KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Jun 16, 2023

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind drei Schlagworte, die die Technologiewelt in den letzten Jahren im Sturm erobert haben. Obwohl diese Begriffe häufig synonym verwendet werden, sind sie nicht synonym. In diesem Blog werden wir uns mit den Unterschieden zwischen KI, ML und DL befassen und einige Beispiele aus der Praxis für deren Verwendung liefern.Was ist Künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff, der die Fähigkeit von Maschinen beschreibt, menschliche Intelligenz zu simulieren. Mit anderen Worten umfasst KI die Entwicklung von Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschenähnliche Intelligenz erfordern, wie etwa Problemlösung, Argumentation und Lernen. KI ist ein weites Feld, das jede Maschine oder jedes System umfasst, das Aufgaben ausführen kann die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie etwa logisches Denken, Problemlösung und Lernen. KI kann weiter in zwei Kategorien eingeteilt werden:1. Enge oder schwache KI : Hierbei handelt es sich um Systeme, die für die Ausführung bestimmter Aufgaben konzipiert sind, beispielsweise Spracherkennung oder Bildklassifizierung. Diese Systeme werden auf einen bestimmten Datensatz trainiert und können nur die Aufgabe ausführen, für die sie entwickelt wurden.2. Allgemeine oder starke KI : Dies sind Systeme, die jede intellektuelle Aufgabe ausführen können, die ein Mensch ausführen kann. Diese Art von KI existiert noch nicht und ist Gegenstand laufender Forschung. KI hat zahlreiche reale Anwendungen, beispielsweise im Gesundheitswesen, wo sie zur Analyse von Krankenakten und zur Diagnose von Krankheiten eingesetzt werden kann, und in der Automobilindustrie. wo damit selbstfahrende Autos entwickelt werden können.Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die die Entwicklung von Algorithmen umfasst, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen. Mit anderen Worten geht es bei ML darum, Maschinen darauf zu trainieren, Muster in Daten zu erkennen und diese Muster dann zu nutzen, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. ML ist eine Teilmenge der KI, die die Entwicklung von Algorithmen umfasst, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen. ML-Algorithmen sind darauf ausgelegt, ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, indem sie aus neuen Daten lernen. ML kann weiter in drei Kategorien eingeteilt werden:1. Überwachtes Lernen:Dabei wird ein ML-Modell anhand eines gekennzeichneten Datensatzes trainiert, bei dem die korrekte Ausgabe bekannt ist, um Vorhersagen zu neuen, unsichtbaren Daten zu treffen.2. Unüberwachtes Lernen:Dabei wird ein ML-Modell an einem unbeschrifteten Datensatz trainiert, dessen korrekte Ausgabe nicht bekannt ist, um Muster und Beziehungen in den Daten zu entdecken.3. Verstärkungslernen:Dabei wird ein ML-Modell trainiert, um durch Versuch und Irrtum zu lernen und Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen zu erhalten. ML hat zahlreiche reale Anwendungen, beispielsweise in der Finanzbranche, wo es zur Betrugserkennung eingesetzt werden kann, und in der Marketingbranche, wo es zur Personalisierung von Werbung eingesetzt werden kann.Was ist Deep Learning? Deep Learning ist eine Teilmenge von ML, die die Entwicklung neuronaler Netze beinhaltet. Neuronale Netze sind Algorithmen, die die Struktur des menschlichen Gehirns mit mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten nachahmen sollen. Beim Deep Learning werden diese neuronalen Netze anhand großer Datenmengen trainiert, sodass sie komplexe Muster lernen und genaue Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist besonders nützlich in Bereichen wie der Bild- und Spracherkennung, wo die Daten sehr komplex und mit herkömmlichen Algorithmen für maschinelles Lernen schwer zu analysieren sind. DL-Algorithmen simulieren die Funktionsweise des menschlichen Gehirns, indem sie mehrere Schichten miteinander verbundener Knoten verwenden Aus Daten lernen. DL eignet sich besonders gut für Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. DL war maßgeblich an der Entwicklung von KI-Systemen beteiligt, die Aufgaben ausführen können, die zuvor für Maschinen unmöglich galten, wie beispielsweise das Schlagen menschlicher Spieler B. in Spielen wie Go und Chess oder beim Identifizieren von Objekten in Bildern mit nahezu menschlicher Genauigkeit. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI, ML und DL verwandte, aber unterschiedliche Technologien sind, die die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, verändern. KI ist der weiteste Begriff und umfasst jede Maschine, die menschliche Intelligenz simulieren kann, während ML eine Teilmenge der KI ist, die die Entwicklung von Algorithmen umfasst, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen. DL ist eine Teilmenge von ML, bei der neuronale Netze verwendet werden, um komplexe Muster zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. Wenn wir die Unterschiede zwischen diesen Technologien verstehen, können wir ihre realen Anwendungen und die Auswirkungen, die sie auf die Gesellschaft haben, besser einschätzen. Technische Fragen in Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science können Ihnen helfen, mehr über dieses umfassende Thema zu verstehen. Deep Learning hat zahlreiche reale Anwendungen, beispielsweise in der Automobilindustrie, wo es zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge eingesetzt werden kann, und im Gesundheitswesen, wo es eingesetzt wird kann zur Analyse medizinischer Bilder verwendet werden.Unterschiede zwischen KI, ML und DLObwohl KI, ML und DL verwandt sind, gibt es einige wesentliche Unterschiede zwischen ihnen.1. Geltungsbereich KI ist der weiteste der drei Begriffe und umfasst jede Maschine, die menschliche Intelligenz simulieren kann. ML ist eine Teilmenge der KI, die sich speziell auf Maschinen konzentriert, die aus Daten lernen können. DL ist eine Teilmenge von ML, die sich speziell auf neuronale Netze konzentriert.2. Lernen Sowohl KI als auch ML können verschiedene Arten des Lernens umfassen, z. B. überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen. Allerdings konzentriert sich DL speziell auf die Verwendung neuronaler Netze, die durch einen Prozess namens Backpropagation lernen können.3. Komplexität KI kann entweder einfach oder komplex sein, je nachdem, welche Aufgabe sie erfüllen soll. ML-Algorithmen können komplexer sein als herkömmliche Algorithmen, im Allgemeinen sind sie jedoch weniger komplex als DL-Algorithmen. DL-Algorithmen können äußerst komplex sein und über viele Schichten miteinander verbundener Knoten verfügen, wodurch sie sich gut für Aufgaben eignen, die hochkomplexe Daten beinhalten, wie z. B. Bild- und Spracherkennung.4. Leistung KI und ML können beide zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden, ihre Leistung wird jedoch häufig durch die Qualität der Daten und des verwendeten Algorithmus begrenzt. DL hingegen hat sich bei der Lösung komplexer Probleme als äußerst effektiv erwiesen und übertrifft häufig herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen.5. Datenanforderungen ML-Algorithmen erfordern eine große Datenmenge, um daraus zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. DL-Algorithmen erfordern noch größere Datenmengen und die Daten müssen stark strukturiert sein, um effektiv zu funktionieren.6. Anforderungen an die Rechenleistung Das Training von DL-Algorithmen erfordert enorme Rechenleistung, was sie rechenintensiv macht. ML-Algorithmen erfordern weniger Rechenleistung als DL, können aber dennoch rechenintensiv sein.7. Interpretierbarkeit ML-Algorithmen sind im Allgemeinen besser interpretierbar als DL-Algorithmen, was bedeutet, dass es einfacher ist zu verstehen, wie sie zu ihren Vorhersagen oder Entscheidungen gelangt sind. DL-Algorithmen können undurchsichtiger sein, was es schwierig macht, zu verstehen, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen gelangt sind.8. Bewerbungen KI hat viele Anwendungen, darunter Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Robotik. ML wird in vielen Anwendungen eingesetzt, darunter Betrugserkennung, Empfehlungssysteme und Bilderkennung. DL wird in Anwendungen wie autonomem Fahren, Spracherkennung sowie Bild- und Videoerkennung eingesetzt.9. Trainingszeit:

Aufgrund der großen Datenmenge und der erforderlichen Rechenleistung benötigen DL-Algorithmen mehr Zeit zum Trainieren als ML-Algorithmen. ML-Algorithmen können relativ schnell trainiert werden.Beispiele aus der PraxisSchauen wir uns einige Beispiele aus der Praxis an, wie KI, ML und DL heute eingesetzt werden.Künstliche Intelligenz: 1. Siri und andere Sprachassistenten, die natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen nutzen, um Benutzeranfragen zu verstehen und darauf zu reagieren.2. Chatbots, die KI verwenden, um menschliche Gespräche zu simulieren und Kundensupport oder -unterstützung bereitzustellen.3. Teslas Autopilot, der eine Kombination aus Sensoren, Computer Vision und Deep-Learning-Algorithmen nutzt, um halbautonomes Fahren zu ermöglichen.Maschinelles Lernen: 1. Betrugserkennungssysteme, die Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, um Transaktionsdaten zu analysieren und potenziell betrügerische Aktivitäten zu identifizieren.2. Produktempfehlungssysteme, die von E-Commerce-Websites verwendet werden und maschinelles Lernen nutzen, um Benutzerdaten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen bereitzustellen.3. Von E-Mail-Anbietern verwendete Spamfilter, die maschinelles Lernen nutzen, um E-Mail-Inhalte zu analysieren und Spam-Nachrichten zu identifizieren und herauszufiltern.Tiefes Lernen: 1. Gesichtserkennungssysteme, die Deep-Learning-Algorithmen verwenden, um Gesichtsmerkmale zu analysieren und Personen zu identifizieren.2. In autonomen Fahrzeugen eingesetzte Bilderkennungssysteme, die Deep Learning nutzen, um Kamerabilder zu analysieren und Objekte und Hindernisse in der Fahrzeugumgebung zu identifizieren.3. Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Deep Learning nutzen, um menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen und Aufgaben wie Sprachübersetzung oder Stimmungsanalyse durchzuführen. Diese Beispiele veranschaulichen das vielfältige Anwendungsspektrum von KI, ML und DL in verschiedenen Branchen, darunter Transport, E- Handel, Sicherheit und Kundenservice. Sie veranschaulichen auch, wie diese Technologien zur Automatisierung und Optimierung komplexer Prozesse und Aufgaben eingesetzt werden, die früher ausschließlich von Menschen ausgeführt wurden.Abschluss KI, ML und DL sind drei verwandte, aber unterschiedliche Technologien, die die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, verändern. KI ist der weiteste Begriff und umfasst jede Maschine, die menschliche Intelligenz simulieren kann, während ML eine Teilmenge der KI ist, die die Entwicklung von Algorithmen umfasst, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen. DL ist eine Teilmenge von ML, bei der neuronale Netze verwendet werden, um komplexe Muster zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. Sie weisen deutliche Unterschiede hinsichtlich Datenanforderungen, Komplexität, Interpretierbarkeit, Rechenleistung und Anwendungsbereichen auf. Das Verständnis dieser Unterschiede kann Unternehmen dabei helfen, die richtige Technologie für ihre spezifischen Anforderungen auszuwählen und die Leistung ihrer KI-Systeme zu optimieren.