Deep Learning vs. Machine Learning

In den Anfangstagen der Computer nutzten Wissenschaftler sie hauptsächlich, um einfache mathematische und logische Operationen durchzuführen. Dann entwickelten sich Computer langsam weiter, um komplexe Berechnungen auszuführen, Probleme zu lösen und das Informationsrückgrat der Welt zu bilden. Über den Rahmen des traditionellen Computing hinauszugehen bedeutete, dass der Computer Intelligenz brauchte.

Forscher und Computeringenieure wandten sich der Nachahmung der menschlichen Intelligenz zu. Künstliche Intelligenz (KI) ist der Bereich der Informatik, der sich der Entwicklung von Computersystemen widmet, die so intelligent sind wie der Mensch. Ursprüngliche KI-Modelle waren Computersysteme, die komplexe logische Operationen durchführten. Später wurden fortschrittlichere Techniken entwickelt, um intelligentere oder „intelligentere“ Aufgaben auszuführen.

Zwei der am häufigsten verwendeten Begriffe in der KI sind Machine Learning und Deep Learning. Dieser Artikel befasst sich mit den Ursprüngen dieser beiden Techniken, den Gemeinsamkeiten zwischen ihnen und den Unterschieden.

Deep Learning und Machine Learning

Machine Learning und Deep Learning sind Teilmengen der KI. Unter ihnen ist Deep Learning die Teilmenge des maschinellen Lernens. Das heißt, alles Deep Learning ist maschinelles Lernen, aber nicht alles maschinelles Lernen ist Deep Learning. Um die Unterschiede zu verstehen, schließt der Begriff maschinelles Lernen im Rest dieses Artikels Deep Learning aus.

Abbildung 1. Eine Grafik, die zeigt, wie KI, maschinelles Lernen und Deep Learning zusammenhängen. Bild mit freundlicher Genehmigung von Avimanyu786

Maschinelles Lernen

Machine Learning analysiert eine große Datenmenge, um die Eigenschaften eines Trainings-Datasets zu verstehen. Was aus dem Trainingsdatensatz gelernt wurde, wird auf andere Datensätze angewendet, um „intelligente“ Entscheidungen zu treffen. Die mit dem Trainings-Dataset erstellten Modelle können mit anderen ähnlichen Datasets zusammenarbeiten, um die gewünschte Ausgabe zu generieren.

Der Trainingsdatensatz für Machine-Learning-Modelle sollte beschriftet werden, und die Entwickler müssen den Lernprozess überwachen und anpassen, während das neue Modell trainiert wird. Neben der einfachen Berechnung werden statistische Modelle häufig zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet.

Die Unterscheidung zwischen Katzen und Hunden ist ein gängiges Beispiel im Bereich des künstlichen Lernens. Im Folgenden erhalten Sie einen Überblick darüber, wie Modelle für maschinelles Lernen mit Daten trainiert werden.

Das Trainingsmodell wird mit Tausenden von Bildern von Katzen und Hunden gefüttert. Jedes dieser Bilder ist entweder mit „Katze“ oder „Hund“ gekennzeichnet. Das Modell im Training identifiziert Merkmale aus den Bildern, die Katzen, Hunde und den Rest der Objekte unterscheiden. Die Merkmale werden anhand statistischer Verfahren aus den Bildern identifiziert. Nachdem das Modell mit ausreichend Daten trainiert wurde, wird es mit unbeschrifteten Bildern gefüttert. Wenn das trainierte Modell mit der gewünschten Genauigkeit erfolgreich zwischen den Bildern von Katzen und Hunden unterscheiden kann, ist es ein erfolgreiches Modell für maschinelles Lernen.

Deep Learning

Deep Learning ist die Weiterentwicklung des konventionellen maschinellen Lernens. Menschen lernen nicht mit Tausenden von beschrifteten Beispielen; sie lernen automatisch ohne viel externe Hilfe oder Validierung. Deep Learning bringt maschinelles Lernen diesem Modell des intelligenten Lernens einen Schritt näher.

Deep-Learning-Modelle müssen auch mit großen Datenmengen trainiert werden, Modelle werden jedoch nicht mit gekennzeichneten Daten trainiert. Alle Daten, die dem Deep-Learning-Modell zugeführt werden, sind nicht gekennzeichnet. Das Modell identifiziert verschiedene Elemente aus den Daten, um die erforderliche Ausgabe zu liefern.

Abbildung 2. Eine visuelle Darstellung neuronaler Netze, die in der Landwirtschaft verwendet werden.

Deep-Learning-Modelle verwenden komplexe mathematische Systeme, sogenannte neuronale Netze, um aus Daten zu lernen. Es enthält mehrere Schichten mathematischer Funktionen mit unterschiedlichen Gewichtungen. Das „Tiefe“ im Begriff Deep Learning stammt aus diesen Verarbeitungsschichten.

Lassen Sie uns einen Überblick darüber geben, wie Deep-Learning-Modelle die Unterscheidung von Katzen und Hunden angehen. Ein neuronales Netz wird mit zahlreichen unmarkierten Bildern von Katzen und Hunden gefüttert. Das neuronale Netz muss herausfinden, dass es zwei Tiergruppen auf den Bildern gibt, und dann feststellen, wie die beiden Tiere unterschieden werden können. Es sind keine gekennzeichneten Daten erforderlich oder die Aufsicht durch Entwickler.

Sobald ein Modell erfolgreich trainiert ist, kann es beliebig viele Bilder von Katzen und Hunden unterscheiden.

Maschinelles Lernen und Deep Learning im Vergleich

Die folgende Tabelle ist ein kurzer Vergleich der Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning. Beachten Sie, dass Deep Learning für diesen Vergleich aus dem Begriff maschinelles Lernen ausgeschlossen ist, obwohl Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist.

	Maschinelles Lernen	Deep Learning
Trainingsdaten	Beschriftete Daten	Daten ohne Label
Überwachung	Beaufsichtigtes Lernen	Unüberwachtes Lernen
Techniken	Meist statistische Techniken	Erweiterte mathematische Funktionen
Datenvolumen	Relativ weniger Trainingsdaten erforderlich	Es wird eine sehr große Datenmenge benötigt
Genauigkeit	Relativ geringe Genauigkeit	Höhere Genauigkeit bei großem Datenvolumen
Trainingszeit	Relativ weniger	Sehr hohe Trainingszeit

Abbildung 3. Eine Tabelle zum Vergleich von maschinellem Lernen und Deep Learning.

Industrielle Anwendungen für Deep Learning

Sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning haben industrielle Anwendungen. Deep Learning kann in allen Anwendungen eingesetzt werden, die durch maschinelles Lernen erreicht werden können. Deep Learning erfordert jedoch mehr Know-how, ein viel größeres Datenvolumen, höhere Rechenleistung und Zeit. Aufgrund dieser Faktoren müssen bei der Wahl zwischen beiden Techniken eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigt werden.

Wenn eine höhere Genauigkeit erforderlich ist, sind Deep-Learning-Modelle vorzuziehen. Um mit Deep-Learning-Modellen eine höhere Genauigkeit zu erreichen, müssen jedoch sehr große Datenmengen verarbeitet werden, was eine deutlich längere Trainingszeit mit sich bringt. Algorithmen des maschinellen Lernens können in den meisten Fällen routinemäßig verwendet werden.

Ein weiteres zu berücksichtigendes allgemeines Merkmal ist die Komplexität des Problems. Mit zunehmender Komplexität funktionieren Deep-Learning-Modelle besser als Machine-Learning-Modelle. Es gibt jedoch keine allgemeingültige Regel, wo die Techniken anzuwenden sind. Beispielsweise reicht maschinelles Lernen aus, um den Energieverbrauch einer Anlage zu analysieren und vorherzusagen. Es reicht jedoch nicht aus, ein automatisiertes Qualitätskontrollsystem aufzubauen – in solchen Szenarien sind Deep-Learning-Algorithmen erforderlich.

Heutzutage ist maschinelles Lernen selbst in der Industrie viel leichter zugänglich als Deep Learning. Aber zu gegebener Zeit werden sich Deep-Learning-Modelle verbessern, die Implementierungskosten und Eintrittsbarrieren reduzieren, was bedeutet, dass mehr Rechenleistung zu einem niedrigeren Preis zur Verfügung steht. Die Akzeptanz von Deep Learning in der Branche wird im Laufe der Zeit zunehmen.