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Machine Learning vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied?

Was ist der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz, Maschinellen Lernen, Neuronalen Netzwerken und Deep Learning?

Der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning ist, dass maschinelles Lernen eine Bandbreite an Methoden umfasst, wovon eine vertieftes Lernen ist. Folglich ist Deep Learning eine Art von Machine Learning, die auf neuronalen Netzen basiert.

Kurz gesagt: Was ist Machine Learning?

Machine Learning, oder auf Deutsch maschinelles Lernen, ist der Einsatz von Algorithmen um menschenähnliches Verhalten zu simulieren. Das Ziel hierbei ist es, ein Problem möglichst gut zu lösen, dabei aber für neu auftretende Probleme dieser Art Raum zu lassen. So kann Machine Learning bestimmte Probleme perfekt lösen, aber versagt dann in der Realität, da er sich zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert hat (sog. Overfitting).

Der Bereich Machine Learning wird meist in drei Bereiche gegliedert: Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning. Dabei wird im ersten Fall anhand von Beispielen ein Konzept gelernt, im zweiten wird nur innerhalb der Daten nach Mustern gesucht und der dritte Fall ist ein komplexes Zusammenspiel zwischen Daten und dem Agenten, der versucht, sich selbst zu optimieren.

Allgemein ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz. Nebst maschinellen Lernen gibt es zum Beispiel auch regelbasierte Systeme oder die sogenannte starke Intelligenz, die nicht nur spezielle Probleme lösen kann, sondern vollkommen flexibel und menschähnlich agiert. Von dieser “strong AI” sind wir jedoch faktisch noch sehr weit entfernt.

Kurz gesagt: Was ist Deep Learning?

Wie eingangs erwähnt ist Deep Learning eine von vielen Methoden im Bereich künstliche Intelligenz und somit im Bereich Machine Learning. Noch genauer ist Deep Learning eine Art von neuronalen Netzwerken (Neural Networks), das mehrere Hidden Layer besitzt. Ein Hidden Layer ist quasi die Abstraktionsebene zwischen dem Input und Output, was “Zwischenkonzepte” erarbeitet. 

Als Beispiel kann der Input ein Bild sein, die erste verdeckte Schicht sich auf Kanten im Bild spezialisieren und die zweite verdeckte Schicht auf den Unterschied von Kreisen und Rechtecken. Da dieses Beispiel ein neuronales Netz ist, das mehr als ein Hidden Layer besitzt, gilt es als “Deep Learning” oder zu deutsch “vertieftes Lernen”.

Einfach gesagt ist Deep Learning also ein neuronales Netz, das mehr als eine verdeckte Schicht besitzt. Und neuronale Netze sind Methoden innerhalb von Machine Learning, was wiederum ein Teilgebiet von künstlicher Intelligenz darstellt. 

Einfach erklärt: Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Zusammengefasst ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning, dass Deep Learning eine Methode im Gebiet des maschinellen Lernens darstellt. Genauer ist Deep Learning ein neuronales Netz, was als Methodik fest im Bereich künstlicher Intelligenz verankert ist. 

Kilian