Deep Learning vs. Machine Learning: Was ist was?

Wer den Begriff Künstliche Intelligenz oder auch „Artificial Intelligence“ hört, kann sich oft zunächst nichts Konkretes darunter vorstellen. Noch weniger können sich die meisten unter den Begriffen „Deep Learning“ oder auch „Machine Learning“ vorstellen. Es sind Begriffskonstrukte, die bei jedem Menschen ein anderes Bild im Kopf erzeugen: Pflegeroboter im Krankenhaus, autonome Autos oder womöglich „Science Fiction“-ähnliche Gestalten, wie der Terminator. Man kann sich nur schwer ein genaues Bild von „KI“ machen.  

Dabei ist das Gebiet der Künstlichen Intelligenz bereits über 60 Jahre alt. Der Begriff wurde 1955 von dem amerikanischen Forscher John McCarthy erfunden. Er bezeichnete die Disziplin der Künstlichen Intelligenz als die Wissenschaft und die Technologie zur Schaffung intelligenter Maschinen. Unter dem Begriff werden also alle Forschungsfelder zusammengefasst, die sich mit der Erbringung menschlicher Intelligenzleistungen durch Maschinen beschäftigen. KI ist nichts anderes, als eine Technik, die es Maschinen ermöglicht, wie Menschen zu agieren und aus Erfahrungen zu lernen. Aber wie tun sie das? Konkreter wird es, wenn von Machine Learning oder auch Deep Learning die Rede ist.

Machine Learning

Wie der Begriff es schon ausdrückt, geht es in diesem Bereich darum, wie Maschinen lernen: Algorithmen analysieren Daten, lernen daraus und wenden das Gelernte an, um Entscheidungen zu treffen. Die uns allen bekannte Empfehlung „Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, haben sich auch für jene Produkte interessiert“ ist ein einfaches Beispiel aus dem Bereich Machine Learning. Hier werden die eigenen Präferenzen mit denen anderer Kunden abgeglichen, um daraus Empfehlungen abzuleiten.

Deep Learning

Das Deep Learning ist nun so etwas wie eine erweiterte Disziplin des Machine Learnings. Hier nutzt das System eine weitaus komplexere Struktur – sogenannte künstliche neuronale Netze (ANN = artificial neural network) – um Lernerfolge zu erzielen. Dieses komplexe Netz von Algorithmen versetzt das System in die Lage, Daten anhand einer logischen Struktur kontinuierlich zu analysieren und selbst – ohne menschliches Zutun – entsprechende Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese mehrschichtige Struktur im Deep Learning ähnelt dem biologischen neuronalen Netzwerk des Gehirns und ermöglicht eine maschinelle Intelligenz, die schlicht und ergreifend leistungsfähiger ist, als die Modelle des Machine Learnings. Für unsere Zukunft sind das Deep Learning und seine Modelle richtungsweisend. Sie kommen überall dort zum Einsatz, wo große Datenmengen nach Modellen und Mustern untersucht werden können, z.B. in der Gesichts- oder Spracherkennung. Welche Möglichkeiten sich für Unternehmen im Bereich KI ergeben, zeigen wir Ihnen bei unserem Event am 26.03.2019. 

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