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28. Juni 2023 - 7 minutes

Maschinelles Lernen im Vergleich zu Deep Learning

Erfahren Sie mehr √ľber zwei spannende Techniken der k√ľnstlichen Intelligenz.

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Data Science & Machine Learning

In der Tech-Welt gibt es viele Schlagw√∂rter: maschinelles Lernen, Deep Learning und vieles mehr. Und obwohl sie √§hnlich klingen m√∂gen, unterscheiden sie sich tats√§chlich erheblich. Wir m√∂chten hier daher beide definieren, √ľber ihre √Ąhnlichkeiten und Unterschiede sprechen und sicherstellen, dass du am Ende dieses Artikels umfassend informiert bist.¬†

Aber bevor wir damit beginnen, sollten wir erst einmal festhalten, dass sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning zwei Ans√§tze sind, um k√ľnstliche Intelligenz zu erm√∂glichen.¬†

Was ist maschinelles Lernen?

Tauchen wir also direkt ins Thema ein: Wie lautet unsere Definition von maschinellem Lernen? Maschinelles Lernen ist ein relativ breiter Begriff, der Methoden umfasst, die entwickelt wurden, um k√ľnstliche Intelligenz unter Verwendung von Daten zu erm√∂glichen. Algorithmen f√ľr maschinelles Lernen fallen im Allgemeinen in zwei Kategorien: √ľberwachtes Lernen und un√ľberwachtes Lernen. In beiden F√§llen werden gro√üe Datenmengen verwendet, um Modelle zu trainieren und aussagekr√§ftige Muster und Beziehungen zu extrahieren. Die trainierten Modelle k√∂nnen dann auf neue Datenmengen oder Aufgaben angewendet werden.

Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Algorithmen und Techniken, einschlie√ülich der Auswahl an Techniken, die wir als ‚ÄěDeep Learning‚Äú bezeichnen. F√ľr die Zwecke dieses Artikels (und tats√§chlich werden die beiden Begriffe umgangssprachlich auch so verwendet) werden wir maschinelles Lernen und Deep Learning als zwei verschiedene Ans√§tze an das Trainieren von Modellen betrachten, um Vorhersagen und/oder Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen.

Beispiele f√ľr maschinelles Lernen aus der Praxis¬†

Maschinelles Lernen wird viel h√§ufiger eingesetzt, als du vielleicht denkst! Fr√ľher war es eine Nischenanwendung, aber mit der Einf√ľhrung leistungsstarker Tools wie PyTorch und TensorFlow kommen maschinelle Lerntechniken zunehmend in Projekten der Software-Entwicklung und Datenwissenschaft zum Einsatz. Hier sind einige Beispiele daf√ľr, wie maschinelles Lernen unser Leben jeden Tag verbessert:

  • Spam-Erkennung: Modelle f√ľr maschinelles Lernen k√∂nnen E-Mail-Inhalte analysieren, um E-Mails entweder als Spam oder als Nicht-Spam zu klassifizieren, sodass du unerw√ľnschte Nachrichten aus deinem bereits √ľberf√ľllten Posteingang herausfiltern kannst.

  • Empfehlungssysteme: Benutzt du soziale Medien? Verwendest du Streaming-Apps? Wenn ja, werden deine Pr√§ferenzen und dein Verhalten von Modellen mit maschinellem Lernen ausgewertet, um dir bessere Empfehlungen zu geben.

  • Medizinische Diagnose: √Ąrzte haben jetzt Zugang zu Hilfsmitteln, die Symptome, Testergebnisse und bildgebende Verfahren zur Unterst√ľtzung der Diagnose von Krankheiten ber√ľcksichtigen k√∂nnen. Wie cool ist das denn?

  • Betrugserkennung: Banken verwenden maschinelle Lernmodelle, um Nutzerkonten und -transaktionen kontinuierlich auf ungew√∂hnliches Verhalten zu √ľberpr√ľfen und Betrug wie Identit√§tsdiebstahl oder Kreditkartenbetrug zu verhindern.

Was ist Deep Learning? 

Neuronale Netzwerke und Deep Learning gehen miteinander Hand in Hand. Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, bei dem sogenannte k√ľnstliche neuronale Netzwerke zum Einsatz kommen, um aus Daten zu lernen. Neuronale Netzwerke verwenden mehrere miteinander verbundene Schichten k√ľnstlicher Neuronen (um die Hirnmetapher fortzusetzen) oder Knoten, die trainiert werden, um √ľbergeordnete Muster in Daten zu bilden. Deep Learning wird als leistungsf√§higere Form des maschinellen Lernens angesehen, da es verwendet werden kann, um aussagekr√§ftige Erkenntnisse aus gr√∂√üeren Datens√§tzen zu extrahieren und komplexere Probleme zu l√∂sen¬†‚Äď aber Deep-Learning-Modelle erfordern auch wesentlich mehr Rechenleistung und Trainingskompetenz.

Beispiele f√ľr Deep Learning aus der Praxis¬†

Deep Learning kommt bei komplexeren Problemen zum Einsatz und erfordert mehr Training und Verarbeitung als die Standardtechnik des maschinellen Lernens. Aber komplex hei√üt nicht gleich, dass es dabei um Dinge wie Raumfahrt geht! Selbst etwas, das f√ľr den Menschen sehr einfach ist, wie z.¬†B. das Erkennen von Formen und Objekten, kann f√ľr Maschinen tats√§chlich eine √§u√üerst schwierige Aufgabe sein. Sehen wir uns ein Beispiel an.

Angenommen, du trainierst ein Modell mit maschinellem Lernen und ein Deep-Learning-Modell, ein Haus zu erkennen. Das Modell mit maschinellem Lernen w√ľrde gro√üe, in etwa rechteckige Strukturen, die auf dem Boden stehen, als H√§user erkennen. Ein Deep-Learning-Modell hingegen w√ľrde Strukturen mit Fenstern, T√ľren und einem Dach als H√§user erkennen. Wenn du beiden Modellen ein Foto von einem Haus geben w√ľrdest, das auf dem Kopf steht, kann das Modell des maschinellen Lernens m√∂glicherweise nicht erkennen, dass es sich um ein Haus handelt, weil der Boden und der Himmel nicht dort sind, wo es sie erwartet hat, w√§hrend der Deep-Learning-Algorithmus Fenster, T√ľren und Dach erkennen und richtigerweise schlussfolgern w√ľrde, dass das Objekt auf dem Foto tats√§chlich ein Haus ist.

Was können Deep-Learning-Modelle noch tun? Hier sind einige weitere Beispiele:

  • Nat√ľrliche Sprachverarbeitung: Hast du schon von ChatGPT geh√∂rt? Sprachen sind unglaublich reichhaltig und komplex, aber Deep-Learning-Modelle k√∂nnen Sprache wie sonst keine Technik verarbeiten und synthetisieren.

  • Autonomes Fahren: Die Zukunft ist da! Viele Automobilhersteller (nicht nur Tesla!) bieten inzwischen autonome Fahrsoftware an. Wenn die Bedingungen richtig sind, kannst du das Lenkrad loslassen und dich einfach von deinem Auto dorthin bringen lassen, wo du hin musst. Autonome Fahrmodelle werden nur noch besser werden und wir gehen davon aus, dass schon bald jedes Auto diese Funktion standardm√§√üig anbieten wird.

  • Wirkstoffentdeckung: Wissenschaft ist nie eine einfache Angelegenheit und Pharmaunternehmen nutzen Deep-Learning-Modelle, um gro√üe chemische Datens√§tze zu analysieren, potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren und den Wirkstoffentdeckungsprozess zu beschleunigen.

Wie kann ich mir Expertenwissen aneignen?

Expertenwissen im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning zu erlangen, erfordert eine Kombination aus Erfahrung, Wissen, Neugier und K√∂nnen. Du brauchst daf√ľr nicht unbedingt einen Abschluss, aber Weiterbildung in Form eines Bootcamps oder eines akademischen Kurses wird dir definitiv dabei helfen, ein solides Grundwissen aufzubauen, um deine Lernreise voranzutreiben. Hier sind einige Schritte, die du ergreifen solltest, um dir Expertenwissen im Bereich maschinellen Lernens anzueignen:

  • Solide Kenntnis mathematischer Grundlagen: Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik und erfordert daher solide mathematische Grundkenntnisse. Ein Mathematikstudium ist keine Voraussetzung daf√ľr, sich mit maschinellem Lernen zu befassen, aber du solltest dich schon mit Themen wie linearer Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik wohlf√ľhlen. Wenn du damit noch nicht ganz so vertraut bist, mach dir keine Sorgen¬†‚Äď du kannst trotzdem schon einmal anfangen, dich mit maschinellem Lernen zu befassen und die theoretischen Inhalte nach und nach lernen.

  • Lerne¬†zu programmieren: Obwohl f√ľr maschinelles Lernen viel Theorie erforderlich ist, ist es absolut eine angewandte Wissenschaft und die beste M√∂glichkeit, den Umgang mit maschinellem Lernen oder Deep Learning zu √ľben, ist mit Python. Die Community f√ľr maschinelles Lernen verwendet Python und Bibliotheken wie Pandas, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.

  • √úbe deine F√§higkeiten: Es geht nichts √ľber √úbung. Es gibt viele kostenlose, √∂ffentlich zug√§ngliche Datens√§tze, anhand derer du maschinelle Lerntechniken √ľben kannst. Praktische Erfahrungen vertieft dein Verst√§ndnis und hilft dir, noch bessere Probleml√∂sungsf√§higkeiten zu entwickeln.

  • Werde in der Community aktiv: Expertenwissen bedeutet auch, immer √ľber die neuesten Trends und Erkenntnisse auf dem Laufenden zu sein. Der Austausch mit Fachleuten auf dem Gebiet, die Teilnahme an Branchenveranstaltungen und das Lesen akademischer Artikel sind allesamt M√∂glichkeiten, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.

  • Befasse dich mit fortgeschrittenen Themen: Sobald du dir eine solide Grundlage erarbeitet hast, kannst du dich mit fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, best√§rkendem Lernen, Computer Vision oder nat√ľrlicher Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Konzentriere dich dabei auf das, was dich am meisten interessiert.

Was ist besser: Maschinelles Lernen oder Deep Learning

Wir k√∂nnen nicht behaupten, dass einer dieser Ans√§tze besser oder schlechter ist, da ihre St√§rken und Schw√§chen stark von deinem spezifischen Anwendungsbereich abh√§ngen. Im Allgemeinen ist maschinelles Lernen eine gute Wahl f√ľr Probleme, die mit relativ einfachen Algorithmen gel√∂st werden k√∂nnen, w√§hrend Deep Learning eine gute Wahl f√ľr Anwendungen ist, die komplexere Analysen erfordern und von der Leistungsf√§higkeit neuronaler Netzwerke profitieren k√∂nnen. Sehen wir uns einige F√§lle an, in denen du maschinelles Lernen, aber nicht Deep Learning und umgekehrt verwenden solltest.

Maschinelles Lernen ist besser, wenn …

  • du nur √ľber einen kleinen Datensatz verf√ľgst: Algorithmen f√ľr maschinelles Lernen k√∂nnen Modelle mit viel weniger Daten trainieren, als du vielleicht denkst.

  • du die Ergebnisse interpretieren musst: Deep-Learning-Modelle sind oft Blackboxen¬†‚Äď wenn du die Ergebnisse deines Modells nachvollziehen k√∂nnen musst, ist ein Ansatz mit maschinellem Lernen wom√∂glich besser.

  • du schnelle Vorhersagen treffen musst: Maschinelle Lernmodelle lassen sich oft wesentlich schneller trainieren, da sie weniger Daten und weniger Rechenleistung erfordern.

Deep Learning ist besser, wenn …

  • du √ľber einen gro√üen Datensatz verf√ľgst: Deep-Learning-Algorithmen erfordern gro√üe Datenmengen.¬†

  • du genaue Vorhersagen treffen musst: Wir m√∂chten damit nicht sagen, dass Modelle des maschinellen Lernens nicht genau sind; wenn du jedoch eine √§u√üerst pr√§zise Vorhersage ben√∂tigst, liefert ein Deep-Learning-Modell wom√∂glich bessere Ergebnisse.

  • du ein komplexes Problem l√∂sen musst: Einige herk√∂mmliche Algorithmen f√ľr maschinelles Lernen haben m√∂glicherweise Probleme, Muster in komplexen Datens√§tzen zu finden. Ziehe dann stattdessen ein Deep-Learning-Modell in Betracht!

Letztendlich h√§ngt die beste Wahl von dem spezifischen Problem ab, das du l√∂sen m√∂chtest. Wenn du dir nicht sicher bist, welcher Ansatz f√ľr deinen Anwendungsbereich/deinen Fall am besten geeignet ist, ist es eine gute Idee, dich von Fachleuten im Bereich der Datenwissenschaft oder des maschinellen Lernens beraten zu lassen.

Mit so vielen Innovationen in einer so breiten Palette von Branchen ist maschinelles Lernen wahrscheinlich das aufregendste Gebiet unserer Zeit. Wenn du ganz vorne bei Innovationen dabei sein, das Potenzial von Daten entfesseln und einen erheblichen Einfluss auf die Welt haben m√∂chtest, dann sind wir davon √ľberzeugt, dass es keinen besseren Ausgangspunkt gibt, als an einem der Bootcamps von Ironhack teilzunehmen, um deine Tech-Reise auf den Weg zu bringen. Freue dich auf diese Reise, ergreife die Gelegenheit und eigne dir die F√§higkeiten und das Wissen an, um in die Welt des maschinellen Lernens einzusteigen. Worauf wartest du noch?

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