Deep Learning vs. Machine Learning: Wo liegt der Unterschied?

Deep Learning vs. Machine Learning: Beide sind Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz – doch wo genau liegt eigentlich der Unterschied? Wir erklären, wie sich die beiden Verfahren unterscheiden und in welchen Bereichen sich die Anwendung für Unternehmen lohnt.

Was ist Machine Learning? – Definition

Machine Learning, auch „maschinelles Lernen“ oder kurz „ML“ genannt, ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Hinter Machine Learning stehen Algorithmen, die Daten analysieren, daraus lernen und basierend auf dem Gelernten anschließend fundierte Entscheidungen treffen.

Machine Learning betrifft mittlerweile so gut wie jede Branche, denn mit Hilfe von ML lassen sich Aufgaben automatisieren und Prozesse somit bedeutend vereinfachen. Machine Learning kann Unternehmen dabei helfen, Geschäftsprozesse noch intelligenter zu gestalten, wodurch sich Entscheidungen genauer treffen lassen.

Was ist Deep Learning? – Definition 

Deep Learning (Tiefes Lernen) ist ein Teilbereich von Machine Learning und beschreibt Algorithmen, die mit jeder Berechnung mehr dazulernen und stetig besser werden bzw. Anpassungen eigenständig vornehmen.

Während beim maschinellen Lernen ein Programmierer eingreifen muss, um Anpassungen vorzunehmen, bestimmen beim Deep Learning die Algorithmen selbst, ob ihre Entscheidungen richtig oder falsch sind.

Im Detail verwendet Deep Learning künstlich erzeugte neuronale Netzwerke (KNN), um Muster zu erkennen. Die Struktur der KNN ist dem neuronalen Netzwerk im menschlichen Gehirn ähnlich, das ungemein vielschichtig ist: Deep Learning verwendet nämlich verschiedene Schichten in den neuronalen Netzwerken: 

• Eingangsschicht: Die erste Schicht des neuronalen Netzwerks verarbeitet Rohdaten, beispielsweise die einzelnen Pixel eines Bildes.

• Verborgene Schicht: Über mehrere verborgenen Schichten und Ebenen werden diese Informationen verarbeitet und reduziert.

• Ausgabeschicht: In dieser Schicht landet schließlich das Endergebnis.

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Deep Learning vs. Machine Learning – Wo liegen die Unterschiede?

Fassen wir zusammen: Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning, geht aber noch einen Schritt weiter als Machine Learning. Bei beiden KI-Varianten werden die Algorithmen mit jeder Berechnung immer schlauer. Im Gegensatz zu Machine Learning sind die Algorithmen bei Deep Learning aber in der Lage, eigenständig Verbesserungen vorzunehmen. 

Beispiel:

Noch deutlicher lässt sich der Unterschied an dem Beispiel der Bilderkennung erklären: Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning liegt in der Fähigkeit von Deep Learning, durch die künstlichen neuronalen Netzwerke unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Denn Deep Learning durch KNNs ist in der Lage, unstrukturierte Informationen wie Texte, Bilder, Töne und Videos in numerische Werte umzuwandeln. Diese extrahierten Informationen werden dann zur Mustererkennung oder zum weiteren Lernen verwendet. Klassisches Machine Learning ist nicht in der Lage, diese unstrukturierten Daten sinnvoll zu verarbeiten. Somit können zum Beispiel nicht einfach Bilder als Eingabedaten genutzt werden, um einen Algorithmus zur Objekterkennung zu trainieren. An dieser Stelle muss ein Mensch Feature Engineering betreiben, damit der Algorithmus in der Lage ist zu erkennen, ob sich z. B. ein Auto auf dem Bild befindet oder nicht.

Folgende Tabelle fasst die wesentlichen Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning zusammen: 

Wann wird Deep Learning angewendet und wann Machine Learning?

Ob das Machine Learning oder Deep Learning eingesetzt wird, hängt vor allem von der Art der Daten (strukturiert oder unstrukturiert) sowie der Komplexität des Sachverhalts ab. 

Einsatz von Machine Learning

Machine Learning wird meist bei strukturierten Daten eingesetzt. Das können beispielsweise Datensätze aus einer vordefinierten Datenbank oder Excel-Tabelle sein. Dabei haben die einzelnen Datenfelder bereits eindeutige Strukturen. 

Ein typisches Machine-Learning-Beispiel ist die bereits genannte Bildererkennung. Bleiben wir bei dem Beispiel „Ist auf dem Bild ein Auto zu sehen oder nicht?“. Um eine Klassifikation von beliebigen Bildern nach dem Ja-Nein-Prinzip: zu erreichen, benötigt das klassische maschinelle Lernen feste Strukturen. Daher müssen spezifische Merkmale von Autobildern (Form, Farbe, Größe etc.) vorher durch Feature Engineering (auch Feature-Extraktion genannt) vordefiniert werden. Aus diesen Merkmalen können anschließend die richtigen Algorithmen zur korrekten Klassifikation gelernt werden.

Einsatz von Deep Learning

Deep Learning wird meist bei unstrukturierten Daten angewendet. Dies können beispielsweise Texte, Bilder, Musik oder auch Sprache sein. Im Gegensatz zu Machine Learning ist Deep Learning hier nicht auf vorstrukturierte Daten angewiesen, sondern sucht sich selbst die Strukturen, die es benötigt. Voraussetzung dafür ist, dass eine genügend große Datenmenge vorhanden ist. Denn Deep-Learning-Verfahren brauchen viele Daten, um neue Erkenntnisse zu erreichen.  

Bilderkennung sowie das Auto-Beispiel kann auch als Deep-Learning-Beispiel fungieren: Deep Learning sucht sich eigenständig die Merkmale über seine verschiedenen Schichten und Zwischenneuronen. Die künstlichen neuronalen Netzwerke senden die Bilddaten durch die verschiedenen Schichten des Netzwerks, die jedes hierarchisch spezifische Merkmal von Bildern definieren. Nachdem die Daten in den Schichten verarbeitet wurden, findet das System die geeigneten Identifikatoren für die Klassifizierung aus den Bildern und kann eigenständig erkennen, ob ein Auto auf dem Bild zu sehen ist, oder nicht. Für den gesamten Deep-Learning-Prozess werden, wie bereits erwähnt, deutlich mehr Daten benötigt als beim bloßen Machine Learning.

Anwendungsbeispiele von Deep Learning in Unternehmen – 4 Beispiele

In Unternehmen kann Deep Learning in den verschiedensten Bereichen eingesetzt werden und diese voranbringen, da sich Prozesse mittels DL sowohl verbessern als auch vereinfachen lassen. Beispielhaft zu nennen sind:

IT-Sicherheit

Während IT- und Cybersicherheitssysteme, die auf Machine Learning basieren, nur im Vorfeld definierte Gefahren erkennen, sind Deep Learning basierte Systeme in der Lage, auch neue Gefahren zu erkennen. 

Content Creation

Deep Learning ermöglicht die Automatisierung von Content-Erstellung. Bei ausreichend vorhandenen Daten kann das System somit eigenständig einen neuen Inhalt zu bestimmten Themen erstellen und Übersetzungen eigenständig durchführen.

Kundensupport

Chatbots, die Machine Learning anwenden, sind auf vordefinierte Schlagwörter angewiesen. Deep-Learning-Chatbots verstehen die natürliche Sprache und könne wesentlich effizientere Dialoge mit besseren Lösungen führen. So verbessern Sie die Customer Experience von Kunden enorm.

Sprachassistenten

Siri, Alexa, Google Assistent und Co. gewinnen an Bedeutung – auch in Unternehmen. So können Nutzer Deep-Learning-basierte Sprachassistenten Bestellungen aufnehmen und durchführen, Reportings erstellen oder Recherchen zu einem bestimmten Thema durchführen.

Deep Learning vs. Machine Learning: Fazit

Sowohl das Verfahren des Machine Learnings als auch das des Deep Learnings kommt heutzutage in verschiedensten Lebensbereichen wie etwa in der Medizin, in der Wissenschaft oder der Mobility zum Einsatz. Vor allem mit Hilfe des Deep Learnings werden Technologien und Maschinen in Zukunft immer schlauer und werden in der Lage sein, Entscheidungen besser und vor allen Dingen eigenständig treffen zu können.

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