Vorab: Wie hängen Machine Learning und Deep Learning mit der Thematik AI bzw. KI zusammen? Um Machine Learning zu verstehen, muss man als erstes das Thema AI & KI als Ganzes verstehen. AI steht für „artifizielle Intelligenz“ (dt. “Künstliche Intelligenz”, KI). Es bezeichnet Systeme oder Maschinen, die menschenähnliche Fähigkeiten besitzen, wie Lernen, Schlussfolgern, Problemlösen, Wahrnehmung und Spracherkennung. 

AI ist darauf ausgelegt, Entscheidungen zu treffen, die normalerweise menschliches Eingreifen erfordern würden, oder Informationen und Daten auf einer Art und Weise zu verarbeiten, die weit über die menschliche Fähigkeit hinausgeht. Sie wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt, von der Spracherkennung in Smartphones bis zur automatisierten Entscheidungsfindung in selbstfahrenden Autos. Doch wie funktioniert Künstliche Intelligenz? Wie lernen diese Systeme? 

Definition Machine Learning: Was ist maschinelles Lernen?

Im englischen “Machine Learning” oder auch maschinelles Lernen ist ein Unterbereich der künstlichen Intelligenz. Es bezeichnet Methoden, mit denen Computer und Maschinen die Fähigkeit erlangen, eigenständig zu lernen und sich zu verbessern – ohne dabei explizit programmiert zu werden. Dies geschieht gewöhnlich durch Algorithmen, die Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Vereinfacht gesagt: Maschinelles Lernen ermöglicht es einer Maschine, aus ihren Erfahrungen zu lernen.

Was ist Deep Learning? Einfach erklärt

Noch interessanter wird es, wenn man tiefer in die Thematik reinschaut: „Deep Learning“ oder „Tiefes Lernen“ ist ein Spezialgebiet des maschinellen Lernens und bezieht sich auf künstliche neuronale Netze, die aus vielen tiefen Schichten bestehen. 

Solche Modelle versuchen, hochkomplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen, indem sie die Art und Weise simulieren, wie das menschliche Gehirn arbeitet. Sie können trainiert werden, Entscheidungen zu treffen oder Prognosen abzugeben, indem sie mit großen Mengen von Beispieldaten gefüttert werden. Deep Learning wird in vielen Bereichen eingesetzt, einschließlich Spracherkennung, Bilderkennung und in selbstfahrenden Fahrzeugen.

KI-Algorithmus: Wie funktioniert Machine Learning vs. Deep Learning?

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beides Systeme im Bereich der Künstlichen Intelligenz, stellen jedoch unterschiedliche Ansätze dar. Viele große Unternehmen, wie Google, Bing, Amazon und sogar Netflix setzen bereits auf die Vorteile von künstlicher Intelligenz. Doch wie funktioniert ML & DL?

Wie funktioniert Machine Learning? Welche verschiedenen Arten des ML gibt es?

Maschinelles Lernen, im Speziellen, beinhaltet das Training von Algorithmen, um Modelle zu erstellen, die Muster in Daten erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf neuen, zuvor ungesehenen Daten treffen können. Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen:

1. Überwachtes Lernen basierend auf beschrifteten Daten

Überwachtes Lernen ist eine Schlüsselmethode im Machine Learning. Der Begriff “überwacht” bezieht sich auf einen Prozess, bei dem ein Modell aus einem Satz von beschrifteten Trainingsdaten lernt. Mit anderen Worten werden die Daten im Überwachungslernen bereits mit der korrekten Antwort, dem sogenannten „Label”, versehen. 

Diese Labels können eine Vielzahl von Informationen beinhalten, je nachdem, auf welche Fragen das Modell letztendlich eine Antwort geben soll. Die grundlegende Idee ist, dass ein Modell zum Lernen und zur Anpassung verwendet wird, sodass es in der Lage ist, neue, unbekannte Daten mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Überwachtes Lernen ist in vielen Anwendungsfällen von großer Bedeutung, einschließlich Bild- und Spracherkennung, medizinischer Diagnostik und mehr.

2. Unüberwachtes Lernen basierend auf unbeschrifteten Daten

Im Unterschied zum überwachten Lernen gibt es im unüberwachten Lernen keine beschrifteten Trainingsdaten. Stattdessen versucht das Modell, Muster und Zusammenhänge innerhalb der unbeschrifteten Daten selbständig zu erkennen und daraus zu lernen. Ein häufiges Beispiel für unüberwachtes Lernen ist das Clustering, bei dem das Modell Datenpunkte in verschiedene Gruppen einteilt, basierend auf Ähnlichkeiten in den Daten. Lernsysteme, die auf unüberwachtem Lernen basieren, sind besonders nützlich, wenn Expertenwissen zur Beschriftung von Daten fehlt oder aus Kostengründen nicht erhältlich ist. Unüberwachtes Lernen wird unter anderem in der Bild- und Textanalyse, in der Empfehlung von Produkten oder der Erkennung von Anomalien verwendet.

3. Bestärkendes Lernen basierend auf Trial-and-Error

Bestärkendes Lernen, oder eng. Reinforcement Learning, ist ein dritter Ansatz im Machine Learning, der auf dem Prinzip von Trial-and-Error basiert. Dabei entwickelt das Modell im Laufe der Zeit eine Strategie, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zzum überwachten oder unüberwachten Lernen, bei denen Daten als Input für das Modell dienen, werden beim bestärkenden Lernen Aktionen und Belohnungen (oder Bestrafungen) als Input verwendet. Dies motiviert das Modell, die richtigen Aktionen auszuführen, um maximale Belohnungen zu erzielen. Bestärkendes Lernen findet Anwendung in vielen Bereichen, einschließlich selbstfahrenden Autos, Videospielen, Robotik und vieles mehr. Mit diesem Ansatz können Maschinen autonom entscheiden, welches Verhalten in einer bestimmten Umgebung zum Erfolg führt.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning, im Kontrast dazu,  nutzt künstliche neuronale Netzwerke, die einer menschlichen Gehirnstruktur ähneln. Die „Tiefe“ in Deep Learning bezieht sich auf die Anzahl der Schichten im neuronalen Netzwerk – je mehr Schichten vorhanden sind, desto „tiefer“ ist das Netzwerk. Diese Tiefe hilft den Modellen, immer komplexere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen.

Beginnen wir mit den Eingabedaten, die durch die Schichten des künstlichen neuronalen Netzwerkes fließen. In jeder Schicht wird eine Reihe von Berechnungen an den Daten vorgenommen und das Ergebnis wird an die nächste Schicht weitergegeben. Das Ziel jedes Neurons in den tieferen Schichten besteht darin, bestimmte Funktionen oder Muster in den Daten zu erkennen. Während des Lernprozesses – das heißt, wenn das Modell mit Trainingsdaten gefüttert wird – ​​passt das Netzwerk die Gewichtungen seiner Neuronen an, um die Fehlerquote zu minimieren. 

Diese Anpassung geschieht mit Hilfe von Backpropagation und einem Optimierungsalgorithmus, wie dem Gradientenabstiegsverfahren. Deep Learning ist besonders gut im Umgang mit unstrukturierten Daten geeignet. Bilder, Audiospuren, Text – Deep Learning kann nahezu alle Arten von Daten analysieren und daraus lernen. Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNN) sind spezialisiert auf die Verarbeitung von Bildinformationen, während Recurrent Neural Networks (RNN) für zeitabhängige Daten wie Sprache oder Text eingesetzt werden.

Beispiel für Deep Learning

Unter dem Strich ist Deep Learning eine leistungsstarke Technologie, die komplexe Muster und Strukturen in großen Datensätzen erkennt. Sie ebnet den Weg für fortschrittliche Anwendungen, von der Gesichtserkennung und Sprachübersetzung bis hin zu selbstfahrenden Autos und personalisierter Werbung. Interessant und spannend zugleich, sieht man am Beispiel Real #AI „Magic“ from the marketing team at @Coca-Cola wie das Coca-Cola Team aus einer Kombination von Film, 3D, Stable Diffusion, das Deep Learning ist, und Text-zu-Bild AI Modell, dieses Werbevideo erstellt.

Wieso brauchen wir maschinelles Lernen? Vorteile und Nachteile von Machine Learning & Deep Learning

Stellt man die Vor- und Nachteile von Machine Learning und Deep Learning gegenüber, so erkennt man ganz klar auch hier die Unterschiede der beiden Modelle.

Machine LearningDeep Learning
VorteileVielseitigkeit: Machine Learning-Algorithmen können für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, von der Vorhersage- und Regressionsanalyse bis zur Anomalieerkennung und Clustering.Selbstständige Extraktion: Deep Learning-Modelle können selbständig relevante Eigenschaften aus den Daten extrahieren. Damit entfällt die Notwendigkeit, manuell Merkmale hinzuzufügen.
Geringere Rechneranforderungen: Im Vergleich zu Deep Learning benötigen Machine Learning-Modelle weniger Daten und Rechenleistung, um effektiv zu funktionieren.Hohe Leistungsfähigkeit: Bei großen Datenmengen können Deep Learning-Modelle eine hohe Genauigkeit erreichen und komplexe Muster in den Daten erkennen.
Interpretierbarkeit: Machine Learning-Modelle können häufig leichter interpretiert und verstanden werden als Deep Learning-Modelle.Vielschichtiger: Deep Learning ist effektiv in der Verarbeitung und dem Verständnis von unstrukturierten Daten wie Text, Bild und Ton.
NachteileAufwendige Extraktion: Die Notwendigkeit, Eigenschaften manuell auszuwählen und zu extrahieren, kann bei Machine Learning zeitaufwendig und komplex sein.Ressourcenintensiv: Deep Learning-Modelle benötigen oft erhebliche Mengen an Daten und Rechenleistung. Darüber hinaus kann das Training dieser Modelle viel Zeit in Anspruch nehmen.
Begrenzte Komplexität: Machine Learning-Algorithmen können Schwierigkeiten haben, mit extrem komplexen oder unstrukturierten Daten umzugehen und diese zu verstehen, wie z.B. Bilder, Ton oder Text.Black-Box-Charakter: Deep Learning-Modelle sind oft als „Black Boxes“ bekannt, da ihre interne Arbeitsweise schwer zu interpretieren und zu verstehen ist.

Zusammengefasst haben sowohl Machine Learning als auch Deep Learning spezifische Vor- und Nachteile. Die Wahl zwischen den beiden hängt häufig von den spezifischen Anforderungen des Projekts, der verfügbaren Datenmenge und den Ressourcen ab.

Was skaliert besser –  Machine Learning oder Deep Learning?

Deep Learning neigt dazu, besser zu skalieren als herkömmliches maschinelles Lernen. Das liegt daran, dass Deep-Learning-Modelle tendenziell besser abschneiden, wenn sie mit größeren Datenmengen trainiert werden, während die Leistung von Machine-Learning-Modellen bei einer bestimmten Datenmenge oft ein Plateau erreicht.

Vielmehr verbessert sich die Genauigkeit und Effizienz von Deep-Learning-Modellen in der Regel weiterhin, wenn sie auf Supercomputern, GPUs oder verteilten Systemen mit massiven Mengen an Daten trainiert werden. Daher werden sie häufig in Bereichen eingesetzt, in denen riesige Datenmengen verarbeitet werden müssen, wie z.B. beim autonomen Fahren oder bei der Bild- und Spracherkennung.

Nichtsdestotrotz ist auch zu beachten, dass Deep Learning mehr Rechenleistung und oft auch mehr Daten benötigt als herkömmliche Machine-Learning-Methoden. Dies ist einer der Gründe, warum Deep Learning oft für sehr große Datensätze genutzt wird, wo der zusätzliche Aufwand gerechtfertigt ist. Bei kleineren Datensätzen können traditionelle Machine-Learning-Methoden effizienter oder besser geeignet sein.

Fazit: Die Zukunft von Machine und Deep Learning

Die Zukunft von Machine Learning und Deep Learning ist brisant, dynamisch und aufregend. Genau wie ihre Anwendungsvielfalt ist auch ihre Zukunft grenzenlos. Von der Automatisierung von Arbeitsabläufen bis hin zur Vorhersage von Markttrends, von der Personalisierung von Kundenerlebnissen bis hin zur Steigerung der Betriebseffizienz – Machine Learning und Deep Learning werden sich als unverzichtbare Werkzeuge in der zukünftigen Geschäftswelt durchsetzen. Doch auch in unserem privaten Leben werden wir die Fortschritte in AI und ML immer deutlicher spüren: Sei es durch personalisierte Empfehlungen oder fortschrittliche Assistenten, die unseren Alltag erleichtern.

Alles in allem erweitert und verändert das maschinelle Lernen und das damit verbundene Deep Learning unsere Welt in beispiellosem Ausmaß. Empfehlung eines neuen Films auf Netflix, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit bei Amazon oder die Unterstützung beim Verfassen von E-Mails in GMail und sogar bei der Entwicklung von GPT-3 – maschinelles Lernen und Deep Learning sind überall und formen unsere digitale Landschaft. 

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Frank Bollen
Über den Verfasser

Frank Bollen
Leitung Marketing bei EXTRA Computer GmbH

Frank Bollen, Leiter der Marketingabteilung, verfügt über langjährige Erfahrung im Bereich Business IT und Industrie IT. Mit einem einzigartigen Mix aus kreativem Marketinggeschick und technischem Verständnis prägt er die strategische Ausrichtung seines Teams. Bollens Leidenschaft an innovativen Lösungen zeigt sich nicht nur in seiner beruflichen Laufbahn, sondern auch in seinen Beiträgen und Veröffentlichungen wider.