Deep Learning & Maschinelles Lernen: Was sind die Unterschiede?
In der heutigen Tech-Welt ist das Gerede über Künstliche Intelligenz (KI) und wie sie die Branche verändert, in aller Munde. Ähnlich wie das Internet der Dinge Mitte der 2010er Jahre oder das „Internet“ (wie man es damals verstand) in den 90er Jahren wird KI in den heutigen Medien viel verwendet, und für die meisten ist es nur eine vage Idee oder wird mit populären Tools wie ChatGPT oder Dall-E in Verbindung gebracht.
In diesem Artikel fügen wir dem Konzept der KI eine Definition und einen Kontext hinzu, indem wir es in zwei verschiedene Teile aufteilen: Deep Learning und maschinelles Lernen.
Wie man KI definiert
Eine beliebte Funktion der KI kann als eine Reihe von Algorithmen beschrieben werden, die verstärktes Lernen mit menschlichem Feedback durchführen. Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) stehen für die verschiedenen Ebenen der Komplexität, die diese Algorithmen besitzen können.
KI ist das große Dach, unter dem dieses Lernen stattfindet, während maschinelles Lernen die erste Beschreibung dieser Algorithmen unter dem KI-Dach war. Außerdem ist Deep Learning eine Unterkategorie des maschinellen Lernens.
Was also unterscheidet diese Kategorien voneinander? Die Antwort finden Sie, wenn Sie den KI-Lernprozess aufschlüsseln.
Der KI-Lernprozess
Menschen gehen an die Lösung neuer Probleme heran, indem sie das, was sie bereits wissen, nutzen, um Vermutungen über die Umgebung anzustellen und anschließend zu lernen, je nachdem, ob diese Vermutung richtig oder falsch ist.
Sie sind sich zum Beispiel sehr sicher, dass es sich bei dem Bild rechts um die Vorderseite einer Kamera handelt, weil Sie die Vorderseite einer Kamera wahrscheinlich schon einmal gesehen haben und der Kontext Sie zu diesem Schluss führt. Diese Behauptung ist richtig und daher haben Sie Ihre Fähigkeit, ein ähnliches Bild in der Zukunft zu erkennen, erhöht, da Sie ein zusätzliches korrektes Beispiel haben, auf das Sie sich beziehen können.
In der KI-Sprache wird dieser Prozess der Problemlösung unter Verwendung von Kontext und bereits Bekanntem als Inferenz bezeichnet, im Gegensatz zum Lernen durch Feedback und Wiederholung, das als Training bezeichnet wird.
Inferencing vs. Training
Inferencing und Training sind die beiden Hauptkomponenten sowohl beim tiefen als auch beim maschinellen Lernen. Sowohl das Inferencing als auch das Training von DL- und ML-Algorithmen beginnen mit einer Eingabeschicht, aus der die Daten stammen. Beim Menschen ist diese Eingabeschicht unsere fünf Sinne. Beim Sehen ist dies die Datensammlung, die auf der Rückseite Ihres Auges stattfindet, wenn Licht auf Ihre Stäbchen und Zapfen trifft und in sinnvolle elektrische Signale umgewandelt wird, die Ihr Gehirn verarbeiten kann.
Sowohl beim Deep Learning als auch beim maschinellen Lernen werden diese elektrischen Signale als Zahlen dargestellt, die jedem eingehenden Datenpunkt zugeordnet werden. Bei der Bildverarbeitung, dem KI-Äquivalent zum Sehen, ordnet der Algorithmus jedem einzelnen Bildpixel, das eingegeben wird, eine Zahl zu.
Wo der Unterschied den ganzen Unterschied ausmacht
Sowohl im Gehirn als auch im KI-Algorithmus werden die in der Eingabeschicht gesammelten Daten dann weggeschickt, um intensiv geprüft zu werden. Hier enden jedoch die Ähnlichkeiten zwischen dem Gehirn, der KI, dem Deep Learning und dem maschinellen Lernen.
Im menschlichen Gehirn werden sensorische Daten gesendet, um von Milliarden von Neuronen interpretiert zu werden, bei denen Training und Inferenz praktisch gleichzeitig stattfinden, während bei der KI meist getrennte Anlässe für Inferenz und Training erforderlich sind. Diese Inferenz- und Trainingsprozesse erfordern, dass die Daten durch so genannte verborgene Schichten geleitet werden, die im Wesentlichen als Neuronen in einer Verarbeitungsfunktion fungieren. Algorithmen des maschinellen Lernens haben nur eine dieser Schichten, während Deep Learning-Algorithmen über mehrere verfügen.
Deep Learning hat mehrere versteckte Schichten, während maschinelles Lernen nur eine hat. Dies ist der Hauptunterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen. Deep Learning ahmt daher das menschliche Gehirn besser nach und kann viel komplexere Aufgaben mit weitaus größerer Genauigkeit bewältigen. Wenn Sie heute an KI denken, denken Sie höchstwahrscheinlich an etwas, das tiefes Lernen nutzt, wie das bereits erwähnte ChatGPT, Dall-E oder sogar der virtuelle Assistent auf Ihrem Telefon.
„Deep Learning hat mehrere versteckte Schichten im Gegensatz zum maschinellen Lernen, das nur eine hat. Dies ist der Hauptunterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen. Deep Learning ahmt daher das menschliche Gehirn besser nach und ist in der Lage, viel komplexere Aufgaben mit viel größerer Genauigkeit zu bewältigen.“
ML & DL Ausgaben
Je nachdem, ob ein Training oder ein Inferencing stattfindet, endet der Prozess mit einigen Ergebnissen. Während des Trainings wird der gesamte Zyklus wiederholt, nachdem die mathematische Interpretation bzw. die „Gewichtung“ der Daten auf der Grundlage der Ergebnisse aktualisiert wurde.
Beim Menschen geschieht dies, wenn Sie lernen, ein bestimmtes Objekt zu erkennen, z. B. eine Pflanzenart. Nach einigem Üben und Lesen lernen Sie, auf bestimmte Merkmale der Pflanze zu achten, wie z.B. die Form oder Größe der Blätter, und andere, wie z.B. die Farbe oder Form des Stängels, nicht zu beachten. Dieser Prozess wird sich tausende Male wiederholen, bis der Algorithmus aufhört, immer genauer zu werden, wenn ihm ähnliche Daten vorgelegt werden.
Beim Inferencing ist die Ausgabe viel einfacher, da es sich um das handelt, wofür das Modell entwickelt wurde. Ein großes Sprachmodell (eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen, die auf Sprache trainiert und aufgebaut sind) wie ChatGPT gibt Sprache aus, und ein Transformer-Sprachmodell (eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen, die darauf trainiert sind, Sprache in einen anderen Zustand umzuwandeln) wie Dall-E gibt Bilder oder Aktionen aus. Da maschinelles Lernen auf eine versteckte Schicht beschränkt ist, sind auch die Ausgaben und damit die Anwendungen entsprechend begrenzt. Der Output des maschinellen Lernens kann aus Zahlen, Statistiken oder Bildern bestehen. Der Output des Deep Learning hingegen kann je nach Anwendungsfall von komplexer Sprache über Originalbilder bis hin zu informierten Aktionen an einem Fließband reichen.
Teguar erforscht und entwickelt weiterhin KI-Lösungen und integriert KI in unsere Geschäftsprozesse. Klicken Sie hier, um industrielle und medizinische Computer zu sehen, die für KI-Anwendungen bereit sind, und füllen Sie das Formular unten aus oder kontaktieren Sie uns per Chat, um zu besprechen, wie Teguar Ihr KI-Projekt unterstützen kann.
FAQs
Ist Deep Learning eine Unterkategorie des maschinellen Lernens? Ja, Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die über mehr versteckte neuronale Schichten verfügt.
Ist Deep Learning das Gleiche wie maschinelles Lernen? Meistens ja, denn der inhärente Prozess ist ähnlich, aber Deep Learning hat mehr versteckte neuronale Schichten, was es sehr viel leistungsfähiger macht.
Was sind DNNs und LLMs und was haben sie mit Deep und Machine Learning zu tun? DNN oder Deep Neural Networks sind neuronale Netze, die Deep Learning verwenden, und LLMs oder Large Language Models sind eine Form von DNNs, die sich mit Sprache als Ausgabe befassen.
Was ist ein neuronales Netzwerk? Ein neuronales Netzwerk ist eine Sammlung von Algorithmen und Verarbeitungsknoten, die so konzipiert sind, dass sie die Art und Weise nachahmen, wie ein Gehirn Neuronen zur Verarbeitung und Speicherung von Daten verwendet.
Wird das maschinelle Lernen obsolet? Maschinelles Lernen hat immer noch viele Einsatzmöglichkeiten, aber je mehr von KI erwartet wird, desto mehr Deep Learning und damit leistungsfähigere Hardware und größere Inputs werden benötigt.
