Deep Learning vs. Machine Learning
Machine Learning und Deep Learning helfen KI-Systemen dabei, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Der wichtigste Unterschied: Machine Learning umfasst verschiedene Verfahren und Modelltypen wie Regressionsmodelle, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines oder neuronale Netze. Deep Learning basiert dagegen auf tiefen neuronalen Netzen mit mehreren Schichten.
Deep Learning vs. Machine Learning: Was sind die Unterschiede?
Sowohl Machine Learning als auch Deep Learning sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Bei beiden Ansätzen handelt es sich um Methoden, mit denen KI-Systeme trainiert werden: Sie verarbeiten große Datenmengen, erkennen darin Muster und passen ihre Modelle so an, dass sie Muster in Daten erkennen und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Dabei ist Deep Learning eine Unterform von Machine Learning, die mit mehrschichtigen neuronalen Netzen arbeitet.
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Neuronale Netze
Um den Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning besser zu verstehen, hilft zunächst ein Blick auf neuronale Netze. Neuronale Netze sind eine Architektur, die grob vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Sie bestehen aus vielen miteinander verbundenen Recheneinheiten, die Informationen Schritt für Schritt verarbeiten. Man spricht dabei von sogenannten „Layern“ (Schichten). In der Regel haben neuronale Netze drei Arten von Layern:
- Input Layer: Hier werden die Daten eingegeben.
- Hidden Layer: In diesen Schichten verarbeitet das neuronale Netz den Input.
- Output Layer: Hier wird das Ergebnis ausgegeben.
Die Eingabeschicht und die Ausgabeschicht bilden Anfang und Ende des neuronalen Netzes. Dazwischen liegen die sogenannten Hidden Layer. Diese können unterschiedlich aufgebaut sein: Bei einfacheren Modellen gibt es oft nur eine oder wenige versteckte Schichten, bei aktuellen und komplexeren Modellen können es sehr viele Schichten und Millionen bis Milliarden Parameter sein. Jede dieser Schichten führt bestimmte Rechenoperationen mit den Werten aus der vorherigen Schicht durch und gibt das Ergebnis an die nächste Schicht weiter.
Diese Schichten kann man sich wie mehrere Verarbeitungsebenen vorstellen. Jede Ebene erkennt andere Merkmale in den Daten. Bei einem Bild könnte eine erste Ebene zum Beispiel einfache Linien oder Kanten erkennen, eine weitere Ebene Formen und eine spätere Ebene komplexere Strukturen wie Augen, Ohren oder Fell.
Während des sogenannten Trainings werden die Verbindungen und Gewichtungen zwischen den einzelnen Schichten so lange angepasst, bis die Ausgabeschicht möglichst zuverlässig ein zufriedenstellendes Ergebnis ausgibt. So kann ein System beispielsweise lernen zu erkennen, ob auf einem Bild ein Hund oder eine Katze zu sehen ist.
Machine Learning
Machine Learning bedeutet übersetzt maschinelles Lernen. Gemeint ist damit eine Methode der künstlichen Intelligenz, bei der ein Computer nicht jede einzelne Regel fest einprogrammiert bekommt. Stattdessen wird das System mit Daten trainiert und lernt daraus, Muster zu erkennen. Auf dieser Grundlage kann es später neue Daten einordnen, Vorhersagen treffen oder passende Entscheidungen vorschlagen.
Machine Learning kann auf verschiedene Verfahren zurückgreifen, darunter Entscheidungsbäume, Regressionsmodelle oder auch neuronale Netze. Wenn neuronale Netze im klassischen Machine Learning eingesetzt werden, sind sie meist weniger tief und bestehen aus wenigen Schichten. Deshalb wird klassisches Machine Learning häufig für Aufgaben verwendet, bei denen die Daten überschaubarer sind und die relevanten Merkmale leichter vorbereitet oder ausgewählt werden können.
Deep Learning
Deep Learning geht einen Schritt weiter und ist eine spezielle Form von Machine Learning. Auch hier wird ein System mit Daten trainiert, damit es Muster erkennt und neue Informationen einordnen kann. Der Unterschied liegt vor allem darin, wie das System diese Muster verarbeitet: Deep Learning nutzt künstliche neuronale Netze, die aus vielen Schichten bestehen. Als grobe Faustregel werden neuronale Netze häufig dann dem Deep Learning zugeordnet, wenn sie insgesamt mehr als nur die drei Grundschichten eines einfachen Netzes aufweisen. Eine allgemein verbindliche Mindestzahl gibt es jedoch nicht.
Der Vorteil von Deep Learning ist, dass das System dank der hohen Anzahl an Layern viele wichtige Merkmale selbst aus den Daten lernen kann. Bei klassischem Machine Learning müssen solche Merkmale häufiger vorher ausgewählt oder vorbereitet werden. Deshalb eignet sich Deep Learning besonders gut für komplexe Aufgaben mit großen Datenmengen, zum Beispiel für Bilderkennung, Spracherkennung, automatische Übersetzungen oder generative KI. Durch vortrainierte Modelle und Transfer Learning kann Deep Learning aber auch mit kleineren, spezialisierten Datensätzen sinnvoll eingesetzt werden, weil bereits gelernte Muster auf neue Aufgaben übertragen und anschließend angepasst werden.
Unterschiede von Deep Learning und Machine Learning im Überblick
| Machine Learning | Deep Learning | |
|---|---|---|
| Datenformat | Tendenziell strukturierte Daten, z. B. Tabellen oder Messwerte | Besonders geeignet für unstrukturierte Daten, z. B. Bilder, Sprache oder Texte |
| Datenbasis | Funktioniert oft auch mit kleineren oder überschaubaren Datensätzen | Benötigt in der Regel große Datenmengen |
| Merkmalsauswahl | Relevante Merkmale werden häufig vorher ausgewählt oder vorbereitet | Relevante Merkmale können während des Trainings selbst gelernt werden |
| Modellaufbau | Nutzt verschiedene Verfahren, z. B. Entscheidungsbäume, Regressionsmodelle oder neuronale Netze | Nutzt tiefe neuronale Netze mit vielen Schichten |
| Aufwand | Meist weniger rechenintensiv und einfacher umzusetzen | Meist rechenintensiver und aufwendiger umzusetzen |
| Anwendungsfeld | Gut geeignet für klar umrissene Aufgaben mit strukturierten Daten | Gut geeignet für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung oder generative KI |
Unterschiedliche Anwendungsgebiete
Online-Marketing
Im Bereich Online-Marketing setzen Unternehmen häufig Marketing-Analytics-Tools ein, die auf Machine Learning basieren. Sie werten vorhandene Daten aus und können verlässliche Prognosen geben, welche Art von Content zu Conversions führt, welche Inhalte Kundinnen und Kunden lesen wollen und welche Marketingkanäle besonders häufig zu Käufen führen.
Kundensupport
Auch Kundensupport-Chatbots können auf Machine Learning und Deep Learning beruhen. Einfachere Chatbots arbeiten häufig mit festen Regeln, Schlagworten oder Entscheidungsbäumen. Sie erkennen bestimmte Begriffe in einer Anfrage und führen Nutzerinnen und Nutzer Schritt für Schritt zu einer passenden Antwort.
Moderne KI-Chatbots nutzen dagegen häufig Natural Language Processing, Large Language Models und Deep-Learning-Verfahren. Solche Modelle werden meist mehrstufig entwickelt: Auf ein breites Vortraining folgen häufig Fine-Tuning und weitere Anpassungen, damit die Antworten besser zum jeweiligen Einsatzbereich passen. Dadurch können sie natürliche Sprache besser verarbeiten, Zusammenhänge in Anfragen erkennen und flexibler auf unterschiedliche Formulierungen reagieren.
Business Intelligence
Im Bereich Business Intelligence kann Machine Learning dabei helfen, Unternehmensdaten auszuwerten, Muster zu erkennen, Anomalien aufzudecken und Prognosen zu erstellen. So lassen sich zum Beispiel Umsatzentwicklungen, Nachfrage, Kundenverhalten oder Risiken besser einschätzen. Deep Learning wird vor allem dann interessant, wenn besonders große oder unstrukturierte Datenmengen wie Texte, Bilder, Sprache oder komplexe Verhaltensdaten verarbeitet werden sollen.
Reviewer
Melissa Senn
Melissa Senn ist seit 2016 bei IONOS und fokussiert sich im Digital Guide auf die Bereiche Website, E-Commerce, Social Media sowie KI. Als Digitalstrategin nutzt sie ihre umfassende SEO- und GEO-Erfahrung, um komplexe technologische Trends in praxisnahe Inhalte zu verwandeln.