von den jeweiligen Anwendungsfällen ab. Beide werden zur Herstellung von Maschinen mit nahezu menschlicher Intelligenz verwendet. Die Genauigkeit beider Modelle hängt davon ab, ob Sie die relevanten KPIs und Datenattribute verwenden.

Maschinelles Lernen und Deep Learning werden branchenübergreifend zu routinemäßigen Geschäftskomponenten werden. Zweifellos wird KI in naher Zukunft Branchenaktivitäten wie Luftfahrt, Kriegsführung und Automobile vollständig automatisieren.

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Haziqa ist ein Datenwissenschaftler mit umfangreicher Erfahrung im Schreiben technischer Inhalte für KI- und SaaS-Unternehmen.