Machine Learning und Deep Learning: Anwendungen

Die Gesellschaft, in der wir leben, entwickelt sich ständig weiter, und deshalb müssen wir uns an den technologischen Fortschritt anpassen oder untergehen.

Unabhängig von Ihrer spezifischen Berufsbezeichnung müssen Sie wissen, wie technologische Begriffe heute verwendet werden.

Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz wird viel über Machine Learning und Deep Learning gesprochen und geforscht.

Wenn Sie noch nichts davon gehört haben, wird es Zeit, sich auf den neuesten Stand zu bringen, und wir erklären Ihnen alles.

Lassen Sie uns die Definitionen durchgehen…

Künstliche Intelligenzen sind auf dem Vormarsch, und entgegen den Befürchtungen vieler Menschen beginnen immer mehr Menschen, sie als effektives Arbeitsinstrument zu nutzen.

Jetzt ist nicht der richtige Zeitpunkt, um darüber nachzudenken, ob diese Art von Intelligenz die Welt beherrschen wird oder nicht, sondern es geht zunächst darum, zu verstehen, wie sie so schnell funktionieren kann.

Bei der Entwicklung dieser Art von Intelligenz werden viele Techniken eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren.

Wenn Sie sich mit der Funktionsweise dieser Intelligenz befassen, werden Sie daher auf Begriffe wie Machine Learning und Deep Learning stoßen.

Bevor wir also über die Unterschiede zwischen beiden sprechen, ist es wichtig zu klären, worum es bei beiden geht:

Was ist Machine Learning?

Lassen Sie uns zunächst über Machine Learning sprechen, um zu verstehen, was es ist und wie es funktioniert.

Wenn wir von Machine Learning sprechen, meinen wir eine Technik, mit der künstliche Intelligenzen ohne explizite Programmierung selbstständig lernen können.

Dies ist möglich, weil sie einen Satz von Eingabedaten erhalten und durch Erfahrung mit diesen Daten lernen können.

Mit anderen Worten: Machine Learning nutzt das automatische Lernen, um Muster in den Daten zu finden, mit denen genaue Vorhersagen gemacht werden können.

Wenn man über Machine Learning spricht, unterscheidet man drei Kategorien dieser Art des automatischen Lernens:

1. Überwachtes Lernen

Beim Machine Learning bezieht sich das überwachte Lernen auf den Prozess, bei dem der Algorithmus eine Reihe von Eingabedaten mit bereits bekannten Ausgaben erhält.

Auf diese Weise ist der KI-Algorithmus in der Lage, durch einen Feedback-Prozess zu lernen.

Dadurch ist er in der Lage, seine Vorhersagen so anzupassen, dass sie immer näher an den richtigen Ergebnissen liegen.

2. Unüberwachtes Lernen

Die zweite Kategorie ist das unüberwachte Lernen, bei dem dem Algorithmus keine bekannte Ausgabe vorgegeben wird.

In diesem Fall kümmert sich die künstliche Intelligenz selbständig um die Suche nach Mustern und Clustern in den Daten.

3. Verstärkendes Lernen

Schließlich gibt es noch das Verstärkungslernen, bei dem der Algorithmus durch Interaktion mit der Umgebung lernt.

Dies ist zweifelsohne die Kategorie, die dem menschlichen Lernprozess am ähnlichsten ist.

Der Algorithmus erhält ebenfalls Belohnungen oder Bestrafungen für seine Handlungen und lernt, Entscheidungen zu treffen, die die Belohnungen maximieren und die Bestrafungen minimieren.

Was ist Deep Learning?

Jetzt, da Sie wissen, was Machine Learning ist, ist es an der Zeit, die Seite umzublättern und herauszufinden, worum es beim Deep Learning geht.

In diesem Fall handelt es sich um eine Technik des Machine Learning, bei der künstliche neuronale Netze verwendet werden, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Es handelt sich also um eine etwas neuartigere Technik als die vorherige, da sie mehrere Schichten miteinander verbundener Neuronen zur Analyse und Extraktion von Merkmalen aus den Daten verwendet.

Zweifellos ist die Art und Weise, wie Informationen mit Deep Learning verarbeitet werden, sehr interessant und war seinerzeit eine große Entdeckung für Entwickler.

Diese künstlichen neuronalen Netze bestehen aus mehreren Schichten von Knoten, von denen jede ein anderes Merkmal der Eingabedaten verarbeitet.

Während die Daten das Netzwerk durchlaufen, werden die Merkmale kombiniert und für genaue Vorhersagen verwendet.

Es ist erwähnenswert, dass Deep Learning eine Technik ist, die vor allem in Anwendungen eingesetzt wird, die Bildanalyse, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache erfordern.

Auch in Bereichen wie Robotik, Medizin und Technik ist es stark vertreten.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Nachdem wir nun die Definitionen beider Arten von Techniken eingehend erörtert haben, ist es an der Zeit, ihre Unterscheidungsmerkmale zu bestimmen.

Obwohl beide in der heutigen Technologie verwendet werden, ist es auch wahr, dass sie sich voneinander unterscheiden.

Wenn Sie wissen, worum es sich bei beiden handelt, haben Sie wahrscheinlich bereits eine Vorstellung davon, wie sie sich unterscheiden.

Damit Sie sie jedoch besser verstehen können, werden wir die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning erläutern:

1. Die Arten von Daten

Wie Sie sich vorstellen können, unterscheiden sich die Datentypen, die von diesen Techniken verarbeitet werden, stark voneinander.

Einerseits verwendet Machine Learning strukturierte Daten, während Deep Learning unstrukturierte Daten verwendet.

Daher ist die erste Technik besser in der Lage, mit manuell ausgewählten Merkmalen zu arbeiten, während die zweite Technik diese Merkmale automatisch extrahieren kann.

2. Die interne Architektur

Auch die interne Strukturierung der beiden Techniken ist sehr unterschiedlich.

Beim Machine Learning werden normalerweise Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um Vorhersagen zu treffen.

Beim Deep Learning hingegen werden künstliche Neuronen verwendet, die mit miteinander verbundenen Schichten interagieren, um die Informationen zu verarbeiten.

3. Die Art des Trainings

Wenn man an der Entwicklung beider Arten von Techniken arbeitet, kann man mehr oder weniger Zeit brauchen, um sie zu trainieren.

Wie Sie sich vorstellen können, dauert es beim Deep Learning länger, bis es fertig ist, da jedes der neuronalen Netze, aus denen es besteht, gut trainiert werden muss.

Beim Machine Learning hingegen, das mit Algorithmen arbeitet, ist das Training direkter und benötigt daher weniger Zeit.  

4. Verarbeitungskapazität

Ein Aspekt wie die Verarbeitungskapazität ist bei der Entwicklung künstlicher Intelligenzen sehr wichtig, und die Geschwindigkeit, mit der sie arbeiten, hängt von ihr ab.

Es ist jedoch anzumerken, dass Machine Learning in dieser Hinsicht eine größere Verarbeitungskapazität hat, da es nur auf der Verwendung bestimmter Algorithmen beruht.

Dies ist ein großer Unterschied zum Deep Learning, da die Daten eine größere Anzahl von Schichten durchlaufen müssen und die Verarbeitung im Allgemeinen langsamer ist.

5. Der Grad der Genauigkeit

Wenn es um die Genauigkeit geht, ist Deep Learning zweifellos viel genauer.

Obwohl die Funktionsweise des neuronalen Netzwerks das Training erschwert und verhindert, dass es gleichzeitig mit so vielen Daten arbeiten kann, ist es in Bezug auf die Genauigkeit von Vorteil.

Natürlich sollten Sie bedenken, dass die Genauigkeit dieser Techniken je nach Art des Programms oder der Anwendung, die Sie damit entwickeln wollen, variieren kann.

6. Leichtigkeit der Interpretation

Der letzte Unterschied, über den wir sprechen werden, ist die einfache Interpretation.

Hierzu ist anzumerken, dass Machine Learning viel einfacher zu interpretieren ist.

Das liegt daran, dass die Algorithmen mit Merkmalen arbeiten, die von den Entwicklern im Voraus ausgewählt werden.

Beim Deep Learning hingegen, bei dem die Merkmale aus neuronalen Netzen extrahiert werden, können die Ergebnisse etwas komplexer zu verstehen sein.

Beispiele für Anwendungen von Machine Learning und Deep Learning

Bevor wir den Artikel abschließen, haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, über die Anwendungen zu sprechen, die derzeit für beide Arten von Techniken zur Verfügung stehen.

Schließlich werden diese Techniken nicht nur von Programmen der künstlichen Intelligenz genutzt, sondern auch von Webbrowsern, mobilen Anwendungen usw.

Um zu verstehen, wie sehr beide Techniken in unserer heutigen Welt verankert sind, müssen wir uns mit den Anwendungen befassen, die ihnen heutzutage zur Verfügung stehen:

1. Spracherkennungssoftware

Wenn Sie schon einmal virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa benutzt haben, wissen Sie, dass deren Funktionsweise auf der Spracherkennung und dem Gesprochenen basiert.

Im Inneren dieser Art von Programmen wird Deep Learning eingesetzt, um die Eigenschaften der Stimme zu analysieren und das Gesagte in Text umzuwandeln, damit der Assistent es verstehen kann.

Dies ist im Übrigen auch etwas, das in Anwendungen vorkommt, die sich mit der Transkription von Sprache im Text befassen.

2. Stimmungsanalyse

Machine Learning wird häufig in der Stimmungsanalyse eingesetzt.

Mit Hilfe dieser Technik kann eine große Menge an Text analysiert werden, um festzustellen, ob er mit einer positiven, negativen oder neutralen Stimmung geschrieben wurde.

Diese Technik wird in sozialen Netzwerken verwendet, um festzustellen, wie sich die Menschen fühlen, wenn sie ihre Gefühle mitteilen.

3. Werkzeuge für autonomes Fahren

Die meisten neueren Automodelle verfügen über eine Funktion zum autonomen Fahren.

Diese funktioniert mit Hilfe einer Kamera, die die Umgebung aufnimmt, um festzustellen, welche Hindernisse es gibt, wo sich andere Fahrzeuge auf der Straße befinden oder in welche Richtung wir einparken sollten.

Das ist zweifellos eine große Hilfe für diejenigen, die gerade das Fahren lernen, aber haben Sie sich jemals gefragt, wie das funktioniert?

Nun, damit es funktioniert, wird Deep Learning eingesetzt, um die Umgebung zu analysieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

4. Computer Vision

Nach dem gleichen Prinzip wird Deep Learning auch in Programmen eingesetzt, die mit Computer Vision arbeiten.

Dies ist beispielsweise bei Überwachungsprogrammen der Fall, bei denen es möglich ist, die Aufnahmen einer Überwachungskamera mit Hilfe eines Computers zu analysieren.

Viele dieser Programme nutzen Deep Learning, um die Bilder zu analysieren und festzustellen, ob eine Gefahr in Sicht ist.

5. Anwendung in der heutigen Medizin

Zu guter Letzt sei darauf hingewiesen, dass in der Medizin heute Programme eingesetzt werden, die sowohl auf Machine Learning als auch auf Deep Learning basieren.

Auf diese Weise können sie große Mengen medizinischer Daten analysieren, um Vorschläge für eine mögliche Diagnose zu machen.

Darüber hinaus wird es auch in Programmen eingesetzt, die medizinische Bilder analysieren, um Krankheiten zu erkennen.

Jetzt, da Sie mehr über Machine Learning und Deep Learning wissen, können Sie etwas besser verstehen, wie künstliche Intelligenzen sie nutzen, um Daten und Informationen zu verarbeiten.

Angesichts der großen Effektivität beider Techniken ist es wahrscheinlich, dass wir im Laufe der Zeit mehr Anwendungen und Programme sehen werden, die sie nutzen.

Wenn Sie also wissen, worum es sich bei beiden handelt, werden Sie das Thema jedes Mal besser verstehen, wenn Sie davon hören.

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