{"id":3424,"date":"2023-08-01T09:50:31","date_gmt":"2023-08-01T07:50:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/?p=3424"},"modified":"2026-03-13T09:22:50","modified_gmt":"2026-03-13T08:22:50","slug":"machine-learning-vs-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/machine-learning-vs-deep-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied zwischen ML und DL?"},"content":{"rendered":"\n
\"Gehirn<\/figure>\n\n\n\n

Vorab: Wie h\u00e4ngen 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 f\u00fcr „artifizielle Intelligenz<\/strong>“ (dt. \u201cK\u00fcnstliche Intelligenz\u201d, KI). Es bezeichnet Systeme oder Maschinen, die menschen\u00e4hnliche F\u00e4higkeiten besitzen, wie Lernen, Schlussfolgern, Probleml\u00f6sen, Wahrnehmung und Spracherkennung. <\/p>\n\n\n\n

AI ist darauf ausgelegt, Entscheidungen zu treffen, die normalerweise menschliches Eingreifen erfordern w\u00fcrden, oder Informationen und Daten auf einer Art und Weise zu verarbeiten, die weit \u00fcber die menschliche F\u00e4higkeit hinausgeht. Sie wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt, von der Spracherkennung in Smartphones bis zur automatisierten Entscheidungsfindung in selbstfahrenden Autos. Doch wie funktioniert K\u00fcnstliche Intelligenz? Wie lernen diese Systeme? <\/p>\n\n\n\n

Definition Machine Learning: Was ist maschinelles Lernen?<\/h2>\n\n\n\n

Im englischen \u201cMachine Learning<\/strong>\u201d oder auch maschinelles Lernen<\/strong> ist ein Unterbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Es bezeichnet Methoden, mit denen Computer und Maschinen die F\u00e4higkeit erlangen, eigenst\u00e4ndig zu lernen und sich zu verbessern \u2013 ohne dabei explizit programmiert zu werden. Dies geschieht gew\u00f6hnlich durch Algorithmen, die Muster und Zusammenh\u00e4nge in Daten erkennen und darauf basierend Vorhersagen oder Entscheidungen treffen. Vereinfacht gesagt: Maschinelles Lernen erm\u00f6glicht es einer Maschine, aus ihren Erfahrungen zu lernen.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Deep Learning? Einfach erkl\u00e4rt<\/h2>\n\n\n\n

Noch interessanter wird es, wenn man tiefer in die Thematik reinschaut: „Deep Learning<\/strong>“ oder „Tiefes Lernen<\/strong>“ ist ein Spezialgebiet des maschinellen Lernens und bezieht sich auf k\u00fcnstliche neuronale Netze, die aus vielen tiefen Schichten<\/strong> bestehen. <\/p>\n\n\n\n

Solche Modelle versuchen, hochkomplexe Muster in gro\u00dfen Datenmengen zu erkennen, indem sie die Art und Weise simulieren, wie das menschliche Gehirn arbeitet. Sie k\u00f6nnen trainiert werden, Entscheidungen zu treffen oder Prognosen abzugeben, indem sie mit gro\u00dfen Mengen von Beispieldaten gef\u00fcttert werden. Deep Learning wird in vielen Bereichen eingesetzt, einschlie\u00dflich Spracherkennung, Bilderkennung und in selbstfahrenden Fahrzeugen.<\/p>\n\n\n\n

KI-Algorithmus: Wie funktioniert Machine Learning vs. Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beides Systeme im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz, stellen jedoch unterschiedliche Ans\u00e4tze<\/strong> dar. Viele gro\u00dfe Unternehmen, wie Google, Bing, Amazon und sogar Netflix <\/strong>setzen bereits auf die Vorteile von k\u00fcnstlicher Intelligenz. Doch wie funktioniert ML & DL?<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert Machine Learning? Welche verschiedenen Arten des ML gibt es?<\/h3>\n\n\n\n

Maschinelles Lernen, im Speziellen, beinhaltet das Training von Algorithmen<\/strong>, um Modelle zu erstellen, die Muster in Daten erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen basierend auf neuen, zuvor ungesehenen Daten treffen k\u00f6nnen. Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen:<\/p>\n\n\n\n

1. \u00dcberwachtes Lernen basierend auf beschrifteten Daten<\/h4>\n\n\n\n

\u00dcberwachtes Lernen<\/strong> ist eine Schl\u00fcsselmethode im Machine Learning. Der Begriff \u201c\u00fcberwacht\u201d bezieht sich auf einen Prozess, bei dem ein Modell aus einem Satz von beschrifteten Trainingsdaten lernt. Mit anderen Worten werden die Daten im \u00dcberwachungslernen bereits mit der korrekten Antwort, dem sogenannten „Label<\/strong>\u201d, versehen. <\/p>\n\n\n\n

Diese Labels k\u00f6nnen 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<\/strong> vorherzusagen. \u00dcberwachtes Lernen ist in vielen Anwendungsf\u00e4llen von gro\u00dfer Bedeutung, einschlie\u00dflich Bild- und Spracherkennung, medizinischer Diagnostik und mehr.<\/p>\n\n\n\n

2. Un\u00fcberwachtes Lernen basierend auf unbeschrifteten Daten<\/h4>\n\n\n\n

Im Unterschied zum \u00fcberwachten Lernen gibt es im un\u00fcberwachten Lernen<\/strong> keine beschrifteten Trainingsdaten. Stattdessen versucht das Modell, Muster und Zusammenh\u00e4nge<\/strong> innerhalb der unbeschrifteten Daten selbst\u00e4ndig zu erkennen und daraus zu lernen. Ein h\u00e4ufiges Beispiel f\u00fcr un\u00fcberwachtes Lernen ist das Clustering, bei dem das Modell Datenpunkte in verschiedene Gruppen einteilt, basierend auf \u00c4hnlichkeiten in den Daten. Lernsysteme, die auf un\u00fcberwachtem Lernen basieren, sind besonders n\u00fctzlich, wenn Expertenwissen <\/strong>zur Beschriftung von Daten fehlt oder aus Kostengr\u00fcnden nicht erh\u00e4ltlich ist. Un\u00fcberwachtes Lernen wird unter anderem in der Bild- und Textanalyse, in der Empfehlung von Produkten oder der Erkennung von Anomalien verwendet.<\/p>\n\n\n\n

3. Best\u00e4rkendes Lernen basierend auf Trial-and-Error<\/h4>\n\n\n\n

Best\u00e4rkendes Lernen<\/strong>, oder eng. Reinforcement Learning, ist ein dritter Ansatz im Machine Learning, der auf dem Prinzip von Trial-and-Error<\/strong> basiert. Dabei entwickelt das Modell im Laufe der Zeit eine Strategie, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Im Gegensatz zzum \u00fcberwachten oder un\u00fcberwachten Lernen, bei denen Daten als Input f\u00fcr das Modell dienen, werden beim best\u00e4rkenden Lernen Aktionen und Belohnungen <\/strong>(oder Bestrafungen) als Input verwendet. Dies motiviert das Modell, die richtigen Aktionen auszuf\u00fchren, um maximale Belohnungen zu erzielen. Best\u00e4rkendes Lernen findet Anwendung in vielen Bereichen, einschlie\u00dflich selbstfahrenden Autos, Videospielen, Robotik und vieles mehr. Mit diesem Ansatz k\u00f6nnen Maschinen autonom entscheiden, welches Verhalten<\/strong> in einer bestimmten Umgebung zum Erfolg <\/strong>f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert Deep Learning?<\/h3>\n\n\n\n

Deep Learning, im Kontrast dazu,  nutzt k\u00fcnstliche neuronale Netzwerke<\/strong>, die einer menschlichen Gehirnstruktur \u00e4hneln. 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 <\/strong>in den Daten zu erkennen und zu lernen.<\/p>\n\n\n\n

Beginnen wir mit den Eingabedaten, die durch die Schichten des k\u00fcnstlichen neuronalen Netzwerkes flie\u00dfen. In jeder Schicht wird eine Reihe von Berechnungen <\/strong>an den Daten vorgenommen und das Ergebnis wird an die n\u00e4chste Schicht weitergegeben. Das Ziel jedes Neurons in den tieferen Schichten<\/strong> besteht darin, bestimmte Funktionen oder Muster in den Daten zu erkennen. W\u00e4hrend des Lernprozesses – das hei\u00dft, wenn das Modell mit Trainingsdaten gef\u00fcttert wird – \u200b\u200bpasst das Netzwerk die Gewichtungen seiner Neuronen an, um die Fehlerquote zu minimieren. <\/p>\n\n\n\n

Diese Anpassung geschieht mit Hilfe von Backpropagation und einem Optimierungsalgorithmus<\/strong>, 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<\/strong> (CNN) sind spezialisiert auf die Verarbeitung von Bildinformationen, w\u00e4hrend Recurrent Neural Networks<\/strong> (RNN) f\u00fcr zeitabh\u00e4ngige Daten wie Sprache oder Text eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n

Beispiel f\u00fcr Deep Learning<\/h3>\n\n\n\n

Unter dem Strich ist Deep Learning eine leistungsstarke Technologie, die komplexe Muster und Strukturen in gro\u00dfen Datens\u00e4tzen erkennt. Sie ebnet den Weg f\u00fcr fortschrittliche Anwendungen, von der Gesichtserkennung und Sprach\u00fcbersetzung<\/strong> 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<\/a> wie das Coca-Cola<\/strong> Team aus einer Kombination von Film, 3D, Stable Diffusion, das Deep Learning ist, und Text-zu-Bild AI Modell, dieses Werbevideo erstellt.<\/p>\n\n\n\n

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Wieso brauchen wir maschinelles Lernen? Vorteile und Nachteile von Machine Learning & Deep Learning<\/h2>\n\n\n\n

Stellt man die Vor- und Nachteile von Machine Learning und Deep Learning<\/strong> gegen\u00fcber, so erkennt man ganz klar auch hier die Unterschiede der beiden Modelle.<\/p>\n\n\n\n

<\/td>Machine Learning<\/td>Deep Learning<\/td><\/tr>
Vorteile<\/td>Vielseitigkeit:<\/strong> Machine Learning-Algorithmen k\u00f6nnen f\u00fcr eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, von der Vorhersage- und Regressionsanalyse bis zur Anomalieerkennung und Clustering.<\/td>Selbstst\u00e4ndige Extraktion:<\/strong> Deep Learning-Modelle k\u00f6nnen selbst\u00e4ndig relevante Eigenschaften aus den Daten extrahieren. Damit entf\u00e4llt die Notwendigkeit, manuell Merkmale hinzuzuf\u00fcgen.<\/td><\/tr>
Geringere Rechneranforderungen:<\/strong> Im Vergleich zu Deep Learning ben\u00f6tigen Machine Learning-Modelle weniger Daten und Rechenleistung, um effektiv zu funktionieren.<\/td>Hohe Leistungsf\u00e4higkeit:<\/strong> Bei gro\u00dfen Datenmengen k\u00f6nnen Deep Learning-Modelle eine hohe Genauigkeit erreichen und komplexe Muster in den Daten erkennen.<\/td><\/tr>
Interpretierbarkeit:<\/strong> Machine Learning-Modelle k\u00f6nnen h\u00e4ufig leichter interpretiert und verstanden werden als Deep Learning-Modelle.<\/td>Vielschichtiger:<\/strong> Deep Learning ist effektiv in der Verarbeitung und dem Verst\u00e4ndnis von unstrukturierten Daten wie Text, Bild und Ton.<\/td><\/tr>
Nachteile<\/td>Aufwendige Extraktion:<\/strong> Die Notwendigkeit, Eigenschaften manuell auszuw\u00e4hlen und zu extrahieren, kann bei Machine Learning zeitaufwendig und komplex sein.<\/td>Ressourcenintensiv:<\/strong> Deep Learning-Modelle ben\u00f6tigen oft erhebliche Mengen an Daten und Rechenleistung. Dar\u00fcber hinaus kann das Training dieser Modelle viel Zeit in Anspruch nehmen.<\/td><\/tr>
Begrenzte Komplexit\u00e4t:<\/strong> Machine Learning-Algorithmen k\u00f6nnen Schwierigkeiten haben, mit extrem komplexen oder unstrukturierten Daten umzugehen und diese zu verstehen, wie z.B. Bilder, Ton oder Text.<\/td>Black-Box-Charakter:<\/strong> Deep Learning-Modelle sind oft als „Black Boxes“ bekannt, da ihre interne Arbeitsweise schwer zu interpretieren und zu verstehen ist.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Zusammengefasst haben sowohl Machine Learning als auch Deep Learning spezifische Vor- und Nachteile. Die Wahl zwischen den beiden h\u00e4ngt h\u00e4ufig von den spezifischen Anforderungen des Projekts, der verf\u00fcgbaren Datenmenge und den Ressourcen ab.<\/p>\n\n\n\n

Was skaliert besser –  Machine Learning oder Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Deep Learning neigt dazu, besser zu skalieren<\/strong> als herk\u00f6mmliches maschinelles Lernen. Das liegt daran, dass Deep-Learning-Modelle tendenziell besser abschneiden, wenn sie mit gr\u00f6\u00dferen Datenmengen trainiert werden, w\u00e4hrend die Leistung von Machine-Learning-Modellen bei einer bestimmten Datenmenge oft ein Plateau erreicht.<\/p>\n\n\n\n

Vielmehr verbessert sich die Genauigkeit und Effizienz von Deep-Learning-Modellen<\/strong> in der Regel weiterhin, wenn sie auf Supercomputern, GPUs oder verteilten Systemen mit massiven Mengen an Daten trainiert werden. Daher werden sie h\u00e4ufig in Bereichen eingesetzt, in denen riesige Datenmengen verarbeitet werden m\u00fcssen, wie z.B. beim autonomen Fahren oder bei der Bild- und Spracherkennung.<\/p>\n\n\n\n

Nichtsdestotrotz ist auch zu beachten, dass Deep Learning mehr Rechenleistung<\/strong> und oft auch mehr Daten ben\u00f6tigt als herk\u00f6mmliche Machine-Learning-Methoden. Dies ist einer der Gr\u00fcnde, warum Deep Learning oft f\u00fcr sehr gro\u00dfe Datens\u00e4tze genutzt wird, wo der zus\u00e4tzliche Aufwand gerechtfertigt ist. Bei kleineren Datens\u00e4tzen k\u00f6nnen traditionelle Machine-Learning-Methoden effizienter<\/strong> oder besser geeignet sein.<\/p>\n\n\n\n

Fazit: Die Zukunft von Machine und Deep Learning<\/h2>\n\n\n\n

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<\/strong> von Arbeitsabl\u00e4ufen bis hin zur Vorhersage von Markttrends, von der Personalisierung von Kundenerlebnissen<\/strong> bis hin zur Steigerung der Betriebseffizienz \u2013 Machine Learning und Deep Learning werden sich als unverzichtbare Werkzeuge <\/strong>in der zuk\u00fcnftigen Gesch\u00e4ftswelt <\/strong>durchsetzen. Doch auch in unserem privaten Leben werden wir die Fortschritte in AI und ML immer deutlicher sp\u00fcren: Sei es durch personalisierte Empfehlungen oder fortschrittliche Assistenten, die unseren Alltag erleichtern.<\/p>\n\n\n\n

Alles in allem erweitert und ver\u00e4ndert das maschinelle Lernen und das damit verbundene Deep Learning unsere Welt in beispiellosem Ausma\u00df. Empfehlung eines neuen Films auf Netflix<\/strong>, die Verbesserung der Kundenzufriedenheit bei Amazon<\/strong> oder die Unterst\u00fctzung beim Verfassen von E-Mails in GMail<\/strong> und sogar bei der Entwicklung von GPT-3<\/strong> – maschinelles Lernen und Deep Learning sind \u00fcberall und formen unsere digitale Landschaft. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Vorab: Wie h\u00e4ngen 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 f\u00fcr „artifizielle Intelligenz“ (dt. \u201cK\u00fcnstliche Intelligenz\u201d, KI). Es bezeichnet Systeme oder Maschinen, die menschen\u00e4hnliche F\u00e4higkeiten besitzen, wie Lernen, Schlussfolgern, Probleml\u00f6sen, Wahrnehmung […]<\/p>\n","protected":false},"author":39,"featured_media":3426,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[78,70],"class_list":["post-3424","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technik-wiki","tag-ad-lg","tag-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3424","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/users\/39"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3424"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3424\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8276,"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3424\/revisions\/8276"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3426"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3424"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3424"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.extracomputer.de\/ratgeber\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3424"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}