Deep Learning und maschinelles Lernen im Vergleich.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI, der mithilfe von Daten und Algorithmen nachahmt, wie Menschen sich Wissen aneignen und durch Trial and Error lernen. Für ML-Algorithmen werden enorme Datenmengen benötigt, um die Fähigkeiten in Bezug auf eine bestimmte Aufgabe zu erlernen und zu verbessern. Der Prozess unterscheidet sich leicht von Deep Learning, einer Unterkategorie von ML.

Überwachtes Lernen.

Überwachtes Lernen ist eine Form des assistierten Lernens, bei der Benutzerinnen und Benutzer dem Algorithmus bekannte Datensätze übergeben, wobei jeder Datensatz Ein- und Ausgaben umfasst.

Wenn der Algorithmus eine Vorhersage trifft, nehmen die Benutzerinnen und Benutzer Korrekturen vor, damit die Maschine lernen und sich weiterentwickeln kann. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das System eine akzeptable Genauigkeit erreicht.

Teilweise überwachtes Lernen.

Beim teilweise überwachten Lernen (auch semi-überwachten Lernen) werden dem Algorithmus sowohl bekannte Datensätze also auch ungekennzeichnete Daten übergeben. Die gekennzeichneten Daten umfassen Tags, mit denen der Algorithmus die Daten versteht, während die ungekennzeichneten Daten überhaupt keine Tags oder Identifikatoren enthalten.

Durch die Analyse der gekennzeichneten und ungekennzeichneten Daten lernt der ML-Algorithmus, unstrukturierte Informationen zu verarbeiten.

Bestärkendes Lernen.

Beim bestärkenden Lernen kommen reglementierte Prozesse zum Einsatz, mit denen der Algorithmus lernt, Trial-and-Error-Prozesse anzuwenden. Benutzerinnen und Benutzer erstellen strikte Parameter und stellen dem ML-System einen festgelegten Satz von Aktionen zur Verfügung. Der Algorithmus untersucht den Datensatz innerhalb dieser Grenzen und lernt, welche Strategien die gewünschten Ergebnisse liefern.

Unüberwachtes Lernen.

Beim unüberwachten Lernen wird dem ML-Algorithmus ein großer Datensatz übergeben. Der Algorithmus erhält keine Anleitung, sondern kann die Daten nach eigenem Ermessen organisieren und arrangieren.

Die Unterschiede zwischen Deep Learning und Machine Learning.

Bei ML-Prozessen muss der Algorithmus kontinuierlich mehr Informationen erfassen und lernen, wie genaue Vorhersagen erreicht werden können. Eventuell muss ein ML-Algorithmus eine Funktion extrahieren, um weitere Informationen über einen bestimmten Datensatz zu erhalten.

Im Gegensatz dazu können Deep-Learning-Lösungen die mehrschichtige Infrastruktur des neuronalen Netzwerks nutzen, um mithilfe integrierter Datenverarbeitungsfunktionen genaue Vorhersagen zu treffen.

Deep-Learning-Technologien benötigen erheblich weniger menschliches Eingreifen, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Außerdem können diese Algorithmen große Datensätze verarbeiten – selbst dann, wenn es sich um unstrukturierte Daten handelt.

Nachfolgend vergleichen wir die Mechanismen von Deep Learning und maschinellem Lernen genauer, indem wir uns einige wichtige Unterschiede ansehen.

Anzahl der Datenpunkte.

Algorithmen für maschinelles Lernen können bereits mit kleinen Datenmengen Vorhersagen treffen. Doch je mehr Daten diesen Algorithmen zur Verfügung stehen, desto genauer werden die Vorhersagen.

Deep-Learning-Algorithmen benötigen enorme Datenmengen, um überhaupt Ergebnisse zu erzielen. Mit kleinen Datensätzen funktionieren sie nicht.

Erstellung neuer Funktionen.

Beim maschinellen Lernen müssen Benutzerinnen und Benutzer die Daten genau kennzeichnen oder die Datenfunktionen auf andere Weise identifizieren. ML-Algorithmen können grundsätzlich keine unabhängige Featurisierung (Erstellung neuer Funktionen) durchführen.

Im Gegensatz dazu können Deep-Learning-Algorithmen grundlegende Funktionen aus unstrukturierten Daten ableiten und auch unabhängig neue Funktionen erstellen.

Hardware-Abhängigkeiten.

Lösungen für maschinelles Lernen verwenden nicht mehr als drei neuronale Netzwerkschichten, sodass sie keine erhebliche Rechenleistung benötigen. Daher können ML-Algorithmen auf günstigerer Hardware ausgeführt werden.

Beim Deep Learning führt der Algorithmus eine beeindruckende Anzahl an Matrix-Multiplikationen aus, die robuste Hardware voraussetzen.

Zeitaufwand für das Training.

Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen können innerhalb weniger Stunden trainiert werden, besonders einfache Algorithmen sogar innerhalb weniger Minuten. Das liegt daran, dass der Algorithmus Informationen nur anhand weniger neuronaler Netzwerkschichten verarbeitet.

Deep-Learning-Algorithmen verarbeiten Daten hingegen mithilfe zahlreicher verborgener Schichten. Bei besonders komplexen Algorithmen kann das Training mehrere Tage oder gar Wochen dauern.

Ergebnisse.

Die Ergebnisse von Algorithmen für maschinelles Lernen werden immer als numerische Werte dargestellt. Bei diesem Wert kann es sich um eine Klassifikation oder einen Zahlenwert handeln.

Die Ergebnisse von Deep Learning können in vielen Formaten ausgegeben werden, einschließlich Tönen, Zahlenwerten oder Text. Durch diese Vielseitigkeit ist Deep Learning für zahlreiche Einsatzzwecke geeignet, von der Kommunikation mit Käuferinnen und Käufern bis zur Sprachsteuerung einer TV-Fernbedienung.

Lernansatz.

ML-Algorithmen unterteilen komplexe Lernprozesse in kleine, handhabbare Schritte. Anschließend werden die Ergebnisse vom Algorithmus zusammengeführt.

Deep Learning löst Probleme mit einem durchgängigen Ansatz. Der Algorithmus arbeitet das Problem nach und nach ab und verwendet dabei Eingabedaten, ohne dass manuell Funktionen extrahiert werden müssen.

Die Vorteile von Deep Learning und maschinellem Lernen.

Deep Learning und maschinelles Lernen bieten zahlreiche Vorteile. Dies sind einige der wichtigsten:

• Mehr Datenquellen: Laut mehreren Schätzungen erfassen zwischen 80 % und 90 % der Datenunternehmen unstrukturierte Daten. Diese Daten können mit Standard-Tools nicht analysiert werden. Durch die Kombination von ML- und DL-Tools lassen sie sich jedoch nutzen.
• Bessere und schnellere Entscheidungsfindung: Deep-Learning- und ML-Algorithmen bieten Führungskräften verwertbare Erkenntnisse, die sie für Entscheidungsprozesse verwenden können.
• Verbesserte betriebliche Effizienz: Bei einer Umfrage unter US-Unternehmen nannten 33 % der Befragten „Zeiteinsparungen“ als wichtigsten Vorteil von Tools für maschinelles Lernen.
• Verbesserte Kundenerlebnisse: Tools für maschinelles Lernen können Kundenerlebnisse erheblich verbessern, indem sie verwertbare Erkenntnisse zur Denkweise der Zielgruppen bereitstellen. Verbraucherinnen und Verbraucher sehen die Vorteile ähnlich: Bei einer Umfrage sagten 48 % der Teilnehmenden, dass sie „häufiger“ mit KI interagieren würden, wenn sich dadurch das Erlebnis verbessert.
• Geringere Kosten: Da ihr einen Einblick in die Köpfe euer Kundschaft erhaltet, schneller Entscheidungen treffen und die allgemeine Effizienz steigern könnt, schaffen ML- und Deep-Learning-Tools die Voraussetzungen für erhebliche Kosteneinsparungen.

Wie ihr seht, kann die Nutzung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning für euren Workflow sich positiv auf jeden Aspekt eures Geschäfts auswirken.

Gemeinsamer Einsatz von Deep Learning und maschinellem Lernen.

Da Deep Learning eine Unterkategorie von maschinellem Lernen ist, sind die beiden Technologien bereits miteinander verknüpft. Ihr könnt jedoch bewusst Deep-Learning-Algorithmen und ML-Algorithmen zusammen einsetzen, um komplexe Datensätze zu verarbeiten.

Funktionsweise.

Deep-Learning-Lösungen strukturieren oder schichten mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen, um das bereits erwähnte neuronale Netz zu bilden. Während die Daten die einzelnen Schichten durchlaufen, analysiert der Algorithmus die Informationen und trifft Entscheidungen basierend auf gelernten Erkenntnissen.

Beispiel: Ihr habt einen riesigen Datenbestand über das Einkaufsverhalten von Kundinnen und Kunden gesammelt, von dem ein Großteil unstrukturiert ist. Mit Deep-Learning-Technologie könnt ihr die Rohdaten durchsuchen und kategorisieren. Anschließend könnt ihr mit ML-Algorithmen kleinere, neu strukturierte Unterkategorien von Informationen effizient analysieren und feine Details erkennen.

Deep Learning und maschinelles Lernen werden jeden Tag eingesetzt, beispielsweise für KI-gestützte Sprachassistenten, die 97 % aller Mobile-Anwenderinnen und -Anwender bereits nutzen.

Einsatz von Deep Learning und maschinellem Lernen.

Beim Implementieren von KI-Technologien in euren Workflow müsst ihr euch nicht zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning entscheiden, sondern könnt ihre einander ergänzenden Möglichkeiten nutzen. Im Folgenden vergleichen wir die Einsatzgebiete von Deep Learning und maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen sowie geschäftlichen und gesellschaftlichen Szenarien.

Use Cases für Deep Learning.

Deep Learning wird in folgenden Use Cases eingesetzt:

• Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute können mit Deep-Learning-Algorithmen Vorhersagen zu Marktbedingungen treffen, Empfehlungen für Investitionen geben und Kundinnen und Kunden besser unterstützen.
• Kunden-Service: Mit Deep Learning können Kunden-Service-Teams den Support beschleunigen und die Anforderungen von Benutzerinnen und Benutzern vorhersagen.
• Strafverfolgung: Strafverfolgungsbehörden nutzen Deep Learning für Prognosen zu Verbrechens-Trends sowie zum Schutz der Bürgerinnen und Bürger.
• Gesundheitswesen: Deep-Learning-Tools können medizinische Fachkräfte beim Treffen von Diagnosen und der Verbesserung der Patientenversorgung unterstützen.

Mit ihrer zunehmenden Weiterentwicklung werden Deep-Learning-Technologien ohne Zweifel ihren Weg in weitere Branchen finden.

Use Cases für maschinelles Lernen.

ML wird in folgenden Use Cases eingesetzt:

• Personalisierte Websites: Mithilfe von ML können Marken den Verbraucherinnen und Verbrauchern basierend auf deren Browsing-Historie und anderen Daten personalisierte Erlebnisse anbieten.
• Suchmaschinen: Auch Suchmaschinen nutzen ML-Algorithmen zur Vorhersage von zukünftigem Verhalten sowie zur Bereitstellung besserer Suchergebnisse.
• Chatbots: Im Laufe der Zeit können Chatbots lernen, den Benutzerinnen und Benutzern schnellere und genauere Antworten auf ihre Fragen zu geben.

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