Deep Learning vs. Machine Learning – was sind die Unterschiede?

Künstliche Intelligenz ist vielen Menschen suspekt. Sie verstehen nicht, wie Computer lernen und intelligente Entscheidungen treffen können. Dabei sind die Grundzüge von KI für jeden nachvollziehbar.

Machine Learning und Deep Learning gehören zu den beiden wichtigsten Konzepten, die künstliche Intelligenz ermöglichen. Häufig werden beide Begriffe gleichgesetzt. Doch sie bezeichnen zwei grundlegend verschiedene Methoden, die unterschiedliche Anwendungsgebiete haben.

Begriffliche Einordnung

Sowohl Machine Learning als auch Deep Learning sind Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz. Im Ergebnis führen beide Ansätze dazu, dass Computer intelligente Entscheidungen treffen können. Deep Learning ist allerdings eine Unterform von Machine Learning, da es auf unbeaufsichtigtem Lernen basiert.

Die Intelligenz beschränkt sich in beiden Fällen auf einzelne Anwendungsfälle. Man spricht von einer schwachen künstlichen Intelligenz im Gegensatz zur starken künstlichen Intelligenz, die ähnlich wie der Mensch auf vielen Gebieten und unter vielen Umständen in der Lage wäre, intelligent zu entscheiden.

Beide Technologien sind darauf angewiesen, dass größere Mengen Daten zur Verfügung stehen, an denen die Systeme lernen können. Doch damit hören die Gemeinsamkeiten auch schon auf.

Deep Learning vs. Machine Learning: Was sind die Unterschiede?

Machine Learning ist die historisch ältere und einfachere Technologie. Sie arbeitet mit einem Algorithmus, den das System selbst anpasst, nachdem es durch einen Menschen Feedback erhalten hat. Voraussetzung für den Einsatz der Technologie ist das Vorliegen von strukturierten Daten. Das System wird zunächst mit strukturierten und kategorisierten Daten gefüttert und versteht auf diese Weise, wie neue Daten solcher Art einzuordnen sind. Je nach Einordnung führt das System anschließend programmierte Aktivitäten aus. Es erkennt zum Beispiel, ob ein Hund oder eine Katze auf einem Foto zu erkennen sind, und verschiebt die Dateien jeweils in unterschiedliche Ordner.

Nach einer ersten Anwendungsphase erfolgt die Optimierung des Algorithmus durch menschliches Feedback, indem das System über falsche Zuordnungen und die korrekte Kategorisierung informiert wird.

Beim Deep Learning sind keine strukturierten Daten notwendig. Das System arbeitet mit mehrschichtigen neuronalen Netzen, die verschiedene Algorithmen kombinieren und die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Dadurch ist es dem System möglich, auch unstrukturierte Daten zu bearbeiten.

Der Ansatz ist vor allem für komplexe Aufgaben geeignet, wenn nicht alle Aspekte von Objekten im Vorfeld kategorisiert werden können. Beim Deep Learning findet das System selbst geeignete Unterscheidungsmerkmale. In jeder Schicht wird der Input auf ein weiteres Merkmal untersucht und das System entscheidet anhand dessen am Ende, wie der Input einzuordnen ist.

Wichtig: Das System findet beim Deep Learning selbst geeignete Unterscheidungsmerkmale in den Daten, ohne dass eine Kategorisierung von außen vorgegeben werden muss. Ein Training durch einen Entwickler ist nicht notwendig. Das System prüft selbst, ob sich aufgrund von neuem Input Einordnungen verändern oder neue Kategorien ergeben.

Während Machine Learning bereits mit einer überschaubaren Datenbasis funktioniert, braucht Deep Learning wesentlich mehr Daten. Über 100 Millionen Datenpunkte sollte das System zur Verfügung haben, wenn es verlässliche Ergebnisse liefern soll.

Zudem ist die Technologie für Deep Learning aufwendiger zu realisieren. Sie benötigt mehr IT-Ressourcen und ist deutlich kostenintensiver als Machine Learning, sodass es zumindest aktuell nicht für die breite Masse an Unternehmen relevant ist.

Unterschiede von Machine Learning und Deep Learning im Überblick

  Machine Learning Deep Learning
Datenformat Strukturierte Daten Unstrukturierte Daten
Datenbasis Überschaubare Datenbasis > 1 Mio. Datenpunkte
Training Menschliche Trainer notwendig Selbstlernendes System
Algorithmus Ein veränderbarer Algorithmus Neuronales Netz aus Algorithmen
Anwendungsfeld Einfache Routine-Tätigkeiten Komplexe Aufgaben

Unterschiedliche Anwendungsgebiete

Man könnte Machine Learning als Vorgängertechnologie von Deep Learning betrachten. Tatsächlich lassen sich auch alle Aufgaben, die mittels Machine Learning gelöst werden können, auch von Deep Learning bearbeiten. Es wäre also nicht nötig, Deep Learning vs. Machine Learning abzuwägen.

Da Deep Learning wesentlich mehr Ressourcen benötigt, ist dies aber kein effizientes Vorgehen. Die Anwendungsgebiete beider Technologien sind deshalb in der Regel klar getrennt und was Machine Learning lösen kann, wird durch Machine Learning gelöst.

Für Unternehmen bringt der Einsatz beider Technologien einen enormen Wettbewerbsvorteil, da sowohl Machine Learning als auch Deep Learning noch längst nicht zum Standard des Unternehmensalltags gehören.

Anwendungsgebiete von Machine Learning

Online Marketing: Welche Marketing-Maßnahmen bringen Ergebnisse? Menschen sind meist schlecht darin, große Datenmengen zu überblicken und verlässliche Einschätzungen abzugeben. Hier setzen Marketing Analytics Tools an, die auf Machine Learning basieren. Sie werten vorhandene Daten aus und können verlässliche Prognosen geben, welche Art von Content zu Conversions führt, welche Inhalte Kunden lesen wollen und welche Marketingkanäle hauptsächlich in einen Kauf münden.

Kundensupport:  Chatbots können auf Machine Learning beruhen. Dann orientieren sie sich an Schlagworten, die in der Nutzeranfrage enthalten sind, und können den Kunden durch Rückfragen bzw. Entscheidungsfragen im Dialog zur gewünschten Information leiten.

Vertrieb: Was bei Netflix und Amazon funktioniert, lässt sich auf für den Vertrieb nutzen. Dank Machine Learning können Systeme erfolgreich vorhersagen, für welche Produkte und Dienstleistungen sich bestehende Kunden potenziell ebenfalls interessieren. Dabei sind die Systeme in der Lage, sehr detaillierte Empfehlungen abzugeben, was gerade bei großen Produktpaletten und stark individualisierbaren Produkten den Vertrieb vereinfacht.

Business Intelligence: Machine Learning kann auch dazu genutzt werden, wichtige Unternehmensdaten zu visualisieren und Prognosen für den menschlichen Entscheider nachvollziehbar zu machen.

Anwendungsgebiete von Deep Learning

IT-Sicherheit: Anders als beim Machine Learning erkennen IT- und Cybersicherheitssyteme, die auf Deep Learning basieren, nicht nur im Vorfeld definierte Gefahren, sondern auch neue und bis dato unbekannte Gefährdungen, da sie als Anomalien von der Mustererkennung des neuronalen Netzes erkannt werden. Die Effektivität von Sicherheitsmaßnahmen lässt sich mithilfe von Deep Learning um ein Vielfaches erhöhen.

Kundensupport: Chatbots, die auf Deep Learning basieren, verstehen natürliche Sprache von Menschen und sind nicht darauf angewiesen, dass bestimmte Schlagworte verwendet werden. Der Dialog ist wesentlich effizienter und die angebotene Lösung treffsicherer.

Content Creation: Mit Deep Learning kann die Erstellung von Content automatisiert werden. Sind ausreichend Inhalte als Datenbasis vorhanden, kann das System einen neuen Inhalt daraus kreieren und eigenständig Übersetzungen vornehmen.

Sprachassistenten: Digitale Assistenten wie Siri, Alexa und Google basieren auf Deep Learning. Auch im Unternehmenskontext halten die ersten Sprachassistenten Einzug. Nutzer können sie in natürlicher Sprache beispielsweise bitten, Bestellungen aufzugeben, E-Mails zu versenden, Reports zu erstellen oder Recherchen auszuführen.

Über die genannten Anwendungsbereiche hinaus kommen beide Technologien auch in vielen weiteren Lebensbereichen zum Einsatz, etwa in der Medizin, der Wissenschaft oder der Mobilität.


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