Artikel aktualisiert am 15. März 2024
Alexa kann Lebensmittel bestellen oder Ihre Lieblingsmusik abspielen, und Siri kann Sie an wichtige Termine erinnern und E-Mails beantworten. Obwohl sie von unterschiedlichen Entwicklern stammen, sind beide digitale Sprachassistenten und fortschrittliche Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI).
Sie sind auch ein klarer Beweis dafür, dass Technologie ein untrennbarer Teil unseres Lebens geworden ist. Sie entwickelt sich ständig weiter, erleichtert alltägliche Aktivitäten, hilft uns, Berge von Informationen zu analysieren und beschleunigt langwierige Prozesse.
Um jedoch den vollen Nutzen aus Ihren Unternehmensdaten zu ziehen, muss man unbedingt in Systeme investieren, die bei der Verarbeitung der Daten helfen und verwertbare Erkenntnisse liefern können. Daher werden datengetriebene Unternehmen – die Daten wie ein strategisches Gut behandeln – die Geschäftswelt in den kommenden Jahren dominieren.
Doch obwohl viele Unternehmen KI, Machine Learning und Deep Learning als Schlagworte verwenden, um ihren Einfallsreichtum unter Beweis zu stellen, fällt es Führungskräften immer noch schwer, die Bedeutung dieser Begriffe zu verstehen und wie sie ihrem Unternehmen und ihren Kund:innen greifbare Vorteile bringen.
In diesem Artikel werden wir uns mit folgenden Themen beschäftigen:
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der nach Möglichkeiten sucht, das menschliche Denken in Maschinen und Computersystemen zu simulieren. Das Ziel ist es, den Denkprozess nachzuahmen oder sogar zu verbessern und uns so Zugang zu einer neuen Ebene des technologischen Fortschritts zu verschaffen.
Die Geschichte der KI ist jedoch nicht neu. Sie begann nach dem Zweiten Weltkrieg, als der britische Mathematiker Alan Turing eine scheinbar einfache Frage stellte: Ist es möglich, dass Maschinen selbstständig denken können?
Heute gibt es vier Arten von künstlicher Intelligenz: reaktive Maschinen, begrenzte Speicherkapazität, Theorie des Geistes (Theory of mind) und Selbstwahrnehmung. Die letzten beiden sind jedoch nur theoretisch und beschränken sich (zumindest im Moment) auf die Hollywood-Leinwand.
Aber was haben KI, Machine Learning und Deep Learning miteinander zu tun, und worin unterscheiden sie sich?
Was ist Machine Learning?
Entwicklung von Systemen, die auf der Grundlage von eingehenden Daten mit der Zeit lernen können. In den meisten Fällen erhalten Computer strukturierte Daten, analysieren diese dann mithilfe von Algorithmen und handeln auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse.
Die strukturierten Daten werden in Form von Zeilen und Spalten eingegeben und so kategorisiert, dass Computer damit arbeiten können. Außerdem können Algorithmen für Machine Learning eingehende Daten sofort sortieren und darauf entsprechend reagieren, ohne dass zusätzliche menschliche Eingriffe erforderlich sind.
Daher basiert Machine Learning hauptsächlich auf Selbstständigkeit, aber einige Untergruppen – wie das überwachte und halbüberwachte Lernen – benötigen menschliches Eingreifen. Hier benötigen die Systeme Datenwissenschaftler, die sie mit Trainingsdaten füttern und ein bestimmtes Modell bereitstellen, das ihnen beibringt, auf die Eingaben zu reagieren und sie zu klassifizieren.
Unüberwachtes Lernen hingegen verwendet ungekennzeichnete Daten und kann selbstständig Verbindungen und Muster erkennen.
Bestärkendes Lernen ist ein weiterer wichtiger Bereich des Machine Learning, bei dem das System auf der Grundlage seiner eigenen früheren Erfahrungen lernt. Es wird hauptsächlich für komplexe Aufgaben mit flexiblen, unvorhersehbaren und großen Datensätzen verwendet. Diese Untergruppe des Machine Learning spielt zum Beispiel in der Robotik eine wichtige Rolle.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein fortschrittlicher Bereich des Machine Learning, der dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist, um vielfältige und komplexe interne Darstellungen der Außenwelt zu erstellen.
Deep Learning ist zum Beispiel die Grundlage für das fahrerlose Auto der Zukunft. Da sich die Bedingungen auf der Straße ständig ändern, braucht man ein intelligentes System, das mit den Veränderungen Schritt hält.
Um dies zu erreichen, bauen Dateningenieure mehrschichtige, ausgeklügelte tiefe neuronale Netze (Deep Neural Network), die es ermöglichen, dass die Daten in hohem Maße miteinander verbunden bleiben, während sie zwischen neuronenähnlichen Knoten weitergeleitet werden.
Zwei Arten von Deep-Learning-Algorithmen sind am weitesten verbreitet:
- Faltende neuronale Netzwerke (Convolutional neural networks): Diese Algorithmen sind für die Verarbeitung von Bildern konzipiert. Sie scannen jedes Element eines Bildes und suchen nach einem Merkmal oder einem Objekt.
- Rekurrente neuronale Netze (Recurrent neural networks): Diese Algorithmen führen ein „Gedächtnis“ in das Machine Learning ein. Dadurch „lernt“ das System auf der Grundlage früherer Entscheidungen und Datenpunkte und bietet mehr Kontext bei der Bewertung neuer Informationen.
Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning
Wenn man über den Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning spricht, ist es am besten, mit dieser einfachen Aussage zu beginnen: Alle Deep-Learning-Methoden sind Machine Learning, aber nicht alle Machine-Learning-Methoden sind Deep Learning.
Es gibt zwar viele Unterschiede zwischen den beiden Untergruppen der KI, aber dies sind die größten:
Zeit und Geschwindigkeit
Systeme für Machine Learning sind relativ einfach einzurichten und benötigen nur einen geringen Trainingsaufwand. Im Gegensatz dazu erfordert Deep Learning deutlich mehr Ressourcen für die Einrichtung und das Training, aber bei sehr komplexen Problemen (z.B. Videoanalyse, Objekterkennung) liefern sie deutlich bessere Ergebnisse.
Hardware-Komplexität
Algorithmen für Machine Learning sind weniger komplex als Deep Learning und können auf herkömmlichen Computern ausgeführt werden. Andererseits benötigt Deep Learning systemleistungsstarke Geräte und mehr Strom für deren Betrieb.
Menge der benötigten Daten
Sowohl Machine Learning als auch Deep-Learning-Systeme können strukturierte und unstrukturierte Daten nutzen. Der Unterschied liegt jedoch in der Menge der benötigten Daten, da Deep Learning oft Millionen von Datenpunkten benötigt, während Machine Learning mit nur tausend Datenpunkten auskommen kann.
Anwendung
Auch wenn Sie es vielleicht nicht bemerken, ist Machine Learning in Ihrem täglichen Leben präsent. Es ist zum Beispiel das System, das Ihnen die gerade gesehene Netflix-Sendung vorschlägt oder Facebook, das Ihre Freunde auf Fotos erkennt. Andererseits ist Deep Learning die Grundlage für autonomere und kompliziertere Systeme wie Betrugserkennung, selbstfahrende Autos, Verarbeitung natürlicher Sprache und visuelle Erkennung.
Häufig gestellte Fragen zu Machine Learning und Deep Learning
- Wie unterscheiden sich die Trainingsprozesse für Machine Learning und Deep Learning? Wie wirkt sich dieser Unterschied auf ihre Genauigkeit und Effizienz aus?
Wie bereits erwähnt, lernen Modelle für Machine Learning durch das Erkennen von Mustern und benötigen oft Menschen, um den Prozess zu verfeinern. Deep Learning hingegen verfügt über viele Schichten neuronaler Netze, die ihnen beim autonomen Lernen helfen. Dadurch sind diese Modelle bei der Verarbeitung großer Datensätze effizienter. Folglich werden Deep-Learning-Modelle mit zunehmender Datenmenge, die sie verarbeiten, immer genauer und effizienter – im Gegensatz zu herkömmlichen ML-Modellen, die in ihrer Leistung ein Plateau erreichen können.
- Welche Beispiele aus der Praxis zeigen die Vorteile von Deep-Learning-Modellen im Vergleich zum herkömmlichen Machine Lernen?
Deep-Learning-Modelle können komplexe Muster erkennen und differenziertere Entscheidungen treffen als herkömmliche Modelle. Das bedeutet, dass sie in Anwendungsfällen wie der Vorhersage von Preis- oder Nachfrageänderungen auf der Grundlage von Marktveränderungen oder der Personalisierung von Empfehlungen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses auf der Grundlage früherer Verhaltensweisen oder demografischer Daten genauer sind.
- Wie sehen die Kosten von Deep Learning und Machine Learning im Vergleich aus?
Die Kosten für die Implementierung von Deep-Learning-Modellen sind in der Regel höher als beim traditionellen Machine Learning. Dies liegt daran, dass für Deep Learning leistungsfähigere Hardware und größere Datensätze benötigt werden. Die anfängliche Investition in Deep Learning kann jedoch durch die größere Effizienz und den geringeren Bedarf an menschlicher Aufsicht auf lange Sicht ausgeglichen werden. Bei der Entscheidungsfindung ist es immer am besten, die Investition mit der Komplexität der Anwendungsfälle zu vergleichen, auf die Sie sich konzentrieren, da dies die Entscheidung für die eine oder andere Lösung erheblich beeinflussen wird.
- Wie können Unternehmen den Return on Investment (ROI) bei der Einführung von Machine Learning oder Deep Learning messen?
Wie bei jeder Investition liegt der Schlüssel zur Messung des ROI darin, sich vor Beginn des Projekts klare und messbare Ziele zu setzen und dann die Fortschritte anhand dieser Benchmarks zu verfolgen. Je nach Anwendungsfall können Sie den ROI von Projekten für maschinelles Lernen und Deep Learning anhand verschiedener Kennzahlen messen. Dazu gehören Umsatzsteigerungen, geringere Betriebskosten oder die Verbesserung der Kundenzufriedenheit.
