In der Tech-Welt gibt es viele Schlagwörter: maschinelles Lernen, Deep Learning und vieles mehr. Und obwohl sie ähnlich klingen mögen, unterscheiden sie sich tatsächlich erheblich. Wir möchten hier daher beide definieren, über ihre Ähnlichkeiten und Unterschiede sprechen und sicherstellen, dass du am Ende dieses Artikels umfassend informiert bist.
Aber bevor wir damit beginnen, sollten wir erst einmal festhalten, dass sowohl maschinelles Lernen als auch Deep Learning zwei Ansätze sind, um künstliche Intelligenz zu ermöglichen.
Was ist maschinelles Lernen?
Tauchen wir also direkt ins Thema ein: Wie lautet unsere Definition von maschinellem Lernen? Maschinelles Lernen ist ein relativ breiter Begriff, der Methoden umfasst, die entwickelt wurden, um künstliche Intelligenz unter Verwendung von Daten zu ermöglichen. Algorithmen für maschinelles Lernen fallen im Allgemeinen in zwei Kategorien: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. In beiden Fällen werden große Datenmengen verwendet, um Modelle zu trainieren und aussagekräftige Muster und Beziehungen zu extrahieren. Die trainierten Modelle können dann auf neue Datenmengen oder Aufgaben angewendet werden.
Maschinelles Lernen umfasst verschiedene Algorithmen und Techniken, einschließlich der Auswahl an Techniken, die wir als „Deep Learning“ bezeichnen. Für die Zwecke dieses Artikels (und tatsächlich werden die beiden Begriffe umgangssprachlich auch so verwendet) werden wir maschinelles Lernen und Deep Learning als zwei verschiedene Ansätze an das Trainieren von Modellen betrachten, um Vorhersagen und/oder Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen.
Beispiele für maschinelles Lernen aus der Praxis
Maschinelles Lernen wird viel häufiger eingesetzt, als du vielleicht denkst! Früher war es eine Nischenanwendung, aber mit der Einführung leistungsstarker Tools wie PyTorch und TensorFlow kommen maschinelle Lerntechniken zunehmend in Projekten der Software-Entwicklung und Datenwissenschaft zum Einsatz. Hier sind einige Beispiele dafür, wie maschinelles Lernen unser Leben jeden Tag verbessert:
Spam-Erkennung: Modelle für maschinelles Lernen können E-Mail-Inhalte analysieren, um E-Mails entweder als Spam oder als Nicht-Spam zu klassifizieren, sodass du unerwünschte Nachrichten aus deinem bereits überfüllten Posteingang herausfiltern kannst.
Empfehlungssysteme: Benutzt du soziale Medien? Verwendest du Streaming-Apps? Wenn ja, werden deine Präferenzen und dein Verhalten von Modellen mit maschinellem Lernen ausgewertet, um dir bessere Empfehlungen zu geben.
Medizinische Diagnose: Ärzte haben jetzt Zugang zu Hilfsmitteln, die Symptome, Testergebnisse und bildgebende Verfahren zur Unterstützung der Diagnose von Krankheiten berücksichtigen können. Wie cool ist das denn?
Betrugserkennung: Banken verwenden maschinelle Lernmodelle, um Nutzerkonten und -transaktionen kontinuierlich auf ungewöhnliches Verhalten zu überprüfen und Betrug wie Identitätsdiebstahl oder Kreditkartenbetrug zu verhindern.
Was ist Deep Learning?
Neuronale Netzwerke und Deep Learning gehen miteinander Hand in Hand. Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, bei dem sogenannte künstliche neuronale Netzwerke zum Einsatz kommen, um aus Daten zu lernen. Neuronale Netzwerke verwenden mehrere miteinander verbundene Schichten künstlicher Neuronen (um die Hirnmetapher fortzusetzen) oder Knoten, die trainiert werden, um übergeordnete Muster in Daten zu bilden. Deep Learning wird als leistungsfähigere Form des maschinellen Lernens angesehen, da es verwendet werden kann, um aussagekräftige Erkenntnisse aus größeren Datensätzen zu extrahieren und komplexere Probleme zu lösen – aber Deep-Learning-Modelle erfordern auch wesentlich mehr Rechenleistung und Trainingskompetenz.
Beispiele für Deep Learning aus der Praxis
Deep Learning kommt bei komplexeren Problemen zum Einsatz und erfordert mehr Training und Verarbeitung als die Standardtechnik des maschinellen Lernens. Aber komplex heißt nicht gleich, dass es dabei um Dinge wie Raumfahrt geht! Selbst etwas, das für den Menschen sehr einfach ist, wie z. B. das Erkennen von Formen und Objekten, kann für Maschinen tatsächlich eine äußerst schwierige Aufgabe sein. Sehen wir uns ein Beispiel an.
Angenommen, du trainierst ein Modell mit maschinellem Lernen und ein Deep-Learning-Modell, ein Haus zu erkennen. Das Modell mit maschinellem Lernen würde große, in etwa rechteckige Strukturen, die auf dem Boden stehen, als Häuser erkennen. Ein Deep-Learning-Modell hingegen würde Strukturen mit Fenstern, Türen und einem Dach als Häuser erkennen. Wenn du beiden Modellen ein Foto von einem Haus geben würdest, das auf dem Kopf steht, kann das Modell des maschinellen Lernens möglicherweise nicht erkennen, dass es sich um ein Haus handelt, weil der Boden und der Himmel nicht dort sind, wo es sie erwartet hat, während der Deep-Learning-Algorithmus Fenster, Türen und Dach erkennen und richtigerweise schlussfolgern würde, dass das Objekt auf dem Foto tatsächlich ein Haus ist.
Was können Deep-Learning-Modelle noch tun? Hier sind einige weitere Beispiele:
Natürliche Sprachverarbeitung: Hast du schon von ChatGPT gehört? Sprachen sind unglaublich reichhaltig und komplex, aber Deep-Learning-Modelle können Sprache wie sonst keine Technik verarbeiten und synthetisieren.
Autonomes Fahren: Die Zukunft ist da! Viele Automobilhersteller (nicht nur Tesla!) bieten inzwischen autonome Fahrsoftware an. Wenn die Bedingungen richtig sind, kannst du das Lenkrad loslassen und dich einfach von deinem Auto dorthin bringen lassen, wo du hin musst. Autonome Fahrmodelle werden nur noch besser werden und wir gehen davon aus, dass schon bald jedes Auto diese Funktion standardmäßig anbieten wird.
Wirkstoffentdeckung: Wissenschaft ist nie eine einfache Angelegenheit und Pharmaunternehmen nutzen Deep-Learning-Modelle, um große chemische Datensätze zu analysieren, potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren und den Wirkstoffentdeckungsprozess zu beschleunigen.
Wie kann ich mir Expertenwissen aneignen?
Expertenwissen im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning zu erlangen, erfordert eine Kombination aus Erfahrung, Wissen, Neugier und Können. Du brauchst dafür nicht unbedingt einen Abschluss, aber Weiterbildung in Form eines Bootcamps oder eines akademischen Kurses wird dir definitiv dabei helfen, ein solides Grundwissen aufzubauen, um deine Lernreise voranzutreiben. Hier sind einige Schritte, die du ergreifen solltest, um dir Expertenwissen im Bereich maschinellen Lernens anzueignen:
Solide Kenntnis mathematischer Grundlagen: Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik und erfordert daher solide mathematische Grundkenntnisse. Ein Mathematikstudium ist keine Voraussetzung dafür, sich mit maschinellem Lernen zu befassen, aber du solltest dich schon mit Themen wie linearer Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik wohlfühlen. Wenn du damit noch nicht ganz so vertraut bist, mach dir keine Sorgen – du kannst trotzdem schon einmal anfangen, dich mit maschinellem Lernen zu befassen und die theoretischen Inhalte nach und nach lernen.
Lerne zu programmieren: Obwohl für maschinelles Lernen viel Theorie erforderlich ist, ist es absolut eine angewandte Wissenschaft und die beste Möglichkeit, den Umgang mit maschinellem Lernen oder Deep Learning zu üben, ist mit Python. Die Community für maschinelles Lernen verwendet Python und Bibliotheken wie Pandas, scikit-learn, TensorFlow und PyTorch.
Übe deine Fähigkeiten: Es geht nichts über Übung. Es gibt viele kostenlose, öffentlich zugängliche Datensätze, anhand derer du maschinelle Lerntechniken üben kannst. Praktische Erfahrungen vertieft dein Verständnis und hilft dir, noch bessere Problemlösungsfähigkeiten zu entwickeln.
Werde in der Community aktiv: Expertenwissen bedeutet auch, immer über die neuesten Trends und Erkenntnisse auf dem Laufenden zu sein. Der Austausch mit Fachleuten auf dem Gebiet, die Teilnahme an Branchenveranstaltungen und das Lesen akademischer Artikel sind allesamt Möglichkeiten, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.
Befasse dich mit fortgeschrittenen Themen: Sobald du dir eine solide Grundlage erarbeitet hast, kannst du dich mit fortgeschrittenen Themen wie Deep Learning, bestärkendem Lernen, Computer Vision oder natürlicher Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Konzentriere dich dabei auf das, was dich am meisten interessiert.
Was ist besser: Maschinelles Lernen oder Deep Learning
Wir können nicht behaupten, dass einer dieser Ansätze besser oder schlechter ist, da ihre Stärken und Schwächen stark von deinem spezifischen Anwendungsbereich abhängen. Im Allgemeinen ist maschinelles Lernen eine gute Wahl für Probleme, die mit relativ einfachen Algorithmen gelöst werden können, während Deep Learning eine gute Wahl für Anwendungen ist, die komplexere Analysen erfordern und von der Leistungsfähigkeit neuronaler Netzwerke profitieren können. Sehen wir uns einige Fälle an, in denen du maschinelles Lernen, aber nicht Deep Learning und umgekehrt verwenden solltest.
Maschinelles Lernen ist besser, wenn …
du nur über einen kleinen Datensatz verfügst: Algorithmen für maschinelles Lernen können Modelle mit viel weniger Daten trainieren, als du vielleicht denkst.
du die Ergebnisse interpretieren musst: Deep-Learning-Modelle sind oft Blackboxen – wenn du die Ergebnisse deines Modells nachvollziehen können musst, ist ein Ansatz mit maschinellem Lernen womöglich besser.
du schnelle Vorhersagen treffen musst: Maschinelle Lernmodelle lassen sich oft wesentlich schneller trainieren, da sie weniger Daten und weniger Rechenleistung erfordern.
Deep Learning ist besser, wenn …
du über einen großen Datensatz verfügst: Deep-Learning-Algorithmen erfordern große Datenmengen.
du genaue Vorhersagen treffen musst: Wir möchten damit nicht sagen, dass Modelle des maschinellen Lernens nicht genau sind; wenn du jedoch eine äußerst präzise Vorhersage benötigst, liefert ein Deep-Learning-Modell womöglich bessere Ergebnisse.
du ein komplexes Problem lösen musst: Einige herkömmliche Algorithmen für maschinelles Lernen haben möglicherweise Probleme, Muster in komplexen Datensätzen zu finden. Ziehe dann stattdessen ein Deep-Learning-Modell in Betracht!
Letztendlich hängt die beste Wahl von dem spezifischen Problem ab, das du lösen möchtest. Wenn du dir nicht sicher bist, welcher Ansatz für deinen Anwendungsbereich/deinen Fall am besten geeignet ist, ist es eine gute Idee, dich von Fachleuten im Bereich der Datenwissenschaft oder des maschinellen Lernens beraten zu lassen.
Mit so vielen Innovationen in einer so breiten Palette von Branchen ist maschinelles Lernen wahrscheinlich das aufregendste Gebiet unserer Zeit. Wenn du ganz vorne bei Innovationen dabei sein, das Potenzial von Daten entfesseln und einen erheblichen Einfluss auf die Welt haben möchtest, dann sind wir davon überzeugt, dass es keinen besseren Ausgangspunkt gibt, als an einem der Bootcamps von Ironhack teilzunehmen, um deine Tech-Reise auf den Weg zu bringen. Freue dich auf diese Reise, ergreife die Gelegenheit und eigne dir die Fähigkeiten und das Wissen an, um in die Welt des maschinellen Lernens einzusteigen. Worauf wartest du noch?
