Deep Learning vs. Maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied? | dida blog

Maschinelles Lernen (ML) ist eine zentrale Komponente im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), die sich auf das Studium und die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert. Diese ermöglichen es Computersystemen, ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe durch Exposition gegenüber Daten zu verbessern. Im Kern sucht ML nach Mustern, Beziehungen und Strukturen in Daten, wodurch Maschinen in die Lage versetzt werden, informierte Entscheidungen und Vorhersagen ohne explizite Programmierung zu treffen.

Beispiel

Ein klassisches Beispiel für maschinelles Lernen ist ein Empfehlungssystem, wie es von Online-Einzelhandelswebseiten zur Produktvorschlägen für Kunden verwendet wird. Dieses Modell könnte Algorithmen wie das kollaborative Filtern nutzen, welches Vorhersagen auf dem Verhalten ähnlicher Nutzer trifft. Wenn zum Beispiel Nutzer A ein Buch und eine Kaffeetasse kauft und Nutzer B dasselbe Buch kauft, könnte das Modell auch Nutzer B eine Kaffeetasse empfehlen. Die verwendeten Merkmale könnten die bisherige Kaufhistorie, Artikel im Warenkorb oder häufig durchsuchte Kategorien umfassen.

Dies gilt als maschinelles Lernen, weil das Empfehlungssystem Algorithmen verwendet, um Muster aus Daten zu lernen und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. In diesem Fall verwendet das Modell kollaboratives Filtern, um Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Nutzern auf Basis ihres Verhaltens zu identifizieren, wie beispielsweise vergangene Käufe oder durchsuchte Artikel. Merkmale wie die Kaufhistorie oder Artikel im Warenkorb werden oft auf Grundlage von Domänenwissen vordefiniert und nicht automatisch aus Rohdaten extrahiert.

Das Modell wird darauf trainiert, die Beziehungen zwischen diesen Merkmalen und dem Ergebnis (Produktempfehlungen) zu erlernen, verfügt jedoch nicht über die mehrschichtige, hierarchische Lernstruktur, die für Deep Learning charakteristisch ist. Im Wesentlichen qualifiziert der Einsatz von algorithmischem Lernen zur Identifikation von Mustern und zur Abgabe von Empfehlungen sowie die manuelle Merkmalsauswahl dies als eine Aufgabe des maschinellen Lernens.

Linear Regression

Im Kontext des maschinellen Lernens ist die lineare Regression ein überwachter Lernalgorithmus, der zur Vorhersage eines numerischen Ergebnisses auf Basis von Eingabemerkmalen verwendet wird. Er modelliert die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen, indem er eine lineare Gleichung an die beobachteten Daten anpasst. Im Wesentlichen versucht er, die am besten passende Gerade zu finden, die die Ausgangswerte in einem Bereich vorhersagt.

Deep Learning ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das sich auf Algorithmen konzentriert, die von der Struktur des Gehirns inspiriert sind, insbesondere von neuronalen Netzwerken. Es ist besonders geeignet für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und autonomes Fahren.

Die Stärke des Deep Learning liegt in seinen mehrschichtigen neuronalen Netzwerken, die es ihm ermöglichen, automatisch wichtige Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, hierarchische Darstellungen zu erlernen und End-to-End-Lernen für eine breite Palette von Anwendungen durchzuführen. Dies macht es besonders effektiv für Aufgaben, die große Mengen an unstrukturierten Daten beinhalten oder ein Verständnis für komplexe Strukturen und Beziehungen innerhalb der Daten erfordern.

Beispiel

Ein einfaches Beispiel für Deep Learning ist die Bilderkennung, wie zum Beispiel die Identifizierung, ob ein Bild eine Katze enthält. Man speist dem neuronalen Netzwerk viele Bilder von Katzen und anderen Objekten zu, und das Modell lernt automatisch, Merkmale wie Schnurrhaare, Schwänze und Ohren zu identifizieren. Mit der Zeit wird es immer besser darin, Katzen in verschiedenen Posen und Umgebungen zu erkennen, ganz ohne menschliches Eingreifen bei der Merkmalsauswahl.

Die Bilderkennungsaufgabe gilt als Deep Learning, weil sie ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk verwendet, um automatisch aus den Daten zu lernen. In diesem Beispiel beginnt das neuronale Netzwerk mit Rohpixelwerten als Eingabe und durchläuft mehrere Schichten, in denen es eigenständig wichtige Merkmale wie Schnurrhaare, Schwänze und Ohren erlernt. Diese hierarchischen Schichten des Lernens sind es, die es "deep", also "tief" machen und dem Modell ermöglichen, die Komplexität und Variation in verschiedenen Bildern von Katzen zu bewältigen. Dieses End-to-End-Lernen aus Rohdaten ohne manuelle Merkmalsextraktion ist ein Kennzeichen des Deep Learning.

Deep Learning ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens (ML). Algorithmen des Maschinellen Lernens sind oft so konzipiert, dass sie auch bei begrenzt verfügbaren Daten gut funktionieren, und sie können oft vernünftige Vorhersagen oder Klassifikationen mit weniger Datenpunkten treffen.

Auf der anderen Seite sind Deep-Learning-Modelle von Natur aus datenhungrig; sie benötigen große Mengen an Daten, um effektiv trainiert zu werden. Dies liegt daran, dass Deep-Learning-Modelle eine größere Anzahl von Parametern haben, die im Lernprozess feinabgestimmt werden müssen. Je größer der Datensatz, desto besser können diese Modelle diese Parameter feinabstimmen, ohne zu "overfitten".

Sowohl Maschinelles Lernen als auch Deep Learning sind Zweige der Künstlichen Intelligenz, die darauf abzielen, Computern das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Sie werden beide für Mustererkennung, Datenklassifikation und Vorhersage verwendet. In beiden Fällen werden Algorithmen anhand eines Datensatzes trainiert, und die Leistung dieser Algorithmen wird anhand ihrer Fähigkeit bewertet, genaue Vorhersagen oder Entscheidungen über neue, bisher nicht gesehene Daten zu treffen. Zusätzlich durchlaufen sowohl Modelle des Maschinellen Lernens als auch des Deep Learning ähnliche Phasen der Datenerfassung, Datenverarbeitung, Modelltraining, Bewertung und Bereitstellung.

Beide nutzen verschiedene Optimierungstechniken, wie zum Beispiel den Gradientenabstieg, um Fehler während des Trainingsprozesses zu minimieren. Darüber hinaus können beide Arten des Lernens überwacht, unüberwacht oder teil-überwachtes sein, abhängig davon, ob die Trainingsdaten beschriftet, unbeschriftet oder teilweise beschriftet sind. Im Wesentlichen ist Deep Learning eine spezialisierte Form des Maschinellen Lernens und teilt viele grundlegende Prinzipien und Praktiken mit seinem weiter gefassten Feld.

Deep Learning und Maschinelles Lernen, beides Zweige der Künstlichen Intelligenz, dienen dem Zweck, Daten zu interpretieren, unterscheiden sich jedoch erheblich in ihren Ansätzen und Anforderungen. Maschinelles Lernen ist breiter gefasst und funktioniert gut mit kleineren Datensätzen, bietet eine Vielzahl von Modellen, die von einfach bis komplex reichen. Die Merkmalsextraktion ist oft manuell, und die Modelle sind im Allgemeinen besser interpretierbar. Im Gegensatz dazu ist Deep Learning auf den Umgang mit großen, unstrukturierten Datensätzen spezialisiert, mit Algorithmen, die Merkmale automatisch erlernen und hochkomplex, aber weniger interpretierbar sind.

Trotz ihrer Unterschiede sind beide Ansätze in datengesteuertem Lernen verwurzelt und teilen gemeinsame Phasen wie Training, Testen und Bewertung. Insgesamt hängt die Wahl zwischen den beiden oft von den spezifischen Bedürfnissen eines Projekts ab, wie zum Beispiel Datengröße, Komplexität und die Anforderung an die menschliche Interpretierbarkeit.

Ist CNN Maschinelles Lernen oder Deep Learning?

Faltungsnetzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs) sind eine Art von Deep-Learning-Modell. Sie sind spezialisiert auf die Verarbeitung von gitterstrukturierten Daten wie Bildern, was sie sehr effektiv für Aufgaben wie Bilderkennung, Objekterkennung und mehr macht. CNNs verwenden Schichten von Faltungen, nichtlinearen Aktivierungen und Pooling, um automatisch und adaptiv räumliche Hierarchien von Merkmalen aus den Eingabedaten zu erlernen. Aufgrund ihrer Komplexität und des Bedarfs an großen Datensätzen für ein effektives Training werden CNNs unter Deep Learning und nicht unter traditionellem Maschinellem Lernen kategorisiert.