Deep Learning (tiefes Lernen) vs. maschinelles Lernen
Schon vor dem Aufkommen von Deep Learning gab es intelligentere Prozessoren, die uns bei der Bewältigung komplexer Aufgaben helfen können, wie zum Beispiel IBM Watson.
Doch das maschinelle Lernen kann inzwischen in Untergruppen unterteilt werden, was dazu führt, dass die Begriffe verwechselt oder vermischt werden. Deep Learning (tiefes Lernen) und maschinelles Lernen: Das eine ist ein Teil des anderen, wird aber oft synonym verwendet.
Wenn Sie daran interessiert sind, herauszufinden, was Deep Learning wirklich bedeutet, haben wir heute diesen Beitrag über Deep Learning und maschinelles Lernen erstellt. Außerdem gehen wir auf die jüngsten Fortschritte in dieser beliebten Untergruppe ein, um herauszufinden, welche der Technologien Sie nutzen können, um die Vorteile einer leistungsstarke KI sinnvoll anzuwenden.
Was ist maschinelles Lernen?
Unter maschinellem Lernen versteht man die Entwicklung und Nutzung von Computersystemen, die große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Schlussfolgerungen daraus ziehen. Es umfasst Systeme, die von Menschen trainiert werden (überwachtes und unüberwachtes ML). Maschinelles Lernen ist ein Teil der künstlichen Intelligenz und wird in kleinere Untergruppen unterteilt, zu denen auch Deep Learning gehört.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Art künstliches neuronales Netz, das Daten auf mehreren Ebenen verarbeitet, um daraus mehr hochrangige Merkmale zu gewinnen. Dieses Computersystem versucht die Art und Weise zu simulieren, wie Menschen durch Beispiele lernen. Dieser fortschrittliche Algorithmus kann unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Dokumente verarbeiten. Daher wird er für sehr komplexe Aufgaben eingesetzt, wie z.B. für selbstfahrende Autos, Objekterkennung und Sprachassistenten.
Deep Learning vs. maschinelles Lernen – was ist der Unterschied?
Zunächst ist es wichtig festzustellen, dass maschinelles Lernen die übergreifende Kategorie innerhalb der künstlichen Intelligenz ist, in der Deep Learning angesiedelt ist. Das bedeutet, dass Deep Learning ein Teil des maschinellen Lernens ist. Das maschinelle Lernen umfasst Algorithmen, die von Menschen unter Verwendung gelabelter Datensätze trainiert werden, während Deep Learning dies nicht tut. Beim Deep Learning lernt das System von selbst. Denken Sie nur an Alexa von Amazon: Jedes Mal, wenn Sie es auf eine falsche Antwort hinweisen, lernt es, selbständig und genauer zu antizipieren, was Sie stattdessen hören möchten.
Fortschritte beim Deep Learning
In den letzten Jahren gab es eine Reihe von Fortschritten, die die Deep Learning Technologie verbessern:
1. Transfer-Lernen
Bei diesem Ansatz werden vorab trainierte Modelle verwendet, um den Bedarf an riesigen Datensätzen zu umgehen. Da sich die Wissenschaft weiterentwickelt hat, gibt es heute so viele große Datensätze, dass es möglich ist, Informationen aus einem Problem zur Lösung eines anderen zu verwenden. Dies geschieht über Markov-Logik-Netzwerke und Bayes’sche Netzwerke, Logik erster Ordnung und probabilistische grafische Modelle.
2. Natural language processing ( Die Verarbeitung natürlicher Sprache)
NLP ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und hilft Systemen, die menschliche Sprache zu verstehen, um Probleme zu lösen. Die Entwicklung dieser Technologie erweitert das Deep Learning, indem sie es ermöglicht, Antworten über Sprache abzufragen und Spracheingaben neuer Daten oder Anfragen zu empfangen. Dadurch wird die Selbstlernfunktion verbessert und der Anwendungsbereich von Deep Learning erweitert. Und es ist ein Beispiel dafür, wie Deep Learning und maschinelles Lernen zusammenarbeiten.
3. Atomistische Simulation
Diese Simulation befasst sich mit der Art und Weise, wie biologische Systeme auf atomarer Ebene funktionieren. Laut der Royal Society of Chemistry haben maschinelle Lernpotenziale (MLPs) für atomistische Simulationen einen enormen Einfluss auf die Modellierung von Werkstoffen, da sie im Vergleich zu herkömmlichen Berechnungen um Größenordnungen schneller sind, ohne dass die Genauigkeit bei der Vorhersage von Werkstoffeigenschaften nennenswert beeinträchtigt wird. „Indem wir diese Daten in Deep-Learning-Umgebungen einsetzen, können wir besser verstehen, wie Atome reagieren, und das könnte enorme Auswirkungen auf eine Reihe von Bereichen haben, von der Produktformulierung bis zur Weltraumforschung.“
4. Bildgebung von Materialien
Da Maschinen nun ihre Lerntechniken auf Bilder anwenden können, bietet dies die Möglichkeit der Klassifizierung und Identifizierung von Keramiken, Polymeren, Metallen und anderen Materialien. Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Technologie in den Bereichen Chemie und Materialwissenschaft wird der Nutzen für Vorhersageaufgaben wahrscheinlich die Qualität der in diesen Bereichen getroffenen Annahmen verbessern.
5. Spektralanalyse
Spektrales Clustering ist ein neuer Ansatz zur Datenanalyse, bei dem Daten in kleinere dimensionale Cluster eingeteilt werden. Dabei werden alle ungeordneten Datenpunkte auf der Grundlage von Ähnlichkeiten sortiert. Insgesamt wird dadurch die Handhabung komplexer mehrdimensionaler Datensätze erleichtert. Die Anwendungen für die Spektralanalyse sind vielfältig und umfassen unter anderem Chemie und Astrophysik. DeepAI meint: „Aufgrund der einfachen Implantation und der relativ geringen Leistungsanforderungen im Vergleich zu anderen Clustering, ist das Spektrale Clustering eine der beliebtesten Formen der multivariaten statistischen Analyse.“
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Was können Deep Learning und maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen tun?
Maschinelles Lernen und Deep Learning können sich positiv auf Ihr Unternehmen auswirken. Von Predictive Analytics für den B2B-Vertrieb bis hin zur Suche nach dem nächsten innovativen Produktmerkmal – die Möglichkeiten sind endlos. Bei der Frage, ob Deep Learning oder maschinelles Lernen eingesetzt werden soll, kommt es auf den Bedarf an. Für die meisten Unternehmensanforderungen genügen einfache ML-Algorithmen. Deep Learning ist für die komplexesten Aufgaben wie selbstfahrende Gabelstapler und intelligente Transportroutensysteme reserviert. Allgemeine Algorithmen des maschinellen Lernens sind bereits intelligent genug, um Sie dabei zu unterstützen, aus Kauftrends Kapital zu schlagen, Kundenabwanderungen rechtzeitig zu erkennen und Verkaufsprognosen zu erstellen.
Deep Learning (tiefes Lernen) vs. maschinelles Lernen – Fazit
Insgesamt ist Deep Learning ein beliebter und wachsender Teil der maschinellen Lerntechnologie. Allerdings sollten Unternehmen immer genau evaluieren, ob eine Deep Learning Technologie auch wirklich nötig für deren Ziele sind. In vielen Praxis Fällen reichen herkömmliche maschinelles Lernen Algorithmen aus. Herkömmliche überwachte oder halbüberwachte Algorithmen können eine Fülle von Geschäftseinblicken bieten, ohne dass dafür eine millionenschwere Investition erforderlich ist.
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Literaturnachweis:
James Wang (2017): How Much Artificial Intelligence Does IBM Watson Have?
Devin Soni (2018): Introduction to Bayesian Networks
Journal of Applied Physics: Image-based machine learning for materials science
World Economic Forum: How deep learning can improve productivity and boost business
