Maschinelles Lernen vs. Deep Learning – Schlüsselunterschiede

Begriffe wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning sind derzeit sehr beliebt. Menschen verwenden diese Begriffe jedoch oft austauschbar. Obwohl diese Begriffe eng miteinander verbunden sind, haben sie auch distinktive Merkmale und spezifische Anwendungsfälle.

KI beschäftigt sich mit automatisierten Maschinen, die Probleme lösen und Entscheidungen treffen, indem sie die kognitiven Fähigkeiten des Menschen imitieren. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind Teilbereiche der KI. Maschinelles Lernen ist eine KI, die mit minimaler menschlicher Intervention Vorhersagen treffen kann. Deep Learning hingegen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netze verwendet, um Entscheidungen zu treffen, indem es die neuronalen und kognitiven Prozesse des menschlichen Gehirns nachahmt.

Das obige Bild veranschaulicht die Hierarchie. Wir werden fortfahren, die Unterschiede zwischen maschinellen Lernen und Deep Learning zu erklären. Es wird Ihnen auch helfen, die geeignete Methode basierend auf ihrer Anwendung und ihrem Fokus auszuwählen. Lassen Sie uns dies genauer besprechen.

Maschinelles Lernen in Kürze

Maschinelles Lernen ermöglicht es Experten, eine Maschine “zu trainieren”, indem sie sie dazu bringt, massive Datensätze zu analysieren. Je mehr Daten die Maschine analysiert, desto genauer können die Ergebnisse sein, indem sie Entscheidungen und Vorhersagen für unvorhersehbare Ereignisse oder Szenarien trifft.

Maschinelles Lernen benötigt strukturierte Daten, um genaue Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Wenn die Daten nicht beschriftet und organisiert sind, können maschinelle Lernmodelle sie nicht genau verstehen, und es wird zu einem Bereich des Deep Learning.

Die Verfügbarkeit von gigantischen Datenmengen in Organisationen hat maschinelles Lernen zu einem integralen Bestandteil der Entscheidungsfindung gemacht. Empfehlungsmotoren sind das perfekte Beispiel für maschinelle Lernmodelle. OTT-Dienste wie Netflix lernen Ihre Inhaltspräferenzen und schlagen ähnliche Inhalte basierend auf Ihren Suchgewohnheiten und Ihrer Watch-Historie vor.

Um zu verstehen, wie maschinelle Lernmodelle trainiert werden, lassen Sie uns zunächst die Arten von ML betrachten.

Es gibt vier Arten von Methoden im maschinellen Lernen.

• Überwachtes Lernen – Es benötigt beschriftete Daten, um genaue Ergebnisse zu liefern. Es erfordert oft mehr Daten und regelmäßige Anpassungen, um die Ergebnisse zu verbessern.
• Teilüberwachtes Lernen – Es ist ein Mittelbereich zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen, der die Funktionalität beider Bereiche aufweist. Es kann Ergebnisse auf teilweise beschrifteten Daten liefern und erfordert keine laufenden Anpassungen, um genaue Ergebnisse zu liefern.
• Unüberwachtes Lernen – Es entdeckt Muster und Erkenntnisse in Datensätzen ohne menschliche Intervention und liefert genaue Ergebnisse. Clustering ist die häufigste Anwendung des unüberwachten Lernens.
• Bestärkendes Lernen – Das bestärkende Lernmodell erfordert ständiges Feedback oder Bestärkung, wenn neue Informationen vorliegen, um genaue Ergebnisse zu liefern. Es verwendet auch eine “Belohnungsfunktion”, die selbstständiges Lernen ermöglicht, indem es erwünschte Ergebnisse belohnt und falsche bestraft.

Deep Learning in Kürze

Maschinelle Lernmodelle benötigen menschliche Intervention, um die Genauigkeit zu verbessern. Im Gegensatz dazu verbessern sich Deep-Learning-Modelle nach jedem Ergebnis ohne menschliche Aufsicht. Es erfordert jedoch oft detailliertere und umfangreichere Datenmengen.

Die Deep-Learning-Methode entwirft ein komplexes Lernmodell basierend auf neuronalen Netzen, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Diese Modelle haben mehrere Schichten von Algorithmen, die als Neuronen bezeichnet werden. Sie verbessern sich ohne menschliche Aufsicht, ähnlich wie der kognitive Geist, der sich mit Übung, Wiederholungen und Zeit verbessert und entwickelt.

Deep-Learning-Modelle werden hauptsächlich für Klassifizierung und Merkmalsextraktion verwendet. Zum Beispiel füttert man ein Deep-Learning-Modell mit einem Datensatz für Gesichtserkennung. Das Modell erstellt mehrdimensionale Matrizen, um jedes Gesichtsmerkmal als Pixel zu speichern. Wenn man es auffordert, ein Bild einer Person zu erkennen, die es nicht gesehen hat, erkennt es diese leicht, indem es begrenzte Gesichtsmerkmale abgleicht.

• Konvolutionale neuronale Netze (CNN) – Konvolution ist der Prozess, bei dem Gewichte verschiedenen Objekten eines Bildes zugewiesen werden. Basierend auf diesen zugewiesenen Gewichten erkennt das CNN-Modell es. Die Ergebnisse basieren auf der Nähe dieser Gewichte zum Objektgewicht, das als Trainingsset bereitgestellt wird.
• Recurrentes neuronales Netz (RNN) – Im Gegensatz zu CNN besucht das RNN-Modell die vorherigen Ergebnisse und Datenpunkte, um genauere Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Es ist eine tatsächliche Nachbildung der kognitiven Funktionalität des Menschen.
• Generative adversarische Netze (GANs) – Die beiden Klassifizierer in GAN, der Generator und der Diskriminator, greifen auf dieselben Daten zu. Der Generator erzeugt gefälschte Daten, indem er Feedback vom Diskriminator erhält. Der Diskriminator versucht, zu klassifizieren, ob die gegebenen Daten echt oder gefälscht sind.

Wesentliche Unterschiede

Unten sind einige bemerkenswerte Unterschiede aufgeführt.

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

Die Wahl zwischen maschinellen Lernen und Deep Learning basiert tatsächlich auf ihren Anwendungsfällen. Beide werden verwendet, um Maschinen mit nahezu menschlicher Intelligenz zu erstellen. Die Genauigkeit beider Modelle hängt davon ab, ob Sie die relevanten KPIs und Datenattribute verwenden.

Maschinelles Lernen und Deep Learning werden zu routinemäßigen Geschäftskomponenten in verschiedenen Branchen. Es ist unbestritten, dass KI die Industrieaktivitäten wie Luftfahrt, Kriegsführung und Autos in naher Zukunft vollständig automatisieren wird.

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