Lerne Anwendungsfälle sowie den Unterschied der beiden KI-Technologien kennen
Deep Learning und Machine Learning sind zwei wichtige Technologien in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und somit Teil des Oberbegriffs Data Science. Obwohl sie manchmal als Synonyme verwendet werden, gibt es wichtige Unterschiede zwischen den beiden, die es zu verstehen gilt.
Die Geschichte von Deep Learning und Machine Learning reicht zurück in die 1950er Jahre, als sich die Wissenschaftler mit der Entwicklung von Computern beschäftigten, die in der Lage waren, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Die Idee war, dass Computer lernen können, indem sie Daten analysieren und auf Basis von Mustern und Regeln handeln.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning (oder auch maschinelles Lernen, ML) ist eine Technologie, die es ermöglicht, dass Computer automatisch lernen und sich verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, die aufgrund von Erfahrungen lernen und sich verbessern. Machine Learning wird häufig eingesetzt, um Probleme zu lösen, bei denen es schwierig ist, komplexe Regeln zu definieren. Durch Machine Learning können dann fundierte Entscheidungen getroffen werden.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Technologie, die auf Machine Learning aufbaut und sich besonders gut für die Verarbeitung von großen Mengen von Daten eignet. Somit ist Deep Learning ein Teilbereich von Machine Learning. Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netze, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen. Die Netze sind in verschiedene Schichten unterteilt, wodurch sie in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen. Deep Learning wird häufig eingesetzt, um Bilder und Videos zu analysieren und daraus Informationen zu extrahieren. Im Gegensatz zum maschinellem Lernen, bei dem häufig Entwickler eingreifen, um Anpassungen vorzunehmen, entscheiden beim Deep Learning die Algorithmen selbst, ob Entscheidungen richtig sind.
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Differenzierung
Es gibt also einen wichtigen Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning: Deep Learning nutzt neuronale Netze, während Machine Learning auf anderen Algorithmen basiert. Deep Learning eignet sich besonders gut für die Verarbeitung von großen Mengen von Daten, während Machine Learning besser geeignet ist, wenn es darum geht, komplexe Regeln zu definieren.
Anwendungsbereiche
Im Folgenden wird auf verschiedene Anwendungsbereiche der Technologien eingegangen. Diese Liste ist natürlich nicht vollständig und kann entsprechend erweitert werden.
Einige Anwendungsfälle von Machine Learning sind:
- Klassifizierung von Daten: Machine Learning-Modelle können verwendet werden, um Daten in bestimmte Kategorien zu unterteilen, indem sie Muster und Beziehungen in den Daten erkennen. Dies kann beispielsweise zur Vorhersage von Ergebnissen verwendet werden, wie zum Beispiel zur Vorhersage von Kundenverhalten oder zur Vorhersage von Witterungsbedingungen.
- Regression: Machine Learning-Modelle können verwendet werden, um die Beziehung zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Dies kann beispielsweise zur Vorhersage von Hauspreisen oder Aktienkursen verwendet werden.
- Clustering: Machine Learning-Modelle können verwendet werden, um Daten in Gruppen zu unterteilen, die ähnliche Eigenschaften aufweisen. Dies kann beispielsweise zur Analyse von Kundenverhalten oder zur Analyse von sozialen Netzwerken verwendet werden.
Einige Anwendungsfälle von Deep Learning sind:
- Bilderkennung: Deep Learning-Modelle können verwendet werden, um Bilder zu analysieren und daraus Informationen zu extrahieren. Dies kann beispielsweise zur Analyse von Satellitenbildern oder zur Erkennung von Objekten in Bildern verwendet werden. Ein konkretes Beispiel, wo Deep Learning angewendet wird, ist beispielsweise die Anwendung in der Bildersuche von unternehmensinternen Suchmaschinen
- Spracherkennung: Deep Learning-Modelle können verwendet werden, um die menschliche Sprache zu analysieren und daraus Informationen zu extrahieren. Dies kann beispielsweise zur Erstellung von Sprachassistenten oder zur Übersetzung von Sprache verwendet werden. Diese finden mittlerweile in diversen Systemen wie bspw. Smartphones Anwendung.
- Vorhersage von Märkten: Deep Learning-Modelle können verwendet werden, um Muster und Beziehungen in großen Mengen von Marktdaten zu erkennen und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Dies kann beispielsweise zur Vorhersage von Aktienkursen oder zur Vorhersage von Währungskursen verwendet werden.
Es ist wichtig zu beachten, dass Deep Learning und Machine Learning nicht immer voneinander abgegrenzt sind und dass sie oft in Kombination eingesetzt werden. So kann beispielsweise Machine Learning verwendet werden, um Regeln für Deep Learning-Modelle zu definieren, während Deep Learning dann in der Lage ist, auf Basis dieser Regeln und der verarbeiteten Daten Muster und Beziehungen zu erkennen.
Wenn man sich den aktuellen Stand der Technik ansieht, ist es offensichtlich, dass Deep Learning in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht hat. Deep Learning-Modelle haben beispielsweise in vielen Bereichen die Leistung von Machine Learning-Modellen übertroffen, insbesondere in der Verarbeitung von großen Mengen von unstrukturierten Daten wie Bildern und Videos. Dazu gehört beispielsweise Natural Language Processing oder auch Content-generierende KI.
Ein Ausblick
In den nächsten Jahren wird sich auf diesen Gebieten viel verändern. Einerseits werden die Modelle stärker und schneller, andererseits für immer mehr Unternehmen zugänglich. Dies ermöglicht komplett neue Geschäftsmodelle und wird einige Branchen zur Veränderung zwingen.
Fazit und Zusammenfassung
Deep Learning und Machine Learning sind wichtige Technologien in der Welt der KI, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Deep Learning nutzt neuronale Netze, um Muster und Beziehungen in großen Mengen von Daten zu erkennen, während Machine Learning auf Algorithmen basiert, um komplexe Regeln zu definieren. In Zukunft könnten Deep Learning und Machine Learning noch weiter verbessert werden und in der Lage sein, noch komplexere Probleme zu lösen.
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Dieser Artikel erschien zunächst auf MoreThanDigital.Info und kann hier nachgelesen werden.