Künstliche Intelligenz ist eine Trendtechnologie, die von den meisten Unternehmen zur Automatisierung ihrer Geschäftsprozesse genutzt wird.
Begriffe wie maschinelles Lernen und Deep Learning werden im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz oft synonym verwendet. Dabei handelt es sich jedoch um zwei unterschiedliche Begriffe. Der einfachste Weg, den Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen zu verstehen, besteht darin, sie zunächst als dasselbe zu betrachten.
Viele Konzepte der künstlichen Intelligenz lassen sich auf diese beiden Begriffe – maschinelles Lernen und Deep Learning – zurückführen. Es ist jedoch wichtig, den Unterschied zwischen diesen beiden Begriffen zu kennen, um daraus Erkenntnisse abzuleiten.
Wer das Konzept von Deep Learning im Vergleich zu maschinellem Lernen versteht, kann überall Beispiele für den Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen beobachten.
Das ist dasselbe, wie wenn Facebook die Person auf dem Bild erkennt und YouTube weiß, welches Video Sie als Nächstes sehen möchten.
Diese Konzepte haben einen großen Einfluss darauf, wie wir mit verschiedenen Maschinen und Apps interagieren, wie wir Unterhaltung konsumieren und mit anderen Menschen in den sozialen Medien interagieren.
Lassen Sie mich Ihnen helfen, den Unterschied zwischen diesen beiden Begriffen in einer für Laien verständlichen Sprache zu verstehen.
Deep Learning und wie unterscheidet es sich vom maschinellen Lernen?
Was ist maschinelles Lernen?
Seit den Anfängen der Computer war der Computer auf menschliche Eingriffe angewiesen, um Ergebnisse zu erzielen, selbst wenn diese sich wiederholten.
Datenwissenschaftler und Datenanalysten fragen sich, ob Computer Ergebnisse erzielen können, ohne programmiert zu werden.
Maschinelles Lernen war nicht immer so weit fortgeschritten. Es begann mit der Erkennung von Datenmustern und der Theorie, dass Computer lernen können, ohne für bestimmte Aufgaben programmiert zu werden.
Forscher und Datenwissenschaftler, die sich für künstliche Intelligenz interessieren, wollten herausfinden, ob Computer aus Daten lernen können, ob sie aus früheren Berechnungen lernen können, um wiederholbare Ergebnisse zu erzielen.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und befasst sich mit Computeralgorithmen, die sich durch Erfahrung und die Nutzung von Daten automatisch verbessern.
Es nutzt Beispieldaten, auch als „Trainingsdaten“ bezeichnet, sowie frühere Berechnungen, um Ergebnisse zu erzielen, indem es mehrere Schritte durchläuft, ohne explizit programmiert worden zu sein.
Maschinelles Lernen ist heute möglich dank der Vielfalt und des Umfangs der verfügbaren Daten, kostengünstigerer und schnellerer Rechenleistung sowie erschwinglicher Datenspeicher.
Im Folgenden sind die Voraussetzungen für die Entwicklung guter Machine-Learning-Systeme aufgeführt
Funktionen zur Datenaufbereitung
Für jede Berechnung müssen programmierbare Daten gesammelt werden. Die Daten sollten in einem Format vorliegen, das als Eingabe für das System verwendet werden kann.
Algorithmen
Es gibt zwei Arten von Algorithmen: einfache und fortgeschrittene. Ein Algorithmus ist ein Datenfluss in ein System, der zu Ergebnissen führt.
Automatisierung und iterative Prozesse
Die maschinellen Lernsysteme benötigen eine Automatisierungskomponente, um die Daten zu verstehen und wiederkehrende Abläufe zu generieren, die iterativen Prozessen unterliegen.
Skalierbarkeit
Systeme für maschinelles Lernen sollten skalierbar sein und große Datenmengen sowie vielfältige Daten (BIG DATA) gleichzeitig analysieren können.
Ensemble-Modellierung
Es handelt sich um einen Prozess, bei dem nach der Analyse von Big Data verschiedene Modelle zur Vorhersage unterschiedlicher Ergebnisse angewendet werden.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Künstliche Intelligenz verfügt über Netzwerke, die in der Lage sind, aus unstrukturierten oder unverarbeiteten Daten unbeaufsichtigt zu lernen.
Es ist auch als Deep Neural Learning bekannt. Deep Learning bezieht sich auf Computer oder Systeme, die menschliche Lernmuster anhand von Daten und Erfahrungen nachahmen.
Es nutzt mehrere Schichten, um schrittweise Ergebnisse aus Rohdaten zu extrahieren. Es funktioniert ähnlich wie die menschliche Intelligenz bei der Erkennung von Ziffern, Buchstaben, Zeichen und Gesichtern.
Deep Learning bedeutet, dass Ihr Computersystem in der Lage ist, selbstständig intelligente Entscheidungen zu treffen.
Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning
Aus den obigen Ausführungen lässt sich ein Vergleich zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning ableiten. Dieser lässt sich wie folgt unter verschiedenen Gesichtspunkten darstellen:
Daten: Klein vs. Riesig
Beim Deep Learning werden riesige Datenmengen für maschinelles Lernen verarbeitet. Die Daten können in beliebiger Form vorliegen, sei es strukturiert oder unstrukturiert. In der Regel befasst sich Deep Learning mit komplexen Problemen. Deep Learning versucht, reale Probleme mithilfe von Datenerkenntnissen zu lösen.
Ausführungszeit: Training vs. Test
Das Trainieren eines Modells im Bereich des maschinellen Lernens nimmt vergleichsweise wenig Zeit in Anspruch.
Das Testen eines Modells im Bereich des maschinellen Lernens erfordert hingegen mehr Zeit.
Beim Deep Learning ist der Zeitaufwand für das Trainieren eines Modells jedoch höher, da dabei große Datenmengen auf einmal verarbeitet werden. Im Vergleich zum maschinellen Lernen ist der Zeitaufwand für das Testen eines Modells in einem Deep-Learning-System jedoch geringer.
Hardware
Beim Deep Learning werden riesige Datenmengen verarbeitet, und der verwendete Algorithmus erfordert komplexe mathematische Berechnungen, sodass dafür leistungsfähigere Hardware erforderlich ist als bei einem einfachen Machine-Learning-System.
Die für Deep Learning verwendete Hardware sind Grafikprozessoren (GPUs).
Machine Learning hingegen läuft auf weniger leistungsstarken Rechnern.
Anwendung
Deep Learning und maschinelles Lernen finden vielfältige Anwendung;
Deep Learning wird im Gesundheitswesen bei der Diagnose von Tumorzellen beim Menschen eingesetzt.
Die Robotik ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Objekte in der Umgebung erkennt und menschliche Tätigkeiten ausführt, was am besten an selbstfahrenden Autos zu erkennen ist. Mithilfe von Deep Learning erkennen Autos die Umgebung und unterscheiden Objekte wie Ampeln, Gebäude, Straßen usw.
Maschinelles Lernen hingegen findet Anwendung bei der Vorhersage von Börsentrends, bei Produktempfehlungen auf Flipkart, Amazon und verschiedenen anderen E-Commerce-Portalen sowie beim Filtern von E-Mails usw.
Die Maschine passt sich dem Interaktionsmuster des Nutzers an und nutzt die Daten für eine Empfehlung.
Menschliches Eingreifen/Merkmalsextraktion
Der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning lässt sich am Muster der Merkmalsextraktion ihrer Algorithmen erkennen.
Beim Machine Learning muss der Mensch die Modelle trainieren und die Interaktionsmuster manuell eingeben. Anhand dieses Merkmalsmodells wird dann ein Objekt identifiziert.
Der Programmierer übernimmt die gesamte Unterstützung.
Im Deep Learning hingegen identifiziert das System ein Bild und speist es selbstständig in den Deep-Learning-Algorithmus ein, sodass der Mensch die Daten nicht manuell eingeben muss.
Der Deep-Learning-Algorithmus generiert automatisch ein Merkmal höherer Ordnung, das sich auf das jeweilige Objekt bezieht, und identifiziert das Muster.
Vom Programmierer wird nur eine geringe Unterstützung verlangt.
Fazit
Aus den obigen Ausführungen geht klar hervor, dass Deep Learning eine Untergruppe des maschinellen Lernens ist. Beide sind Teil der Technologie der künstlichen Intelligenz. Beide Systeme nutzen Big Data, um Muster menschlicher Interaktionen vorherzusagen.
Deep Learning kann eine relativ enorme Menge komplexer Daten auf einmal verarbeiten. Deep Learning nutzt tiefe neuronale Netze, die entstehen, wenn ein Datenknoten mit einem anderen Knoten verbunden wird, genau wie im menschlichen Gehirn.
Wenn diese Knoten miteinander verbunden sind, übertragen sie Signale, wodurch sie verschiedene Muster und Formen unterscheiden können. Sie sagen den nächsten Schritt auf der Grundlage von Erfahrungen voraus. Sie können komplexe Berechnungen durchführen, ohne dass eine Formel eingegeben werden muss. Sie können Empfehlungen generieren, um Unterhaltungserlebnisse zu verbessern.
Deep Learning, das auf der menschlichen Intelligenz basiert und vom menschlichen Gehirn inspiriert ist, kann die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Daher ist es in verschiedenen Bereichen einsetzbar und eignet sich für die Ausführung vielfältiger Aufgaben.
Deep Learning hat den Grundstein für viele neue Technologietrends gelegt, und dank seiner unendlichen Anwendungsmöglichkeiten gewinnt es zunehmend an Beliebtheit und hält Einzug in unseren Alltag.
Deep Learning und maschinelles Lernen haben in der heutigen Tech-Welt dazu beigetragen, Geschäftsprozesse noch einfacher und besser zu gestalten.
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