Der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning

Die Begriffe Deep Learning und Machine Learning werden oft in der KI-Welt als austauschbare Buzzwords wahrgenommen. Doch das ist nicht richtig. Um das Feld der künstlichen Intelligenz besser zu verstehen, sollten wir uns mit den Begriffen und ihren Unterschieden auseinandersetzen. Keine Sorge, es ist nicht so schwierig, wie einige Artikel zum Thema behaupten.

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Machine Learning bedeutet, dass Computer mithilfe von Algorithmen aus Daten lernen und Aufgaben ohne explizite Programmierung ausführen können. Deep Learning hingegen verwendet eine komplexe Struktur von Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachgebildet sind. Dadurch ist es möglich, unstrukturierte Daten wie Dokumente, Bilder und Texte zu verarbeiten.

Kurz gesagt ist Deep Learning eine spezialisierte Unterkategorie von Machine Learning, das wiederum eine Unterkategorie von künstlicher Intelligenz ist. Mit anderen Worten, Deep Learning ist Machine Learning.

Aber lassen Sie uns ein wenig tiefer graben.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist der Oberbegriff, wenn Computer aus Daten lernen. Es beschreibt den Schnittpunkt von Informatik und Statistik, bei dem Algorithmen verwendet werden, um eine bestimmte Aufgabe ohne explizite Programmierung auszuführen. Stattdessen erkennen sie Muster in den Daten und treffen Vorhersagen, wenn neue Daten eintreffen.

Der Lernprozess dieser Algorithmen kann im Allgemeinen überwacht oder nicht überwacht sein, abhängig von den verwendeten Daten. Eine traditionelle Machine Learning-Technik kann so einfach sein wie lineare Regression. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten Ihr Einkommen anhand Ihrer höheren Bildungsjahre vorhersagen. In diesem Fall müssen Sie eine Funktion definieren, z.B. Einkommen = y + x * Jahre der Bildung. Anschließend geben Sie Ihrem Algorithmus eine Menge Trainingsdaten. Das könnte eine einfache Tabelle mit Daten über die höheren Bildungsjahre einiger Personen und ihrem zugehörigen Einkommen sein. Lassen Sie nun den Algorithmus die Linie zeichnen, z.B. durch eine Methode der kleinsten Quadrate. Nun können Sie dem Algorithmus einige Testdaten geben, z.B. Ihre persönlichen Jahre der höheren Bildung, und lassen Sie ihn Ihr Einkommen vorhersagen.

Obwohl dieses Beispiel einfach klingt, zählt es als Machine Learning. Die treibende Kraft hinter Machine Learning sind statistische Methoden. Der Algorithmus hat gelernt, eine Vorhersage zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden, basierend nur auf Mustern und Rückschlüssen.

Um es zusammenzufassen:

• Machine Learning befindet sich an der Schnittstelle von Informatik und Statistik und ermöglicht es Computern, ohne explizite Programmierung zu lernen.
• Es gibt zwei Hauptkategorien von Machine Learning-Problemen: überwachtes und nicht überwachtes Lernen.
• Ein Machine Learning-Algorithmus kann so einfach wie lineare Regression sein.

Schauen wir uns nun an, wie sich der Begriff Deep Learning dazu verhält.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning-Algorithmen können sowohl als anspruchsvolle und mathematisch komplexe Weiterentwicklung von Machine Learning-Algorithmen betrachtet werden. Das Feld hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten, und das aus gutem Grund: Neueste Entwicklungen haben zu Ergebnissen geführt, die zuvor für unmöglich gehalten wurden.

Deep Learning beschreibt Algorithmen, die Daten mit einer logischen Struktur analysieren, die ähnlich ist wie die Art und Weise, wie ein Mensch Schlussfolgerungen zieht. Beachten Sie, dass dies sowohl durch überwachtes als auch durch nicht überwachtes Lernen geschehen kann. Um dies zu erreichen, verwenden Deep Learning-Anwendungen eine geschichtete Struktur von Algorithmen, die als künstliches neuronales Netzwerk (ANN) bezeichnet wird. Das Design eines solchen ANN orientiert sich an den biologischen neuronalen Netzwerken des menschlichen Gehirns und ermöglicht einen Lernprozess, der viel leistungsfähiger ist als der von herkömmlichen Machine Learning-Modellen.

Betrachten Sie das obige Beispiel eines ANN. Die linke Schicht wird als Eingangsschicht bezeichnet, die rechte Schicht als Ausgangsschicht. Die mittleren Schichten werden als versteckte Schichten bezeichnet, da ihre Werte im Trainingsset nicht beobachtbar sind. Einfach ausgedrückt sind versteckte Schichten berechnete Werte, die vom Netzwerk verwendet werden, um seine “Magie” zu vollbringen. Je mehr versteckte Schichten ein Netzwerk zwischen der Eingangs- und Ausgangsschicht hat, desto tiefer ist es. Im Allgemeinen wird jedes ANN mit zwei oder mehr versteckten Schichten als tiefes neuronales Netzwerk bezeichnet.

Heutzutage wird Deep Learning in vielen Bereichen eingesetzt. Im Bereich des autonomen Fahrens wird zum Beispiel Deep Learning verwendet, um Objekte wie STOP-Schilder oder Fußgänger zu erkennen. Das Militär verwendet Deep Learning, um Objekte aus Satellitenbildern zu identifizieren, um sichere oder unsichere Zonen für seine Truppen zu entdecken. Natürlich steckt auch in der Konsumelektronikindustrie viel Deep Learning. Sprachassistenten wie Amazon Alexa zum Beispiel nutzen Deep Learning-Algorithmen, um auf Ihre Stimme zu reagieren und Ihre Vorlieben zu kennen.

Wie wäre es mit einem konkreteren Beispiel? Stellen Sie sich vor, das Unternehmen Tesla verwendet einen Deep Learning-Algorithmus in seinen Autos, um STOP-Schilder zu erkennen. In einem ersten Schritt würde das ANN die relevanten Eigenschaften des STOP-Schildes identifizieren, auch Features genannt. Features können spezifische Strukturen im Eingangsbild sein, wie Punkte, Kanten oder Objekte. Während ein Software-Ingenieur bei einem herkömmlichen Machine Learning-Algorithmus die relevanten Features manuell auswählen müsste, ist das ANN in der Lage, automatisch Merkmale zu extrahieren. Die erste versteckte Schicht könnte lernen, Kanten zu erkennen, die nächste, Farben zu unterscheiden, und die letzte, komplexere Formen zu erkennen, die speziell der Form des zu erkennenden Objekts angepasst sind. Wenn das Deep Learning-Algorithmus mit Trainingsdaten gefüttert wird, lernt es schließlich aus seinen eigenen Fehlern, ob die Vorhersage gut war oder ob sie angepasst werden muss.

Insgesamt benötigen die Deep Learning-Algorithmen aufgrund der automatischen Merkmalsbildung und ihrer selbstlernenden Fähigkeiten nur wenig menschliches Eingreifen. Dies zeigt das enorme Potenzial von Deep Learning. Es gibt jedoch zwei Hauptgründe, warum es erst kürzlich so nutzbar geworden ist: die Verfügbarkeit von Daten und Rechenleistung.

Erstens benötigt Deep Learning unglaublich große Datenmengen (es gibt jedoch Ausnahmen von dieser Regel). Die autonome Fahrsoftware von Tesla benötigt beispielsweise Millionen von Bildern und Videostunden, um ordnungsgemäß zu funktionieren.

Zweitens benötigt Deep Learning erhebliche Rechenleistung. Mit dem Aufkommen von Cloud-Computing-Infrastrukturen und Hochleistungs-GPUs (Grafikprozessoren für schnellere Berechnungen) konnte die Trainingszeit eines Deep Learning-Netzwerks von Wochen (!) auf Stunden reduziert werden.

Aber wahrscheinlich eine der wichtigsten Fortschritte im Bereich des Deep Learning ist die Entwicklung des Transferlernens, d.h. die Verwendung vortrainierter Modelle. Der Grund dafür: Transferlernen kann als Heilmittel für den Bedarf an großen Trainingsdatensätzen angesehen werden, die für ANNs erforderlich sind, um sinnvolle Ergebnisse zu liefern.

Diese enormen Datenanforderungen waren früher der Grund, warum ANN-Algorithmen nicht als optimale Lösung für alle Probleme angesehen wurden. Für viele Anwendungen kann dieser Bedarf an Daten jedoch jetzt durch die Verwendung vortrainierter Modelle erfüllt werden. Falls Sie noch tiefer in das Thema eintauchen möchten, haben wir kürzlich einen Artikel zum Transferlernen veröffentlicht.

Zusammengefasst:

• Deep Learning ist eine spezialisierte Unterkategorie von Machine Learning.
• Deep Learning basiert auf einer geschichteten Struktur von Algorithmen, die als künstliches neuronales Netzwerk bezeichnet wird.
• Deep Learning hat hohe Datenanforderungen, erfordert jedoch nur wenig menschliches Eingreifen, um ordnungsgemäß zu funktionieren.
• Transferlernen ist ein Heilmittel für die Bedürfnisse großer Trainingsdatensätze.

Die Hauptunterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning

Dies ist eine häufig gestellte Frage, und wenn Sie bis hierhin gelesen haben, wissen Sie wahrscheinlich bereits, dass sie nicht korrekt gestellt wird. Deep Learning-Algorithmen sind Machine Learning-Algorithmen. Daher ist es besser darüber nachzudenken, was Deep Learning innerhalb des Machine Learning-Feldes besonders macht. Die Antwort: die Struktur des ANNs, der geringere Bedarf an menschlichem Eingreifen und die höheren Datenanforderungen.

Zunächst einmal haben traditionelle Machine Learning-Algorithmen eine eher einfache Struktur, wie lineare Regression oder Entscheidungsbäume. Deep Learning hingegen basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk, das wie ein menschliches Gehirn komplex und verzweigt ist.

Zweitens erfordern Deep Learning-Algorithmen viel weniger menschliches Eingreifen. Erinnern Sie sich an das Tesla-Beispiel? Wenn die STOP-Schild-Bilderkennungsalgorithmen ein traditionelleres Machine Learning-Algorithmus wären, würde ein Software-Ingenieur manuell Eigenschaften auswählen und einen Klassifikator zur Sortierung der Bilder auswählen sowie prüfen, ob die Ausgabe richtig ist und den Algorithmus anpassen, wenn dies nicht der Fall ist. Als Deep Learning-Algorithmus hingegen werden die Merkmale automatisch extrahiert, und der Algorithmus lernt aus seinen eigenen Fehlern.

Drittens benötigt Deep Learning zum ordnungsgemäßen Funktionieren viel mehr Daten als ein traditioneller Machine Learning-Algorithmus. Während Machine Learning mit tausend Datenpunkten arbeiten kann, benötigt Deep Learning oft Millionen von Datenpunkten. Aufgrund der komplexen, mehrschichtigen Struktur benötigt ein Deep Learning-System einen großen Datensatz, um Schwankungen zu eliminieren und qualitativ hochwertige Interpretationen zu ermöglichen.

Falls Sie noch mehr wissen möchten:

• Deep Learning ist eine spezialisierte Unterkategorie von Machine Learning.
• Deep Learning basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk.
• Deep Learning hat hohe Datenanforderungen, erfordert jedoch nur wenig menschliches Eingreifen, um ordnungsgemäß zu funktionieren.
• Transferlernen ist ein Heilmittel für große Trainingsdatensätze.

Aber wie steht es mit dem Codieren?

Deep Learning steckt in einigen Bereichen noch in den Kinderschuhen, aber seine Leistungsfähigkeit ist bereits enorm. Es wird hauptsächlich von großen Unternehmen mit umfangreichen finanziellen und personellen Ressourcen genutzt, da das Erstellen von Deep Learning-Algorithmen früher komplex und teuer war. Doch das ändert sich. Wir bei Levity glauben, dass jeder in der Lage sein sollte, seine eigenen individuellen Deep Learning-Lösungen zu entwickeln.

Wenn Sie wissen, wie man ein Tensorflow-Modell erstellt und auf mehreren TPU-Instanzen in der Cloud ausführt, hätten Sie wahrscheinlich nicht bis hierhin gelesen. Wenn nicht, sind Sie hier genau richtig. Denn wir bauen diese Plattform für Menschen wie Sie. Menschen mit Ideen, wie KI sinnvoll eingesetzt werden könnte, die jedoch Zeit oder Fähigkeiten zur technischen Umsetzung fehlen.

Ich behaupte nicht, dass ich es innerhalb einer vernünftigen Zeit schaffen könnte, obwohl ich behaupte, einiges über Programmierung, Deep Learning und sogar die Bereitstellung von Software in der Cloud zu wissen. Wenn Sie also durch diesen Artikel oder andere Artikel hungrig geworden sind, nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf. Wir suchen kontinuierlich nach guten Anwendungsfällen und freuen uns, mit Ihnen zu sprechen!

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