Deep Learning vs. Machine Learning
Deep Learning ist eine spezialisierte Form von Machine Learning, die neuronale Netzwerke mit vielen Schichten nutzt. Im Gegensatz dazu arbeitet Machine Learning oft mit einfacheren Algorithmen wie Entscheidungsbäumen oder linearen Modellen. Der tiefere Netzwerkaufbau erlaubt es Deep Learning, komplexere Muster in großen Datenmengen zu identifizieren.
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 variablen Umständen in der Lage wäre, intelligent zu entscheiden.
Deep Learning vs. Machine Learning: Wo liegen die Unterschiede?
Machine Learning ist die historisch ältere und einfachere Technologie. Sie arbeitet mit einem Algorithmus, den das System selbst anpasst, nachdem es durch Menschen Feedback erhalten hat. Voraussetzung für den Einsatz dieser 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 dieser 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 sehen ist, und sortiert die Dateien in entsprechende Ordner.
Nach einer ersten Anwendungsphase wird der Algorithmus durch menschliches Feedback optimiert, 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 dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Dadurch ist es dem System möglich, auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten.
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 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 Entwickler:innen 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, um verlässliche Ergebnisse zu liefern.
Zudem ist die Technologie für Deep Learning aufwendiger in der Umsetzung. Sie benötigt mehr IT-Ressourcen und ist deutlich kostenintensiver als Machine Learning.
Vergleich: Deep Learning und Machine Learning im Überblick
| Machine Learning | Deep Learning | |
|---|---|---|
| Datenformat | Strukturierte Daten | Unstrukturierte Daten |
| Datenbasis | Überschaubare Datenmenge | > 1 Mio. Datenpunkte |
| Training | Menschliche Trainer:innen nötig | Selbstlernendes System |
| Algorithmus | Ein anpassbarer Algorithmus | Neuronales Netz aus Algorithmen |
| Anwendungsfeld | Einfache Routine-Jobs | Komplexe Herausforderungen |
Unterschiedliche Einsatzbereiche
Man könnte Machine Learning als Vorgängertechnologie von Deep Learning betrachten. Tatsächlich lassen sich alle Aufgaben, die mittels Machine Learning gelöst werden können, auch durch Deep Learning bearbeiten. Rein technisch wäre es also nicht zwingend nötig, Deep Learning vs. Machine Learning abzuwägen.
Da Deep Learning wesentlich mehr Ressourcen beansprucht, ist dies jedoch kein effizientes Vorgehen. Die Anwendungsgebiete beider Technologien sind deshalb in der Regel klar getrennt: Was Machine Learning bewältigen kann, wird auch dadurch gelöst.
Für Unternehmen bringt der Einsatz beider Technologien einen enormen Wettbewerbsvorteil, da sowohl Machine Learning als auch Deep Learning noch längst nicht überall zum Standard gehören.
Einsatzgebiete: 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 geben verlässliche Prognosen ab, welche Art von Content zu Conversions führt, welche Inhalte die Kundschaft lesen will und welche Marketingkanäle am häufigsten in einen Kauf münden.
Auch Kundensupport-Chatbots können auf Machine Learning beruhen. Diese orientieren sich an Schlagworten in der Nutzeranfrage und leiten Kund:innen durch Rückfragen bzw. Entscheidungsfragen im Dialog zur gewünschten Information. Chatbots auf Deep-Learning-Basis verstehen hingegen natürliche Sprache und sind nicht auf spezifische Schlagworte angewiesen. Der Dialog verläuft wesentlich effizienter und die angebotene Lösung ist treffsicherer.
Digitale Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google basieren mittlerweile fast immer auf Speech Synthesis und Deep Learning. Auch im Business-Kontext halten Sprachassistenten Einzug. Nutzer:innen können sie in natürlicher Sprache bitten, Bestellungen aufzugeben, E-Mails zu versenden, Reports zu erstellen oder Recherchen durchzuführen. Frühere, auf Machine Learning basierende Systeme, konnten Sprachnuancen kaum erfassen und waren daher weniger geeignet.
Während Machine Learning in der Business Intelligence genutzt wird, um wichtige Firmendaten zu visualisieren und Prognosen nachvollziehbar zu machen, können mit Deep-Learning-Systemen im Bereich generativer KI sogar eigene Grafiken und Bilder basierend auf einfachen Prompts erstellt werden. Ebenfalls wertvoll für die Contenterstellung sind Ansätze wie Large Language Models oder Natural Language Processing, die ebenfalls auf Deep-Learning-Algorithmen aufbauen.