{"id":2243660,"date":"2023-08-03T13:56:23","date_gmt":"2023-08-03T13:56:23","guid":{"rendered":"https:\/\/teguar.com\/eu\/deep-learning-maschinelles-lernen-was-sind-die-unterschiede\/"},"modified":"2025-11-06T19:10:46","modified_gmt":"2025-11-06T19:10:46","slug":"deep-learning-maschinelles-lernen-was-sind-die-unterschiede","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teguar.com\/eu\/de\/deep-learning-maschinelles-lernen-was-sind-die-unterschiede\/","title":{"rendered":"Deep Learning & Maschinelles Lernen: Was sind die Unterschiede?"},"content":{"rendered":"
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\"Kopfzeilenbild<\/figure>\n<\/div>\n

In der heutigen Tech-Welt ist das Gerede \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und wie sie die Branche ver\u00e4ndert, in aller Munde. \u00c4hnlich wie das Internet<\/a> 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 f\u00fcr die meisten ist es nur eine vage Idee oder wird mit popul\u00e4ren Tools wie ChatGPT<\/a> oder Dall-E<\/a> in Verbindung gebracht. <\/p>\n\n

In diesem Artikel f\u00fcgen wir dem Konzept der KI eine Definition und einen Kontext hinzu, indem wir es in zwei verschiedene Teile aufteilen: Deep Learning<\/strong> und maschinelles Lernen<\/strong>.<\/p>\n\n

\n\n

Wie man KI definiert<\/h2>\n\n

Eine beliebte Funktion der KI kann als eine Reihe von Algorithmen beschrieben werden, die verst\u00e4rktes Lernen<\/a> mit menschlichem Feedback durchf\u00fchren. Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) stehen f\u00fcr die verschiedenen Ebenen der Komplexit\u00e4t, die diese Algorithmen besitzen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\"Hierarchie\n\n

KI ist das gro\u00dfe Dach, unter dem dieses Lernen stattfindet, w\u00e4hrend maschinelles Lernen die erste Beschreibung dieser Algorithmen unter dem KI-Dach war. Au\u00dferdem ist Deep Learning eine Unterkategorie des maschinellen Lernens. <\/p>\n\n

Was also unterscheidet diese Kategorien voneinander? Die Antwort finden Sie, wenn Sie den KI-Lernprozess aufschl\u00fcsseln. <\/p>\n\n\"Nahaufnahme

Der KI-Lernprozess<\/h3>\n\n

Menschen gehen an die L\u00f6sung neuer Probleme heran, indem sie das, was sie bereits wissen, nutzen, um Vermutungen \u00fcber die Umgebung anzustellen und anschlie\u00dfend zu lernen, je nachdem, ob diese Vermutung richtig oder falsch ist.<\/p>\n\n

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 f\u00fchrt. Diese Behauptung ist richtig und daher haben Sie Ihre F\u00e4higkeit, ein \u00e4hnliches Bild in der Zukunft zu erkennen, erh\u00f6ht, da Sie ein zus\u00e4tzliches korrektes Beispiel haben, auf das Sie sich beziehen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n

In der KI-Sprache wird dieser Prozess der Probleml\u00f6sung unter Verwendung von Kontext und bereits Bekanntem als Inferenz<\/em> bezeichnet, im Gegensatz zum Lernen durch Feedback und Wiederholung, das als Training<\/em> bezeichnet wird.<\/p>\n\n

Inferencing vs. Training<\/h2>\n\n

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 f\u00fcnf Sinne. Beim Sehen ist dies die Datensammlung, die auf der R\u00fcckseite Ihres Auges stattfindet, wenn Licht auf Ihre St\u00e4bchen und Zapfen trifft und in sinnvolle elektrische Signale umgewandelt wird, die Ihr Gehirn verarbeiten kann. <\/p>\n\n

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-\u00c4quivalent zum Sehen, ordnet der Algorithmus jedem einzelnen Bildpixel, das eingegeben wird, eine Zahl zu. <\/p>\n\n

\n\n

Wo der Unterschied den ganzen Unterschied ausmacht<\/h2>\n\n\"Digitale\n\n

Sowohl im Gehirn als auch im KI-Algorithmus werden die in der Eingabeschicht gesammelten Daten dann weggeschickt, um intensiv gepr\u00fcft zu werden. Hier enden jedoch die \u00c4hnlichkeiten zwischen dem Gehirn, der KI, dem Deep Learning und dem maschinellen Lernen. <\/p>\n\n

Im menschlichen Gehirn werden sensorische Daten gesendet, um von Milliarden von Neuronen<\/a> interpretiert zu werden, bei denen Training und Inferenz praktisch gleichzeitig stattfinden, w\u00e4hrend bei der KI meist getrennte Anl\u00e4sse f\u00fcr 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, w\u00e4hrend Deep Learning-Algorithmen \u00fcber mehrere verf\u00fcgen. <\/p>\n\n

Deep Learning hat mehrere versteckte Schichten, w\u00e4hrend maschinelles Lernen nur eine hat.<\/strong> 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 gr\u00f6\u00dferer Genauigkeit bew\u00e4ltigen. Wenn Sie heute an KI denken, denken Sie h\u00f6chstwahrscheinlich an etwas, das tiefes Lernen nutzt<\/a>, wie das bereits erw\u00e4hnte ChatGPT, Dall-E oder sogar der virtuelle Assistent auf Ihrem Telefon. <\/p>\n\n

„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. <\/strong>Deep Learning ahmt daher das menschliche Gehirn besser nach und ist in der Lage, viel komplexere Aufgaben mit viel gr\u00f6\u00dferer Genauigkeit zu bew\u00e4ltigen<\/strong>.“<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n

\n\n

ML & DL Ausgaben<\/h2>\n\n

Je nachdem, ob ein Training oder ein Inferencing stattfindet, endet der Prozess mit einigen Ergebnissen. W\u00e4hrend des Trainings wird der gesamte Zyklus wiederholt, nachdem die mathematische Interpretation bzw. die „Gewichtung“ der Daten auf der Grundlage der Ergebnisse aktualisiert wurde. <\/p>\n\n\"Nahaufnahme\n\n

Beim Menschen geschieht dies, wenn Sie lernen, ein bestimmtes Objekt zu erkennen, z. B. eine Pflanzenart. Nach einigem \u00dcben und Lesen lernen Sie, auf bestimmte Merkmale der Pflanze zu achten, wie z.B. die Form oder Gr\u00f6\u00dfe der Bl\u00e4tter, und andere, wie z.B. die Farbe oder Form des St\u00e4ngels, nicht zu beachten. Dieser Prozess wird sich tausende Male wiederholen, bis der Algorithmus aufh\u00f6rt, immer genauer zu werden, wenn ihm \u00e4hnliche Daten vorgelegt werden. <\/p>\n\n

Beim Inferencing ist die Ausgabe viel einfacher, da es sich um das handelt, wof\u00fcr das Modell entwickelt wurde. Ein gro\u00dfes 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 beschr\u00e4nkt ist, sind auch die Ausgaben und damit die Anwendungen entsprechend begrenzt<\/a>. 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 \u00fcber Originalbilder bis hin zu informierten Aktionen an einem Flie\u00dfband reichen. <\/p>\n\n

Teguar erforscht und entwickelt weiterhin KI-L\u00f6sungen und integriert KI in unsere Gesch\u00e4ftsprozesse. Klicken Sie hier, um industrielle<\/a> und medizinische<\/a> Computer zu sehen, die f\u00fcr KI-Anwendungen bereit sind, und f\u00fcllen Sie das Formular unten aus oder kontaktieren Sie uns per Chat, um zu besprechen, wie Teguar Ihr KI-Projekt unterst\u00fctzen kann. <\/p>\n\n

FAQs<\/h2>\n\n

Ist Deep Learning eine Unterkategorie des maschinellen Lernens?<\/strong> Ja, Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die \u00fcber mehr versteckte neuronale Schichten verf\u00fcgt.<\/p>\n\n

Ist Deep Learning das Gleiche wie maschinelles Lernen?<\/strong> Meistens ja, denn der inh\u00e4rente Prozess ist \u00e4hnlich, aber Deep Learning hat mehr versteckte neuronale Schichten, was es sehr viel leistungsf\u00e4higer macht.<\/p>\n\n

Was sind DNNs und LLMs und was haben sie mit Deep und Machine Learning zu tun?<\/strong> 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.<\/p>\n\n

Was ist ein neuronales Netzwerk?<\/strong> 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. <\/p>\n\n

Wird das maschinelle Lernen obsolet?<\/strong> Maschinelles Lernen hat immer noch viele Einsatzm\u00f6glichkeiten, aber je mehr von KI erwartet wird, desto mehr Deep Learning und damit leistungsf\u00e4higere Hardware und gr\u00f6\u00dfere Inputs werden ben\u00f6tigt.<\/p>\n

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<\/div>\n\"Let's\n <\/picture>\n<\/div>\n\n

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