Was ist der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Machine Learning (ML) ist die Wissenschaft, bei der ein Computerprogramm oder -system trainiert wird, um Aufgaben ohne explizite Anweisungen auszuführen. Computersysteme verwenden ML-Algorithmen, um große Datenmengen zu verarbeiten, Datenmuster zu identifizieren und genaue Ergebnisse für unbekannte oder neue Szenarien vorherzusagen. Deep Learning ist eine Untergruppe von ML, die spezifische algorithmische Strukturen verwendet, sogenannte neuronale Netzwerke, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Deep-Learning-Methoden versuchen, komplexere Aufgaben zu automatisieren, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Sie können Deep Learning zum Beispiel nutzen, um Bilder zu beschreiben, Dokumente zu übersetzen oder eine Tondatei in Text zu transkribieren.
Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen Machine Learning und Deep Learning?
Sie können sowohl Machine Learning (ML) als auch Deep Learning einsetzen, um Muster in Daten zu erkennen. Beide verlassen sich auf Datensätze, um Algorithmen zu trainieren, die auf komplexen mathematischen Modellen basieren. Während des Trainings finden die Algorithmen Korrelationen zwischen bekannten Ausgaben und Eingaben. Die Modelle können dann automatisch Ergebnisse auf der Grundlage unbekannter Eingaben generieren oder vorhersagen. Im Gegensatz zur herkömmlichen Programmierung erfolgt der Lernprozess ebenfalls automatisch mit minimalem menschlichem Eingreifen.
Hier sind weitere Ähnlichkeiten zwischen ML und Deep Learning.
Techniken der künstlichen Intelligenz
Sowohl ML als auch Deep Learning sind Teilbereiche der Datenwissenschaft und der künstlichen Intelligenz (KI). Beide können komplexe Rechenaufgaben erledigen, für deren Ausführung mit herkömmlichen Programmiertechniken sonst viel Zeit und Ressourcen erforderlich wären.
Statistische Grundlage
Deep Learning und ML verwenden beide statistische Methoden, um ihre Algorithmen mit Datensätzen zu trainieren. Diese Techniken beinhalten Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume, lineare Algebra und Infinitesimalrechnung. ML-Experten und Deep-Learning-Experten verstehen beide viel von Statistik.
Große Datensätze
Sowohl ML als auch Deep Learning benötigen große Mengen hochwertiger Trainingsdaten, um genauere Vorhersagen treffen zu können. So benötigt ein ML-Modell etwa 50 bis 100 Datenpunkte pro Merkmal, während ein Deep-Learning-Modell mit Tausenden von Datenpunkten pro Merkmal beginnt.
Vielfältige und unterschiedliche Anwendungen
Deep-Learning- und ML-Lösungen lösen komplexe Probleme in allen Branchen und Anwendungen. Die Lösung oder Optimierung dieser Art von Problemen würde erheblich mehr Zeit in Anspruch nehmen, wenn Sie herkömmliche Programmier- und Statistikmethoden verwenden würden.
Anforderungen an die Rechenleistung
Das Trainieren und Ausführen von ML-Algorithmen erfordert eine beträchtliche Rechenleistung - und die Anforderungen an die Rechenleistung sind beim Deep Learning aufgrund der höheren Komplexität noch höher. Die Verfügbarkeit von beidem für den persönlichen Gebrauch ist dank der jüngsten Fortschritte bei der Rechenleistung und den Cloud-Ressourcen nun möglich.
Allmähliche Verbesserung
Da ML- und Deep-Learning-Lösungen immer mehr Daten erfassen, werden sie bei der Mustererkennung immer genauer. Wenn dem System eine Eingabe hinzugefügt wird, verbessert sich das System, indem es diese als Datenpunkt für das Training verwendet.
Welche Einschränkungen des Machine Learning haben zur Entwicklung von Deep Learning geführt?
Traditionelles Machine Learning (ML) erfordert ein hohes Maß an menschlicher Interaktion durch Feature Engineering, um Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie beispielsweise ein ML-Modell trainieren, um Bilder von Katzen und Hunden zu klassifizieren, müssen Sie es manuell so konfigurieren, dass es Merkmale wie Augenform, Schwanzform, Ohrenform, Nasenkonturen usw. erkennt.
Da das Ziel von ML darin besteht, den Bedarf an menschlichen Eingriffen zu verringern, machen Deep-Learning-Techniken es überflüssig, dass der Mensch die Daten bei jedem Schritt kennzeichnet.
Deep Learning gibt es zwar schon seit vielen Jahrzehnten, aber in den frühen 2000er Jahren untersuchten Wissenschaftler wie Yann LeCun, Yoshua Bengio und Geoffrey Hinton das Gebiet genauer. Obwohl Wissenschaftler das Deep Learning weiterentwickelten, waren große und komplexe Datensätze in dieser Zeit begrenzt, und die zum Trainieren der Modelle erforderliche Rechenleistung war teuer. In den letzten 20 Jahren haben sich diese Bedingungen verbessert, und Deep Learning ist heute kommerziell rentabel.
Hauptunterschiede: Machine Learning und Deep Learning
Deep Learning ist ein Teilbereich von Machine Learning. Sie können es sich als eine fortgeschrittene ML-Technik vorstellen. Jedes hat eine Vielzahl von Anwendungen. Deep-Learning-Lösungen erfordern jedoch mehr Ressourcen — größere Datensätze, Infrastrukturanforderungen und Folgekosten.
Hier sind weitere Unterschiede zwischen ML und Deep Learning.
Vorgesehene Anwendungsfälle
Die Entscheidung, ML oder Deep Learning zu verwenden, hängt von der Art der Daten ab, die Sie verarbeiten müssen. ML identifiziert Muster aus strukturierten Daten, z. B. in Klassifizierungs- und Empfehlungssystemen. Beispielsweise kann ein Unternehmen mithilfe von ML anhand früherer Kundenabwanderungsdaten vorhersagen, wann sich ein Kunde abmeldet.
Andererseits eignen sich Deep-Learning-Lösungen eher für unstrukturierte Daten, bei denen ein hohes Maß an Abstraktion erforderlich ist, um Merkmale zu extrahieren. Zu den Aufgaben von Deep Learning gehören die Bildklassifizierung und die Verarbeitung natürlicher Sprache, bei denen die komplexen Beziehungen zwischen Datenobjekten identifiziert werden müssen. Eine Deep-Learning-Lösung kann beispielsweise Erwähnungen in sozialen Medien analysieren, um die Stimmung der Nutzer zu ermitteln.
Problemlösungsansatz
Traditionelles ML erfordert in der Regel Feature Engineering, bei dem Menschen Merkmale manuell aus Rohdaten auswählen, extrahieren und ihnen Gewichtungen zuweisen. Umgekehrt führen Deep-Learning-Lösungen Feature Engineering mit minimalem menschlichem Eingreifen durch.
Die neuronale Netzwerkarchitektur von Deep Learning ist vom Design her komplexer. Die Art und Weise, wie Deep-Learning-Lösungen lernen, ist der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden, wobei die Neuronen durch Knoten dargestellt werden. Tiefe neuronale Netzwerke bestehen aus drei oder mehr Knotenschichten, einschließlich Knoten der Eingangs- und Ausgangsschicht.
Beim Deep Learning ordnet jeder Knoten im neuronalen Netzwerk jedem Merkmal eigenständig Gewichtungen zu. Informationen fließen in Vorwärtsrichtung durch das Netzwerk von der Eingabe zur Ausgabe. Anschließend wird die Differenz zwischen der prognostizierten Leistung und der tatsächlichen Leistung berechnet. Und dieser Fehler wird durch das Netzwerk rückübertragen, um die Gewichtungen der Neuronen anzupassen.
Aufgrund des automatischen Gewichtungsprozesses, der Tiefe der Architekturebenen und der verwendeten Techniken muss ein Modell beim Deep Learning weit mehr Operationen lösen als beim ML.
Trainingsmethoden
ML verfügt über vier Haupttrainingsmethoden: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen. Andere Trainingsmethoden umfassen Transferlernen und selbstüberwachtes Lernen.
Im Gegensatz dazu verwenden Deep-Learning-Algorithmen verschiedene Arten komplexerer Trainingsmethoden. Dazu gehören konvolutionale neuronale Netzwerke, wiederkehrende neuronale Netzwerke, generative gegnerische Netzwerke und Autoencoder.
Leistung
Sowohl ML als auch Deep Learning haben spezifische Anwendungsfälle, in denen sie besser abschneiden als die jeweils anderen.
Für einfachere Aufgaben wie die Erkennung neu eingehender Spam-Nachrichten ist ML geeignet und übertrifft in der Regel Deep-Learning-Lösungen. Bei komplexeren Aufgaben wie der Erkennung medizinischer Bildgebung übertreffen Deep-Learning-Lösungen ML-Lösungen, da sie Anomalien identifizieren können, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind.
Menschliche Beteiligung
Sowohl ML- als auch Deep-Learning-Lösungen erfordern ein erhebliches menschliches Mitwirken, um zu funktionieren. Jemand muss ein Problem definieren, Daten vorbereiten, ein Modell auswählen und trainieren und dann eine Lösung bewerten, optimieren und bereitstellen.
ML-Modelle können für Menschen einfacher zu interpretieren sein, da sie von einfacheren mathematischen Modellen wie Entscheidungsbäumen abgeleitet sind.
Umgekehrt nimmt die detaillierte Analyse von Deep-Learning-Modellen viel Zeit in Anspruch, da die Modelle mathematisch komplex sind. Die Art und Weise, wie neuronale Netze lernen, macht es jedoch überflüssig, dass der Mensch die Daten kennzeichnet. Sie können die menschliche Beteiligung weiter reduzieren, indem Sie sich für vorab trainierte Modelle und Plattformen entscheiden.
Anforderungen an die Infrastruktur
Da sie komplexer sind und größere Datensätze benötigen, benötigen Deep-Learning-Modelle mehr Speicher und Rechenleistung als ML-Modelle. Während ML-Daten und -Modelle auf einer einzelnen Instance oder einem Servercluster ausgeführt werden können, erfordert ein Deep-Learning-Modell häufig Hochleistungscluster und andere umfangreiche Infrastrukturen.
Die Infrastrukturanforderungen für Deep-Learning-Lösungen können zu deutlich höheren Kosten führen als ML. Eine Vor-Ort-Infrastruktur ist für den Betrieb von Deep-Learning-Lösungen möglicherweise nicht praktikabel oder kostengünstig. Sie können eine skalierbare Infrastruktur und vollständig verwaltete Deep-Learning-Services nutzen, um die Kosten zu kontrollieren.
Zusammenfassung der Unterschiede: Machine Learning im Vergleich zu Deep Learning
| Machine Learning |
Deep Learning |
|
| Wie lautet es? |
ML ist eine Methode der künstlichen Intelligenz (KI). Nicht jedes ML ist Deep Learning. |
Deep Learning ist eine fortgeschrittene ML-Methode. Alles Deep Learning ist ML. |
| Am besten geeignet für |
ML eignet sich am besten für klar definierte Aufgaben mit strukturierten und beschrifteten Daten. |
Deep Learning eignet sich am besten für komplexe Aufgaben, bei denen Maschinen unstrukturierte Daten verstehen müssen. |
| Problemlösungsansatz |
ML löst Probleme durch Statistik und Mathematik. |
Deep Learning kombiniert Statistik und Mathematik mit neuronaler Netzwerkarchitektur. |
| Schulung |
Sie müssen manuell Merkmale aus Rohdaten auswählen und extrahieren und Gewichte zuweisen, um ein ML-Modell zu trainieren. |
Deep-Learning-Modelle können anhand von Feedback aus bekannten Fehlern selbst lernen. |
| Erforderliche Ressourcen |
ML ist weniger komplex und hat ein geringeres Datenvolumen. |
Deep Learning ist komplexer und hat ein sehr hohes Datenvolumen. |
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