Deep Learning vs. Maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

In den letzten Jahren hat der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) ein schnelles Wachstum erlebt, das von mehreren Faktoren angetrieben wird einschließlich der Schaffung von ASIC-Prozessoren, erhöhtem Interesse und Investitionen von großen Unternehmen und der Verfügbarkeit von Große Daten. Und mit OpenAI und TensorFlow, die der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, haben viele kleinere Unternehmen und Einzelpersonen dies getan beschlossen, mitzumachen und ihre eigene KI durch verschiedenes maschinelles Lernen und Deep Learning zu trainieren Algorithmen.

Wenn Sie neugierig sind, was maschinelles Lernen und Deep Learning sind, welche Unterschiede es gibt und welche Herausforderungen und Einschränkungen bei der Verwendung bestehen, dann sind Sie hier genau richtig!

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Bereich innerhalb der künstlichen Intelligenz, der Computer trainiert, intelligente Vorhersagen und Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Abhängig vom Trainingsalgorithmus kann maschinelles Lernen ein Modell durch einfache Wenn-Dann-Regeln, komplexe mathematische Gleichungen und/oder neuronale Netzwerkarchitekturen trainieren.

Viele Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden strukturierte Daten, um Modelle zu trainieren. Strukturierte Daten sind Daten, die in einem bestimmten Format oder einer bestimmten Struktur organisiert sind, z. B. Tabellenkalkulationen und Tabellen. Das Trainieren eines Modells mit strukturierten Daten ermöglicht kürzere Trainingszeiten und geringere Ressourcenanforderungen und vermittelt Entwicklern ein klares Verständnis dafür, wie das Modell Probleme löst.

Modelle für maschinelles Lernen werden häufig in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, E-Commerce, Finanzen und Fertigung eingesetzt.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf Trainingsmodelle konzentriert, indem es nachahmt, wie Menschen lernen. Da es nicht möglich ist, mehr qualitative Informationen zu tabellieren, wurde Deep Learning entwickelt, um mit all den unstrukturierten Daten umzugehen, die analysiert werden müssen. Beispiele für unstrukturierte Daten wären Bilder, Social-Media-Beiträge, Videos und Audioaufnahmen.

Da es Computern schwer fällt, Muster und Beziehungen aus unstrukturierten Mustern genau zu identifizieren Daten, Modelle, die durch Deep-Learning-Algorithmen trainiert werden, brauchen länger zum Trainieren, benötigen riesige Datenmengen, Und spezialisierte KI-Trainingsprozessoren.

Auch der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen macht Deep Learning schwer verständlich, da die Eingabe eine komplexe, nichtlinearer und hochdimensionaler Algorithmus, bei dem es schwierig wird, festzustellen, wie das neuronale Netzwerk zu seiner Ausgabe gelangt ist, oder antworten. Deep-Learning-Modelle sind so schwer verständlich geworden, dass viele anfingen, sie als zu bezeichnen schwarze Kästen.

Deep-Learning-Modelle werden für komplexe Aufgaben verwendet, für deren Ausführung normalerweise ein Mensch erforderlich ist, wie z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache, autonomes Fahren und Bilderkennung.

Der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind zwei wichtige Bereiche innerhalb der künstlichen Intelligenz. Obwohl beide Methoden verwendet wurden, um viele nützliche Modelle zu trainieren, weisen sie ihre Unterschiede auf. Hier sind ein paar:

Komplexität von Algorithmen

Einer der Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning ist die Komplexität ihrer Algorithmen. Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden typischerweise einfachere und linearere Algorithmen. Im Gegensatz dazu verwenden Deep-Learning-Algorithmen die Verwendung künstlicher neuronaler Netze, die ein höheres Maß an Komplexität ermöglichen.

Erforderliche Datenmenge

Deep Learning verwendet künstliche neuronale Netze, um Korrelationen und Beziehungen zu den gegebenen Daten herzustellen. Da jedes Datenelement unterschiedliche Eigenschaften hat, benötigen Deep-Learning-Algorithmen oft große Datenmengen, um Muster innerhalb des Datensatzes genau zu identifizieren.

Andererseits wird maschinelles Lernen deutlich geringere Datenmengen benötigen, um ziemlich genaue Entscheidungen zu treffen. Da maschinelle Lernalgorithmen oft einfacher sind und weniger Parameter benötigen, könnten Modelle, die durch maschinelle Lernalgorithmen trainiert werden, mit einem kleineren Datensatz auskommen.

Interpretierbarkeit

Maschinelles Lernen erfordert strukturierte Daten sowie ein enges Eingreifen der Entwickler, um effektive Modelle zu erstellen. Dies erleichtert die Interpretation von maschinellem Lernen, da Entwickler beim Training der KI oft Teil des Prozesses sind. Das Maß an Transparenz sowie der kleinere Datensatz und weniger Parameter machen es einfacher zu verstehen, wie das Modell funktioniert und seine Entscheidungen trifft.

Deep Learning verwendet künstliche neuronale Netze, um aus unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos und Ton zu lernen. Die Verwendung komplexer neuronaler Netze lässt Entwickler im Dunkeln, wenn es darum geht zu verstehen, wie das Modell zu seiner Entscheidung gelangen konnte. Aus diesem Grund werden Deep-Learning-Algorithmen oft als „Black-Box“-Modelle betrachtet.

Ressourcen benötigt

Wie bereits erwähnt, erfordern maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen unterschiedliche Datenmengen und Komplexität. Da maschinelle Lernalgorithmen einfacher sind und einen deutlich kleineren Datensatz erfordern, könnte ein maschinelles Lernmodell auf einem Personal Computer trainiert werden.

Im Gegensatz dazu würden Deep-Learning-Algorithmen einen deutlich größeren Datensatz und einen komplexeren Algorithmus erfordern, um ein Modell zu trainieren. Obwohl das Training von Deep-Learning-Modellen auf Consumer-Hardware durchgeführt werden könnte, werden häufig spezialisierte Prozessoren wie TPUs eingesetzt, um eine erhebliche Zeitersparnis zu erzielen.

Arten von Problemen

Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen sind besser geeignet, um verschiedene Arten von Problemen zu lösen. Maschinelles Lernen eignet sich am besten für einfachere und linearere Probleme wie:

• Einstufung: Etwas anhand von Merkmalen und Attributen klassifizieren.
• Rückfall: Prognostizieren Sie das nächste Ergebnis basierend auf früheren Mustern, die auf Eingabe-Features gefunden wurden.
• Dimensionsreduktion: Reduzieren Sie die Anzahl der Funktionen, während Sie den Kern oder die wesentliche Idee von etwas beibehalten.
• Clustering: Gruppieren Sie ähnliche Dinge anhand von Merkmalen ohne Kenntnis bereits vorhandener Klassen oder Kategorien.

Deep-Learning-Algorithmen eignen sich besser für komplexe Probleme, die Sie einem Menschen anvertrauen würden. Zu solchen Problemen gehören:

• Bild- und Spracherkennung: Identifizieren und klassifizieren Sie Objekte, Gesichter, Tiere usw. in Bildern und Videos.
• Autonome Systeme: Autonomes Steuern/Fahren von Autos, Robotern und Drohnen mit begrenztem oder keinem menschlichen Eingreifen.
• KI-Game-Bots: Lassen Sie die KI spielen, lernen und Strategien verbessern, um Wettbewerbsspiele wie Schach, Go und Dota 2 zu gewinnen.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Die menschliche Sprache in Text und Sprache verstehen.

Obwohl Sie wahrscheinlich einfache und lineare Probleme mit Deep-Learning-Algorithmen lösen könnten, sind sie dafür am besten geeignet Algorithmen für maschinelles Lernen, da sie weniger Ressourcen zum Ausführen benötigen, kleinere Datensätze haben und nur minimales Training erfordern Zeit.

Es gibt andere Unterfelder für maschinelles Lernen

Sie verstehen jetzt den Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning. Wenn Sie jemals daran interessiert sind, Ihr eigenes Modell zu trainieren, denken Sie daran, dass Deep Learning nur eine Domäne innerhalb der Maschine ist Lernen, aber es könnte andere Unterdomänen für maschinelles Lernen geben, die besser zu dem Problem passen, das Sie versuchen lösen. Wenn dies der Fall ist, sollte das Erlernen anderer Unterdomänen des maschinellen Lernens Ihre Effizienz bei der Lösung eines Problems steigern.