Deep Learning und maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Künstliche Intelligenz (KI) hält nach und nach Einzug in unser aller Alltag, doch all die verschiedenen Facetten, die die Technologie mit sich bringt, zu verstehen, kann sich überwältigend anfühlen. Nachdem wir lange genug gegraben haben, können wir jetzt allerdings anfangen, die wichtigsten Teilbereiche, aus denen KI sich zusammensetzt, aufzudecken. Dann können wir einen genaueren Blick auf KI bzw. maschinelles Lernen bzw. Deep Learning werfen.

Ist Deep Learning also maschinelles Lernen?

Heute werden wir die Frage klären, wie sich jede Unterteilung zusammensetzt und was mit Deep Learning gemeint ist. Nachdem Sie den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning verstanden haben, werden Sie auch in der Lage sein, zu wissen, welche Form sich für Ihr Unternehmen eignet und welche Chancen jede einzelne zu bieten hat.

Deep Learning und KI

Zuerst sollten wir KI genauer kennenlernen und verstehen, wie künstliche Intelligenz und Deep Learning miteinander in Verbindung stehen.

KI ist eine breit aufgestellte Wissenschaft, welche im Hintergrund die notwendigen Konzepte dafür bietet, dass Maschinen die Fähigkeit bekommen, Informationen zu verarbeiten und auf Datenbasis Entscheidungen zu formulieren – so gut wie ein Mensch, wenn nicht sogar besser. Wenn diese Intelligenz Maschinen durchdringt, kann sie dazu eingesetzt werden, Vorhersagen zu berechnen, Prozesse zu automatisieren und Produktionsprozesse zu rationalisieren.

KI wird häufig in drei Hauptkategorien eingeteilt, darunter:

Artificial Narrow Intelligence (zu Dt. Schwache KI)

Schwache künstliche Intelligenz ist der niedrigste Rang der KI-Informatik, da sie nur auf eine vordefinierte und spezialisierte Aufgabe angewendet werden kann. Diese Kategorie von KI war für einige Zeit sehr präsent, da sie zur Lösung von Schachaufgaben, zum Absuchen von Websites oder zum Betrieb von Chatbots verwendet wurde.

Künstliche allgemeine Intelligenz

Künstliche allgemeine Intelligenz ist schwieriger zu definieren, da sie noch in den Kinderschuhen steckt und die neu aufkommende Technologie noch nicht perfektioniert wurde. Ein allgemeiner Konsens ist der Ansicht, dass künstliche allgemeine Intelligenz zumindest mit der menschlichen kognitiven Funktion übereinstimmen und zu folgenden Aspekten imstande sein sollte:

• Vernunft einzusetzen
• Entscheidungen nach gesundem Menschenverstand zu gestalten
• Zu lernen und zu planen
• Zu kommunizieren und als menschlich identifiziert zu werden
• Diese Fähigkeiten zur Zielerreichung einzusetzen

Künstliche Superintelligenz

Künstliche Superintelligenz ist die stärkste KI-Ausprägung und soll eine dem Menschen überlegene Intelligenz bei der Ausarbeitung von Plänen, im abstraktem Denken und in der Produktion aufweisen. Künstliche Superintelligenz ist nach wie vor noch immer im Bereich der Science-Fiction angesiedelt. Doch das Feld der KI wächst jedes Jahr exponentiell.

Nach heutigem Stand befindet sich maschinelles Lernen und Deep Learning noch immer im Bereich der künstlichen schwachen Intelligenz, aber sie brechen allmählich zur künstlichen allgemeinen Intelligenz durch.

Was ist maschinelles Lernen?

Jetzt, da wir die Grundlagen der künstlichen Intelligenz verstanden haben, ist es an der Zeit, die Unterschiede zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen zu begreifen. In seinem Kern ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der KI, welche es einem System erlaubt, von Daten zu lernen, die von der außenstehenden Instanz, die es produziert, gespeist und verbessert werden. Dieser Prozess lernt praktisch ganz von alleine und macht die aktiven Eingriffe eines Programmierers, um ein korrektes Ergebnis vom System zu generieren, überflüssig.

Dieser Lernprozess wird ausgelöst, sobald Daten und spezifische Anweisungen eingegeben werden und soll feststellen, ob beobachtbare Muster erkannt werden können. Wenn Muster und Sequenzen gefunden werden, werden diese Informationen in einigen Fällen einbehalten und dazu verwendet, je nach Relevanz neuer Daten darüber zu entscheiden, ob sie von diesen beeinflusst werden dürfen.

Ein Beispiel für maschinelle Übersetzung könnte die Art und Weise sein, wie ein Text in Sequenzen von Schlüsselwörtern oder Phrasen analysiert wird. Das System würde dann mithilfe einer semantischen Analyse einen humanistischen Ansatz zur Entschlüsselung der Bedeutung eines Textblocks nachahmen.

Was ist Deep Learning?

Jetzt, da wir eine Unterkategorie der KI verstanden haben, ist maschinelles Lernen und Deep Learning also jetzt ein und dieselbe Sache?

Deep Learning mit maschinellem Lernen zu vergleichen ist ähnlich, wie maschinelles Lernen mit KI zu vergleichen. Jede ist eine Teilmenge der jeweils anderen. Deep Learning ist bemerkenswert, weil es auf künstliche neuronale Netzwerke angewiesen ist, um Informationen zu organisieren und ein brauchbares Ergebnis zu liefern. Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein System, das aus Neuronen (Knoten) und Verbindungen (Synapsen) zusammengesetzt ist, um die Struktur eines menschlichen Gehirns nachzubilden.

Dieses System nimmt Daten auf, verarbeitet sie durch die Neuronen und wird in manchen Programmen die Neuronen zurückverfolgen, um auftretende Fehler zu beheben. Diese Neuronen behalten memetische Daten ein, die auf ein Datenmerkmal angewendet werden, indem sie diesem einen gewichteten Wert beimessen. Wenn das Neuron den Informationen genügend Gewicht beimisst, sodass diese über eine vordefinierte Schwelle hinaus durchdringen können, werden sie zum nächsten Neuron weitergeleitet und der Prozess beginnt von vorne.

Deep Learning vs. maschinelles Lernen

Wie oben bereits erwähnt, ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning nicht allzu groß im Hinblick auf das, was sie sind, allerdings schon im Hinblick darauf, wie sie eingesetzt werden.

Die ersten Modelle maschinellen Lernens konnten neue Aufgaben bewältigen, vorausgesetzt sie wurden unter Aufsicht eines Technikers kontinuierlich mit neuen Daten gespeist. In den meisten Fällen musste ein maschinelles Lernsystem manuell angepasst werden, wenn es auf einen Fehler stieß oder ein falsches Ergebnis erzeugte. Durch das künstliche neuronale Netzwerkmodell des Deep Learnings, wie auch bei rekurrenten neuronalen Netzwerken, kann das Lernsystem feststellen, ob es ein falsche Ergebnis erzeugt hat und mithilfe seiner Neuronen Anpassungen vornehmen.

Da es heute immer einfacher wird, eine globale Gemeinschaft zu erreichen, wird der Bedarf an Lokalisierung dringlicher. Während es Unterschiede zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen gibt, überwinden beide jeweils die bestehende Lücke, die es verhinderte, sich mit der internationalen Gemeinschaft zu connecten.

Um hier auszuhelfen, arbeitet Lilt daran, den Ansatz und die Erschwinglichkeit der Lokalisierung in Unternehmen zu verbessern. Wir bieten eine von KI und neuronalen Netzwerken unterstützte Plattform, damit Sie die bestmögliche Nutzererfahrung liefern können, unabhängig davon, wo sich Ihre Benutzer in der Welt aufhalten. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere professionellen Übersetzungsdienstleistungen zu erfahren.