Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Die wichtigsten Unterschiede erklärt

Obwohl maschinelles Lernen und Deep Learning oft synonym verwendet werden, beziehen sie sich auf zwei Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Sie stellen unterschiedliche (aber verwandte) Ansätze zur Datenanalyse dar; Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Die Unterscheidung zwischen ihnen ist wichtig und wird besonders relevant, wenn über technische Themen kommuniziert wird – beispielsweise bei der Bewertung von Datenanalysetools und -diensten, bei der Entscheidung, welche Ansätze zur Lösung eines Datenproblems gewählt werden sollen, oder bei ausführlichen Gesprächen mit Ingenieuren und Fachexperten.

Inhaltsverzeichnis:

• Was ist maschinelles Lernen?
• Was ist Deep Learning?
• Maschinelles Lernen vs. Deep Learning
• Anwendungen von ML und Deep Learning
• Vorteile von ML und Deep Learning
• Herausforderungen von ML und Deep Learning
• Abschluss

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI). Der Name bezieht sich auf alle Systeme, bei denen eine Maschine (normalerweise ein Computer oder eine Kombination von Computern) automatische mathematische und statistische Techniken anwendet, um Muster aus Daten zu entdecken oder daraus zu lernen.

ML zielt darauf ab, Systeme zu bauen, die intelligent und unabhängig sind. Das bedeutet, dass es Muster lernt und diese anhand von Daten verbessert, wobei das Ziel darin besteht, nur wenige fest codierte Komponenten und weniger menschliche Interaktionen zu haben. Das Gebiet des maschinellen Lernens existiert seit den 1960er Jahren und es gibt eine Vielzahl von Algorithmen und Techniken, die seitdem entwickelt und untersucht wurden.

Arten des maschinellen Lernens

Viele verschiedene Arten von Systemen gelten als ML. Dies sind die häufigsten:

• Modelle für unbeaufsichtigtes Lernen nutzen unstrukturierte Daten mit wenig oder keiner menschlichen Anleitung.
• Modelle für überwachtes Lernen erfordern Anleitung und sind auf menschliche Eingaben angewiesen – darunter beispielsweise Eingaben zum Datenformat und zur Datenstruktur.
• Halbüberwachte Modelle werden von einer kleinen Menge strukturierter Daten geleitet und nutzen dann Erkenntnisse aus diesen Daten, um ihre Genauigkeit anhand eines größeren Pools unstrukturierter Daten zu verfeinern.
• Verstärkungsmodelle lernen, Entscheidungen durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu treffen. Diese Modelle ergreifen Maßnahmen, erhalten positives oder negatives Feedback und passen dann ihr Verhalten an, um das gewünschte Ziel zu erreichen.
• Selbstüberwachte Modelle erstellen ihre eigenen Etiketten anhand unstrukturierter Rohdaten.

Was ist Deep Learning?

Die jüngsten Fortschritte im ML sind hauptsächlich auf eine spezielle Teilmenge des ML zurückzuführen, die als Deep Learning bekannt ist. Deep Learning bezieht sich auf die Teilmenge von ML-Systemen, die auf einer Teilmenge neuronaler Netze implementiert werden, die als tiefe neuronale Netze bezeichnet werden. Tiefe neuronale Netze sind große, stark miteinander verbundene neuronale Netze, in denen viele Neuronenschichten für die Verarbeitung verfügbar sind.

Arten von Deep-Learning-Netzwerken

Wie andere fortgeschrittene ML-Techniken können Deep-Learning-Systeme auf überwachte oder unüberwachte Weise lernen. Sie können mit nur einer oder einer Kombination aus zwei oder mehr fortschrittlichen neuronalen Netzwerkarchitekturen aufgebaut werden. Einige Netzwerke, wie zum Beispiel Feed-Forward-Neuronale Netzwerke (FNNs), übertragen Daten nur in eine Richtung zwischen Neuronenschichten. Im Gegensatz dazu können andere, wie z. B. rekurrente neuronale Netze (RNNs), interne Schleifen bilden und sich als Nebeneffekt so verhalten, als ob sie ein Gedächtnis hätten.

Fortgeschrittene Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs) strukturieren, wie und wann Teile der Daten in der Eingabe eines NN wiederholt werden. Dies gibt Hinweise darauf, wo in den Daten das Netzwerk nach Beziehungen suchen sollte.

Mehrere neuronale Netze können im Tandem entwickelt werden, wobei sich jedes Teilnetz auf eine Teilmenge des Problemraums spezialisiert. Beispielsweise neigen Generative Adversarial Networks (GANs) dazu, Modelle zu trainieren, die versuchen, miteinander zu konkurrieren (eines täuscht neue Daten vor, die in einen Datensatz gehören sollten, und das andere trainiert, um Betrug zu erkennen), und Architekturen mit zwei Türmen arbeiten beim Lernen zusammen etwa zwei tief miteinander verbundene, aber unterschiedliche Teile eines Datensatzes.

Auch komplexere Kombinationen von Architekturen werden beim Aufbau von Deep-Learning-Systemen häufig gemeinsam verwendet. Diese Architekturen können durch spezielle Neuronenstrukturen wie Transformatoren und Gleichrichtereinheiten erweitert oder zur Emulation, Implementierung und Verbesserung anderer maschineller Lernsysteme wie Entscheidungsbäume verwendet werden.

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Hauptunterschiede

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens und weist einige spezifische Einschränkungen und Vorteile auf. Maschinelles Lernen ist ein allgemeiner Begriff und deckt ein breiteres Spektrum an Optionen und Kompromissen für die Analyse von Daten und die Erkennung von Mustern darin ab. Diese Tabelle verdeutlicht die Unterschiede. Weitere Details finden Sie weiter unten.

Deep Learning ist auf große Datenmengen angewiesen

Deep-Learning-Techniken hängen oft vom Zugriff auf extrem große Datensätze ab, während ML-Systeme nützlich sein können, wenn nur wenige oder gar keine Daten verfügbar sind. Wenn qualifizierter und spezialisierter menschlicher Input verfügbar ist, kann ML diesen expliziter nutzen als jedes Deep-Learning-System.

Im Allgemeinen decken ML-Systeme ein breiteres Spektrum an Techniken ab und bieten einen flexibleren Implementierungsbereich. Deep Learning konzentriert sich ausschließlich auf Techniken, die für die Arbeit mit großen Datenmengen geeignet sind, wie zum Beispiel tiefe neuronale Netze und die sie unterstützenden Algorithmen.

ML kann einfacher zu optimieren und zu verstehen sein

Mit seinem viel breiteren Anwendungsbereich deckt ML viele traditionelle und gut untersuchte Ansätze zur Datenverarbeitung ab, wie z. B. Entscheidungsbäume, Clustering und viele Varianten der Regression. Viele dieser Ansätze wurden jahrzehntelang erforscht und weisen bekannte eingebaute Leistungsmerkmale und andere Kompromisse auf.

Sie bieten flexiblere Implementierungen als neuronale Netzwerk-abhängige Deep-Learning-Systeme und können ressourcen- und kosteneffizienter sein. Deep Learning ist in der Regel ressourcenintensiv und liegt am oberen Ende der Kostenskala.

Deep Learning ist leistungsfähiger und nicht so allgemein

Deep-Learning-Systeme eignen sich am besten für Anwendungen mit einem engeren Umfang und Fokus, zum Beispiel bei Problemen mit großen Datenbeständen verfügbarer verwandter Daten, ausreichend Zeit für das langwierige Training eines neuronalen Netzwerks und wenn die Genauigkeit der Ausführung Vorrang vor der Fähigkeit zur Nachverfolgung hat genau, was das System tut und warum.

ML-Systeme können auf die gesamte Bandbreite von Problemen angewendet werden, bei denen Maschinen automatisch Muster in Daten finden und anwenden können, einschließlich solcher, bei denen weniger Daten verfügbar sind, bei denen die Systeme für Menschen leicht verständlich sind und bei denen eine hohe Genauigkeit weniger relevant ist.

Anwendungen von ML und Deep Learning

ML-basierte und Deep-Learning-Systeme und -Anwendungen werden kontinuierlich in immer mehr Aspekte unseres Lebens integriert. Nachfolgend finden Sie einige bekannte Beispiele.

Spam-Erkennung

Eine der frühesten groß angelegten Anwendungen des maschinellen Lernens bestand darin, Spam-E-Mail-Nachrichten zu erkennen und zu filtern. Das Problem ist ideal für angewandtes maschinelles Lernen.

Es gibt große Mengen an E-Mails und sie haben eine klar definierte Struktur. Es ist einfach, unerwünschte E-Mails als Spam zu markieren, daher ist es nicht schwierig, große Datensätze von E-Mails zu erstellen, die als „Spam“ oder „Ham“ (Ham ist das Gegenteil von Spam) markiert sind. Auf der Grundlage dieser Daten können problemlos Klassifizierungssysteme erstellt und dann zum schnellen Herausfiltern von Spam-E-Mails im Internetmaßstab verwendet werden.

Die Spam-Erkennung ist ein Beispiel, für das Deep-Learning-Systeme (noch) nicht so gut zur Lösung geeignet sind wie traditionellere ML-Techniken. Trotz erheblicher Verbesserungen ist der Zeit- und Kostenaufwand, der erforderlich ist, um Deep-Learning-Systeme mit den neuesten Entwicklungen im Spam-Bereich auf dem Laufenden zu halten, ihre höhere Genauigkeit noch nicht wert. Deep-Learning-Systeme können zur Optimierung von ML-Pipelines im Allgemeinen verwendet werden, und groß angelegte ML-Trainingssysteme zur Spam-Erkennung können sie zu diesem Zweck integrieren.

Empfehlungssysteme

E-Commerce-Shops, Media-Streaming-Dienste und Online-Marktplätze sind nur einige Beispiele für Dienste, die darauf angewiesen sind, Empfehlungen geben zu können, wo Nutzer ihr Geld ausgeben sollten. Empfehlungssysteme sind ein weiteres typisches Beispiel für ein Problem, das sich gut für maschinelles Lernen eignet.

Wenn Benutzer Medien konsumieren und online kaufen, können die zugrunde liegenden Systeme große Datensätze mit klaren Signalen aufbauen (der Benutzer hat konsumiert vs. der Benutzer hat nicht konsumiert). Auf dieses Problem können sowohl Deep Learning als auch traditionellere ML-Techniken angewendet werden; Große Empfehlungssysteme nutzen clevere Kombinationen beider Algorithmentypen.

Wegweisende und selbstfahrende Autos

Herkömmliche unbeaufsichtigte ML-Algorithmen, die auf bekannten Routenfindungstechniken wie dem Dijkstra-Algorithmus und dem A*-Algorithmus basieren, eignen sich am besten, um den besten Weg zwischen zwei Punkten auf einer Straßenkarte zu finden. Diese Algorithmen können Karten, Verkehrsdaten und andere Daten im Voraus untersuchen, Muster erkennen, sich in Echtzeit an reale Bedingungen anpassen und recht gut funktionieren.

Wenn es jedoch darum geht, ein Auto tatsächlich zwischen zwei Punkten zu navigieren, ist die Menge und Komplexität der zu verarbeitenden Informationen viel zu hoch, als dass eine herkömmliche ML-Technik damit arbeiten könnte. Selbstfahrende Systeme werden fast ausschließlich mit Deep-Learning-Techniken gebaut.

Vorteile von ML und Deep Learning

Bei richtiger Anwendung sind maschinelles Lernen und spezialisierte Deep-Learning-Systeme transformativ. Sie können menschliche Experten ergänzen und ihre Ergebnisse schneller, wirkungsvoller, kostengünstiger, qualitativ hochwertiger oder eine Mischung aus all dem machen.

Verbesserte Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosten mit ML

ML-Systeme können die Arbeit und Prozesse eines Experten teilweise oder vollständig ersetzen und so den Zeit- und Aufmerksamkeitsaufwand für die Erledigung einer Aufgabe reduzieren. Dadurch kann ihre Arbeit in einem viel größeren Maßstab als bisher angewendet werden.

Beispielsweise kann ein Technikerteam, das MRT-Scans auf Anomalien auswertet, möglicherweise jeweils sechs Scans pro Stunde oder etwa 200 pro Woche auswerten. Wenn sich dasselbe Team stattdessen darauf konzentrieren würde, eine Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren, um die routinemäßigsten Teile ihrer Analyse durchzuführen, könnten die Algorithmen Tausende von MRT-Scans pro Woche zu einem Bruchteil der Kosten auswerten.

Höhere Wirkung und Qualität durch Deep Learning

Wenn sie auf Probleme angewendet werden, für die Deep-Learning-Systeme gut geeignet sind, können sie Systeme, die ML integrieren, erweitern und deren Gesamtqualität und Wirkung steigern.

Um das obige Beispiel fortzusetzen, könnten Deep-Learning-Systeme auf Erkrankungen mit einer ausreichend großen Menge an MRT-Scans angewendet werden. Wenn die Anzahl der Scans ausreichend ist und genügend Zeit und Ressourcen für den Aufbau der Deep-Learning-Systeme aufgewendet werden, werden diese wahrscheinlich besser als die Experten bei der Identifizierung der engen Anzahl von Anomalien, für deren Identifizierung sie geschult wurden, arbeiten können.

Diese Systeme können dann im großen Maßstab eingesetzt werden, um eine maximale Wirkung zu erzielen und einzelne MRT-Scans zu vernachlässigbaren Kosten zu verarbeiten. Die Analysen von MRT-Technikern und anderen Experten können die Leistung der Deep-Learning-Systeme in ungewöhnlichen oder außergewöhnlichen Fällen ergänzen und so eine noch höhere Gesamtqualität erzielen.

Herausforderungen von ML und Deep Learning

Während viele Arten von Arbeit enorm von angewandter ML oder Deep Learning profitieren können, kann es schwierig sein, solche KI in ein System zu integrieren. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen und Hindernisse, die auftreten.

Der Kompromiss zwischen Kosten und Genauigkeit

Größere und teurere Computersysteme können fortschrittlichere ML- und Deep-Learning-Algorithmen schneller und in größerem Maßstab ausführen. Infolgedessen besteht ein Kompromiss zwischen der Menge an Geld, die für das System ausgegeben wird, und der Effektivität des Systems im Hinblick auf die Hardware und die Einstellung talentierterer Experten für den Zusammenbau. Die effektive Nutzung begrenzter Ressourcen in ML- und Deep-Learning-Systemen erfordert erhebliche Sorgfalt.

Eine Abhängigkeit von großen Datenmengen

ML im Allgemeinen und Deep Learning im Besonderen hängen davon ab, dass sie während ihrer Trainingsphase Zugriff auf kontinuierlich aktualisierte große Datensätze haben. Die Algorithmen sind nur so gut wie die Qualität und Menge der Daten, auf denen sie trainiert werden. Die effektive Verwaltung großer Datensätze ist schwierig, und es erfordert Zeit und Einfallsreichtum, ML möglichst effektiv auf einen bestimmten Datensatz anzuwenden.

Der Kompromiss zwischen Genauigkeit und Klarheit

Deep-Learning-Systeme können so trainiert werden, dass sie äußerst genau sind, viel genauer als andere ML-Systeme, die mit gleichwertigen Parametern erstellt wurden. Die Genauigkeit hat ihren Preis; Die Systeme manipulieren Daten in großem Umfang und verwenden fortschrittliche Algorithmen, die für Menschen in einem praktischen Zeitrahmen unmöglich zu verstehen sind.

Traditionellere ML-Algorithmen werden schon viel länger untersucht, haben besser definierte Eigenschaften und können dazu gebracht werden, auf eine Weise zu arbeiten, die für Menschen leicht verständlich ist. Jede ML- und Deep-Learning-Implementierung muss den idealen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Klarheit finden.

Der Kompromiss zwischen technischer Voreingenommenheit und Varianz

Da ML-Systeme immer komplexer werden, die für das Training bereitgestellten Ressourcen und die für das Training verwendete Datenmenge zunehmen, können sie immer mehr über die Eigenschaften ihrer Trainingsdaten lernen. Dieses Phänomen wird als (technische) Voreingenommenheit bezeichnet; Extrem voreingenommene Systeme werden sehr genau sein, wenn sie Daten sehen, die denen ähneln, auf denen sie trainiert wurden.

Eine hohe Verzerrung geht häufig mit einer zu geringen Varianz einher – das System reagiert kaum auf neue Daten, die sich stark von denen unterscheiden, die es im Training gesehen hat. Ideale Systeme, die sowohl eine geringe Vorspannung als auch eine geringe Varianz aufweisen, sind schwierig zu erstellen. Das richtige Gleichgewicht zwischen Bias und Varianz für eine bestimmte Anwendung zu finden, ist mit besser untersuchten und etablierteren traditionellen ML-Algorithmen einfacher. Mit den komplexeren Deep-Learning-Algorithmen kann dies schwierig zu erreichen sein.

Abschluss

Deep-Learning-Systeme sind eine spezielle Teilmenge von ML, die tiefe, mehrschichtige neuronale Netze nutzen, um komplexe Probleme mit großen Datenmengen zu lösen. Obwohl sie eine überlegene Genauigkeit und Verarbeitungsfähigkeiten bieten, gehen sie mit Nachteilen einher, wie z. B. einer eingeschränkten Interpretierbarkeit, der Abhängigkeit von umfangreichen Daten und einer begrenzten Optimierungsflexibilität.

Im Gegensatz dazu sind herkömmliche ML-Methoden häufig kostengünstiger, einfacher bereitzustellen und liefern transparentere und vorhersehbarere Ergebnisse. Sie lassen sich auch einfacher auf bestimmte Aufgaben abstimmen. Beide Ansätze haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, und das Verständnis ihrer Anwendungen und Grenzen ist für eine effektive Implementierung in realen Szenarien von entscheidender Bedeutung.