Machine Learning vs. Deep Learning

1. Was ist Machine Learning?
2. Wie funktioniert Machine Learning also?
3. Deep Learning: Die nächste Stufe
4. Wie funktioniert Deep Learning?
5. Machine Learning vs. Deep Learning
6. Wann solltest du welches Verfahren einsetzen?
7. Ein Exkurs in die Robotik
8. Herausforderungen und Grenzen
9. Tools für Machine Learning und Deep Learning
10. Machine Learning vs. Deep Learning: die Quintessenz
11. FAQ (Fragen und Antworten)

Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) sind beides Ansätze der Künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen. Während ML Algorithmen nutzt, um Muster zu erkennen, verwendet DL mehrschichtige neuronale Netze, um tiefere und komplexere Muster in großen Datensätzen zu erkennen. Der Hauptunterschied liegt in der Art und Komplexität der Modelle: DL eignet sich für große, komplexe Datensätze und tiefere Muster, während ML häufig für einfachere Aufgaben ausreicht.

Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile aus vielen Bereichen unseres Lebens nicht mehr wegzudenken – ob in der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen oder bei der Nutzung von Sprachassistenten. Ein wesentlicher Bestandteil von KI ist das Machine Learning (ML), eine Methode, bei der Computer aus Daten lernen, Muster erkennen und selbstständig Entscheidungen treffen können. Innerhalb von ML gibt es spezialisierte Ansätze wie das Deep Learning (DL), das auf komplexeren, neuronalen Netzen basiert. Doch was genau sind die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning? Wann sollte welches Verfahren angewendet werden? Und welche Tools unterstützen dabei? All das erfährst du in diesem Artikel.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning (ML) ist die Wissenschaft – oder besser gesagt, die Kunst –, Computer so zu programmieren, dass sie aus Daten lernen können. Im Gegensatz zur klassischen Programmierung, bei der die Lösung eines Problems explizit vorgegeben wird, geht es beim Machine Learning darum, dem Computer beizubringen, wie er selbstständig Muster in Daten erkennt und auf dieser Basis Entscheidungen trifft.

Ein Beispiel für ML ist ein Spam-Filter. Anstatt dem Filter explizite Regeln wie „Markiere jede E-Mail mit dem Wort 'Gewinn' als Spam“ zu geben, wird der Algorithmus mit vielen Beispielen von Spam- und Nicht-Spam-E-Mails trainiert. So lernt das System, selbst zu entscheiden, welche Nachrichten als Spam klassifiziert werden sollen.

Machine Learning bietet eine Reihe von Vorteilen, die in vielen Anwendungsbereichen nützlich sind:

• Erkennen komplexer Zusammenhänge: Machine-Learning-Modelle können Muster und Zusammenhänge in großen und komplexen Datensätzen erkennen, die für den Menschen oft unsichtbar bleiben. Diese Fähigkeit ermöglicht es, präzisere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, die auf subtilen Datenmustern basieren.
• Wiederverwenden von Algorithmen: Einmal entwickelte ML-Modelle und -Algorithmen können in verschiedenen Kontexten und Anwendungen wiederverwendet werden. Ein gut trainierter Algorithmus kann mit minimalen Anpassungen auf andere Aufgaben oder Datensätze angewendet werden, was Entwicklungszeit und Ressourcen spart.
• Automatische Anpassung: ML-Systeme können sich kontinuierlich an neue Daten anpassen. Dies ist besonders wertvoll in dynamischen Umgebungen, in denen sich die zugrunde liegenden Daten ständig ändern, wie beispielsweise in der Finanzbranche oder im Online-Marketing.

Wie funktioniert Machine Learning also?

Der Prozess des Machine Learnings umfasst verschiedene Schritte:

1. Datenaufbereitung: Rohdaten werden bereinigt und strukturiert.
2. Modellauswahl: Es gibt viele ML-Algorithmen, wie beispielsweise Entscheidungsbäume, die Entscheidungen in Baumform strukturieren, k-Nearest Neighbors (kNN), die Datenpunkte anhand ihrer Nähe zu anderen klassifizieren, und Support Vector Machines (SVM), die eine Trennlinie zwischen verschiedenen Datenkategorien ziehen. Je nach der Art der Daten und dem Ziel der Vorhersagen wird der passende Algorithmus ausgewählt, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
3. Training: Der Algorithmus wird mit historischen Daten trainiert, um Muster zu erkennen.
4. Vorhersage: Nach dem Training wird das Modell auf neue Daten angewendet, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen.

Ein praktisches Beispiel für Machine Learning ist die Vorhersage des Energieverbrauchs eines Bürogebäudes. Hierbei wird ein Modell auf Basis historischer Daten trainiert, um zu prognostizieren, wie hoch der Energieverbrauch zu bestimmten Zeiten sein wird, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Außentemperatur und der Anzahl der anwesenden Mitarbeiter*innen.

Deep Learning: Die nächste Stufe

Deep Learning ist eine spezialisierte Form des Machine Learnings und basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Diese Netze bestehen aus vielen Schichten (daher auch die Bezeichnung „deep“ für die Tiefe der Netze) und ermöglichen es Maschinen, sehr komplexe Aufgaben zu lösen, indem sie detailliertere und kompliziertere Muster in großen Datenmengen erkennen.

DL ist besonders effektiv bei der Verarbeitung von unstrukturierten Daten, wie zum Beispiel Bildern, Audiodaten oder Texten. Ein typisches Beispiel ist die Spracherkennung: Algorithmen wie die in Siri oder Alexa erkennen gesprochene Wörter und übersetzen sie in Texte oder Befehle. Hierbei analysiert ein neuronales Netz Millionen von Datenpunkten, um Sprachmuster zu identifizieren.

Wie funktioniert Deep Learning?

Jede Schicht eines neuronalen Netzes verarbeitet Daten und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter. Diese mehrstufige Verarbeitung ermöglicht es dem System, hochkomplexe Muster zu erkennen. In der letzten Schicht wird eine Vorhersage oder Entscheidung getroffen. Wenn das Modell zum Beispiel darauf trainiert ist, Autos auf Bildern zu erkennen, analysieren die ersten Schichten grundlegende Dinge wie Kanten oder Formen. Die tieferen Schichten erkennen dann komplexere Muster, bis die letzte Schicht entscheidet: „Ja, das ist ein Auto“ oder „Nein, das ist kein Auto“.

Ein wesentlicher Unterschied zwischen ML und DL ist die Fähigkeit von Deep Learning, Feature Engineering automatisch durchzuführen. Bei ML müssen Features (Merkmale) oft manuell definiert werden. Bei DL lernt das Netz jedoch selbst, welche Merkmale relevant sind. Ein Beispiel aus der Industrie: die Qualitätskontrolle von Bananen. Dabei betrachten wir mehrere Punkte:

• Wie viele Bananen hängen an einem Strunk?
• Wie grün oder gelb sind die Bananen?
• Wie lang sind die Bananen?
• Gibt es dunkle Flecken auf den Bananen?

Stell dir vor, du fotografierst nun einen Strunk Bananen, um deren Qualität zu messen, zum Beispiel die Farbe oder Anzahl der Flecken. Für Machine Learning müssen die Bilder immer gleich aufgenommen werden, damit der Algorithmus für die Bilderkennung richtig funktioniert. Wenn das Bild anders aufgenommen wird, könnte der Algorithmus fälschlicherweise sagen, die Bananen seien schlecht. Mit Deep Learning hingegen können Tausende von unterschiedlich aufgenommenen Bildern verwendet werden, um das Modell zu trainieren. Dadurch lernt es, verschiedene Muster zu erkennen und interpretiert die Bilder stabiler, auch wenn sie unterschiedlich aussehen.

Machine Learning vs. Deep Learning

Wie du wohl schon ahnst, gibt es einige wesentliche Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning. Die wohl wichtigsten sind diese:

Wann solltest du welches Verfahren einsetzen?

Die Entscheidung zwischen Machine Learning und Deep Learning hängt stark von der Art der Daten und der zu lösenden Aufgabe ab. Machine Learning ist oft die bessere Wahl, wenn du mit strukturierten Daten arbeitest und eine überschaubare Menge an Daten zur Verfügung hast. Es ist schneller und erfordert weniger Rechenleistung.

Deep Learning ist ideal für unstrukturierte Daten und sehr komplexe Aufgaben, bei denen traditionelle ML-Algorithmen an ihre Grenzen stoßen. Dies ist der Fall bei der Bilderkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache oder bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen. Wenn du Zugriff auf eine große Menge an Daten und genügend Rechenleistung hast, ist DL deine Wahl. Hier sind ein paar praktische Beispiele, um die Anwendung besser zu verstehen:

• Machine Learning wird häufig in der Finanzbranche eingesetzt, um Betrugsmuster zu erkennen. Banken nutzen ML-Algorithmen, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren und Alarme auszulösen, wenn ungewöhnliche Aktivitäten festgestellt werden.
• Im Gesundheitswesen hingegen spielt Deep Learning eine entscheidende Rolle in der medizinischen Bildverarbeitung. Neuronale Netze werden verwendet, um auf Röntgenbildern oder MRT-Scans Anomalien wie Tumore zu erkennen. Hierbei werden Millionen von Bilddaten analysiert, um das System zu trainieren.
• Auch autonome Autos setzen auf Deep Learning-Modelle, um ihre Umgebung zu erkennen und in Echtzeit Entscheidungen zu treffen. Hierbei werden neuronale Netze verwendet, um Objekte wie Fußgänger, Straßenschilder und andere Fahrzeuge zu identifizieren und darauf basierend Fahrentscheidungen zu treffen.

Ein Exkurs in die Robotik

Vor allem im Bereich Robotics könnten beide Technologien – Machine Learning und Deep Learning – wesentlich gewinnbringender eingesetzt werden, besonders in der Automation. Machine Learning könnte dort eingesetzt werden, um bestehende Daten besser zu nutzen und Prozesse zu optimieren.

Ein Schritt weiter geht dann Deep Learning: Roboter können damit nicht nur die Qualität von Produkten bewerten, sondern auch Entscheidungen treffen, wie und wo sie diese greifen sollen. Diese Fähigkeit erfordert jedoch eine enorme Menge an Daten, woran es heute in vielen Fabriken noch mangelt. Das bremst den technischen Fortschritt enorm.

Es gibt aber einen Workaround. Da das manuelle Sammeln der benötigten Daten zeitaufwendig und kostspielig ist, setzt man zunehmend auf synthetische Daten. Diese werden in simulierten Fabrikumgebungen erstellt, die reale Situationen nachbilden. So können Roboter trainiert werden, Objekte präzise zu erkennen und zu handhaben.

Bei Unchained Robotics kombinieren wir sowohl echte als auch synthetische Daten, um unsere Roboter effizienter zu machen. Diese intelligente Kombination ermöglicht es den Robotern, flexibel auf verschiedene Situationen zu reagieren und so den Automatisierungsgrad in Fabriken erheblich zu steigern.

Herausforderungen und Grenzen

Obwohl ML und DL in vielen Bereichen erhebliche Fortschritte erzielt haben, gibt es einige Herausforderungen, die noch gelöst werden müssen:

1. Datenbedarf: Deep Learning erfordert enorme Datenmengen, um präzise Ergebnisse zu erzielen. Das wiederum erfordert leistungsstarke Hardware, insbesondere GPUs, um die Berechnungen effizient durchzuführen. Ohne ausreichende Rechenressourcen kann der Trainingsprozess sehr lange dauern.
2. Interpretierbarkeit: Deep Learning-Modelle gelten oft als „Black Box“. Sie sind sehr komplex und bestehen aus vielen Schichten, was es schwer macht, zu verstehen, wie genau das Modell zu einer bestimmten Entscheidung gelangt. Anders als bei einfacheren Machine Learning-Modellen, bei denen man leicht sehen kann, welche Faktoren die Entscheidung beeinflussen, sind die internen Prozesse eines Deep Learning-Netzwerks oft schwer nachvollziehbar. Dies ist problematisch, insbesondere in Bereichen wie Medizin oder Recht, wo transparente Entscheidungen wichtig sind.
3. Overfitting: Overfitting bedeutet, dass ein Modell zu stark auf die Details der Trainingsdaten fokussiert ist. Es lernt so viele Feinheiten und Muster aus diesen spezifischen Daten, dass es nicht mehr gut auf neue, unbekannte Daten anwendbar ist. Das Modell erkennt dann unnötige oder irrelevante Muster, die in neuen Daten nicht vorkommen, und macht dadurch schlechtere Vorhersagen. Es ist, als würde jemand eine Übung perfekt auswendig lernen, aber dann Probleme haben, sie in einer echten Prüfungssituation anzuwenden.

Tools für Machine Learning und Deep Learning

Machine Learning und Deep Learning sind komplexe Technologien, die kontinuierliche Weiterbildung erfordern. Es gibt viele hilfreiche Tools, die den Einstieg und die Anwendung erleichtern. In diesem Kontext spielen Learning Experience Platforms (LXP) und Learning Management Systems (LMS) eine zentrale Rolle. Sie dienen dazu, Lerninhalte zugänglich zu machen und das Lernen effizienter zu gestalten. Doch auch als Neuling kannst du einfache ML-Algorithmen entwickeln und dich dazu weiterbilden. Hilfreiche Learning Tools sind beispielsweise hiveQ, Masterplan.com und imc Learning Suite:

• hiveQ ermöglicht es Einsteigern, ML- und DL-Modelle auf einfache Weise zu erstellen, oft kombiniert mit Empfehlungen und individuellen Lernpfaden.
• Masterplan.com bietet Schulungen und Lernmaterialien, um dein Wissen in KI, Machine Learning und Deep Learning zu vertiefen. Ideal für die berufliche Weiterbildung.
• LearningSuite ist eine Plattform, die als LMS funktioniert und Unternehmen unterstützt, Machine Learning und Deep Learning in ihre Prozesse zu integrieren. Diese Lösung bietet strukturierte Schulungsprogramme, die auf die Unternehmensziele ausgerichtet sind.

Machine Learning vs. Deep Learning: die Quintessenz

Machine Learning und Deep Learning sind zwei wichtige Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz, aber sie haben unterschiedliche Stärken und Schwächen. Machine Learning ist ideal für strukturierte Daten und Aufgaben, die weniger Rechenleistung und Daten erfordern. Deep Learning eignet sich besser für komplexe Aufgaben, die große Datenmengen und leistungsstarke Hardware erfordern.

Die Wahl zwischen ML und DL hängt von der spezifischen Aufgabe, den verfügbaren Daten und der Rechenleistung ab. Während Machine Learning in vielen Geschäftsbereichen schnelle und effiziente Lösungen bietet, ist Deep Learning die Technologie der Wahl, wenn es um hochkomplexe Aufgaben geht.

FAQ (Fragen und Antworten)

Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Der Hauptunterschied liegt in der Komplexität der Modelle: Machine Learning arbeitet mit einfacheren Algorithmen und kleineren Datensätzen, während Deep Learning tiefe neuronale Netze verwendet, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen.

Braucht Deep Learning mehr Daten als Machine Learning?

Ja, Deep Learning erfordert große Datenmengen, um präzise Ergebnisse zu liefern. Machine Learning hingegen kann auch mit kleineren Datensätzen effektive Modelle erstellen.

Wann sollte ich Machine Learning verwenden?

Machine Learning ist ideal für strukturierte Daten und Aufgaben, die weniger komplex sind, wie Verkaufsprognosen oder die Erkennung von Betrug. Es erfordert auch weniger Rechenleistung.

Wann ist Deep Learning besser geeignet?

Deep Learning ist besonders nützlich für die Verarbeitung unstrukturierter Daten und sehr komplexer Aufgaben, wie Bilderkennung, Spracherkennung oder bei autonomen Systemen.

Ist Machine Learning schneller als Deep Learning?

In der Regel ja. Machine Learning-Modelle sind schneller zu trainieren und benötigen weniger Rechenleistung, während Deep Learning-Modelle mehr Rechenkapazitäten und längere Trainingszeiten erfordern.

Kann ich Deep Learning ohne teure Hardware verwenden?

Nein, Deep Learning benötigt leistungsstarke Hardware wie GPUs oder TPUs. Ohne diese Hardware ist der Trainingsprozess sehr langsam und ineffizient.

Was ist der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz und Machine Learning?

Künstliche Intelligenz (KI) ist der Oberbegriff für alle Technologien, die darauf abzielen, menschliches Denken nachzuahmen. Machine Learning ist ein Teilbereich der KI und fokussiert sich darauf, dass Maschinen aus Daten lernen können.