Deep Learning vs. Machine Learning

Deep Learning ist eine spezialisierte Form von Machine Learning, die neuronale Netzwerke mit vielen Schichten nutzt, während Machine Learning oft mit einfacheren Algorithmen wie Entscheidungsbäumen oder linearen Modellen arbeitet. Der tiefere Netzwerkaufbau erlaubt es Deep Learning, komplexere Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Sowohl Machine Learning als auch Deep Learning sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Im Ergebnis führen beide Ansätze dazu, dass Computer intelligente Entscheidungen treffen können. Deep Learning ist allerdings eine Unterform von Machine Learning, da es auf unbeaufsichtigtem Lernen basiert.

Die Intelligenz beschränkt sich in beiden Fällen auf einzelne Anwendungsfälle. Man spricht von einer schwachen künstlichen Intelligenz im Gegensatz zur starken künstlichen Intelligenz, die ähnlich wie der Mensch auf vielen Gebieten und unter vielen Umständen in der Lage wäre, intelligent zu entscheiden.

Deep Learning vs. Machine Learning: Was sind die Unterschiede?

Machine Learning ist die historisch ältere und einfachere Technologie. Sie arbeitet mit einem Algorithmus, den das System selbst anpasst, nachdem es durch einen Menschen Feedback erhalten hat. Voraussetzung für den Einsatz der Technologie ist das Vorliegen von strukturierten Daten. Das System wird zunächst mit kategorisierten und strukturierten Daten gefüttert und versteht auf diese Weise, wie neue Daten solcher Art einzuordnen sind. Je nach Einordnung führt das System anschließend programmierte Aktivitäten aus. Es erkennt zum Beispiel, ob ein Hund oder eine Katze auf einem Foto zu erkennen sind, und verschiebt die Dateien jeweils in unterschiedliche Ordner.

Nach einer ersten Anwendungsphase erfolgt die Optimierung des Algorithmus durch menschliches Feedback, indem das System über falsche Zuordnungen und die korrekte Kategorisierung informiert wird.

Beim Deep Learning sind keine strukturierten Daten notwendig. Das System arbeitet mit mehrschichtigen neuronalen Netzen, die verschiedene Algorithmen kombinieren und die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Dadurch ist es dem System möglich, auch unstrukturierte Daten zu bearbeiten.

Der Ansatz ist vor allem für komplexe Aufgaben geeignet, wenn nicht alle Aspekte von Objekten im Vorfeld kategorisiert werden können. Beim Deep Learning findet das System selbst geeignete Unterscheidungsmerkmale. In jeder Schicht wird der Input auf ein weiteres Merkmal untersucht und das System entscheidet anhand dessen am Ende, wie der Input einzuordnen ist.

Wichtig: Das System findet beim Deep Learning selbst geeignete Unterscheidungsmerkmale in den Daten, ohne dass eine Kategorisierung von außen vorgegeben werden muss. Ein Training durch einen Entwickler oder eine Entwicklerin ist nicht notwendig. Das System prüft selbst, ob sich aufgrund von neuem Input Einordnungen verändern oder neue Kategorien ergeben.

Während Machine Learning bereits mit einer überschaubaren Datenbasis funktioniert, braucht Deep Learning wesentlich mehr Daten. Über 100 Millionen Datenpunkte sollte das System zur Verfügung haben, wenn es verlässliche Ergebnisse liefern soll.

Zudem ist die Technologie für Deep Learning aufwendiger zu realisieren. Sie benötigt mehr IT-Ressourcen und ist deutlich kostenintensiver als Machine Learning.

Unterschiede von Deep Learning und Machine Learning im Überblick

Unterschiedliche Anwendungsgebiete

Man könnte Machine Learning als Vorgängertechnologie von Deep Learning betrachten. Tatsächlich lassen sich auch alle Aufgaben, die mittels Machine Learning gelöst werden können, auch von Deep Learning bearbeiten. Es wäre also nicht nötig, Deep Learning vs. Machine Learning abzuwägen.

Da Deep Learning wesentlich mehr Ressourcen benötigt, ist dies aber kein effizientes Vorgehen. Die Anwendungsgebiete beider Technologien sind deshalb in der Regel klar getrennt und was Machine Learning lösen kann, wird durch Machine Learning gelöst.

Für Unternehmen bringt der Einsatz beider Technologien einen enormen Wettbewerbsvorteil, da sowohl Machine Learning als auch Deep Learning noch längst nicht zum Standard des Unternehmensalltags gehören.

Anwendungsgebiete: Deep Learning vs. Machine Learning

Im Bereich Onlinemarketing setzen Unternehmen häufig Marketing-Analytics-Tools ein, die auf Machine Learning basieren. Sie werten vorhandene Daten aus und können verlässliche Prognosen geben, welche Art von Content zu Conversions führt, welche Inhalte Kundinnen und Kunden lesen wollen und welche Marketingkanäle hauptsächlich in einen Kauf münden.

Auch Kundensupport-Chatbots können auf Machine Learning beruhen. Dann orientieren sie sich an Schlagworten, die in der Nutzeranfrage enthalten sind, und können den Kunden oder die Kundin durch Rückfragen bzw. Entscheidungsfragen im Dialog zur gewünschten Information leiten. Chatbots, die jedoch auf Deep Learning basieren, verstehen natürliche Sprache von Menschen und sind nicht darauf angewiesen, dass bestimmte Schlagworte verwendet werden. Der Dialog ist wesentlich effizienter und die angebotene Lösung treffsicherer.

Digitale Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google basieren mittlerweile nahezu immer auf Speech Synthesis und Deep Learning. Auch im Unternehmenskontext halten die ersten Sprachassistenten Einzug. Nutzerinnen und Nutzer können sie in natürlicher Sprache beispielsweise bitten, Bestellungen aufzugeben, E-Mails zu versenden, Reports zu erstellen oder Recherchen auszuführen. Frühere, auf Machine Learning basierende Systeme, waren nicht in der Lage, Sprachnuancen wahrzunehmen, und eignen sich somit weniger gut.

Während Machine Learning im Bereich der Business Intelligence auch dazu genutzt werden kann, wichtige Unternehmensdaten zu visualisieren und Prognosen für menschliche Entscheidende nachvollziehbar zu machen, können mit Deep-Learning-Systemen im Bereich generativer KI sogar eigene Grafiken und Bilder basierend auf einfachen Prompts erstellt werden. Ebenfalls hilfreich in der Contenterstellung sind Ansätze wie Large Language Models oder Natural Language Processing, die auch auf Deep-Learning-Algorithmen aufbauen.