Deep Learning vs. Machine Learning: Die Unterschiede erklärt

Deep Learning vs. Machine Learning

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilbereich der Informatik und bildet einen übergeordneten Rahmen. Machine Learning (ML) ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz. Deep Learning (DL) ist wiederum ein spezialisierter Bereich des maschinellen Lernens.

• Machine Learning macht KI lernfähig: Modelle leiten Regeln aus Daten ab, statt für jede einzelne Situation fest programmiert zu werden.
• Deep Learning nutzt mehrschichtige künstliche neuronale Netze, die komplexe Zusammenhänge aus großen Datenmengen verarbeiten können.

Unterschiede in der Datenverarbeitung und der Lernlogik

Ein wesentlicher Unterschied ist die Datenvorbereitung. Beim maschinellen Lernen müssen menschliche Experten relevante Merkmale zu einem Thema manuell definieren (Feature Engineering).

Deep Learning hingegen benötigt weniger menschliche Unterstützung und erkennt Merkmale autonom, die für das gewünschte Endergebnis ausschlaggebend sind. Das senkt die manuelle Vorarbeit, macht Menschen aber keineswegs überflüssig. Sie definieren weiterhin das Ziel, bereiten Daten vor, wählen Modell und Trainingsmethode aus, bewerten Ergebnisse und bringen die Lösung in den Betrieb.

Sowohl Deep Learning als auch maschinelles Lernen sind als KI in modernen Unternehmensstrukturen für das Erleichtern oder die Automation von Aufgaben wichtig. Trotz der Verbindung zwischen den Modellen werden sie oft für unterschiedliche Aufgaben eingesetzt.

Was zeichnet Deep Learning aus?

Deep Learning verdankt seinen Namen der Tiefe seiner Architektur. Das System analysiert die Datenmerkmale und identifiziert eigenständig Faktoren, die für das gewünschte Ergebnis wichtig sind.

Alle Schichten bauen hier hierarchisch aufeinander auf. In jeder Schicht werden Informationen gewichtet und transformiert. Je tiefer das Netz, desto komplexere Merkmale kann es erfassen. So erkennen erste Schichten etwa einfache Merkmale wie Kanten bei der Bildanalyse, während tiefere Layer Nuancen oder komplexe Darstellungen (z. B. Gesichter) identifizieren können.

Während einfache ML-Algorithmen (z. B. Entscheidungsbäume) eher flache Strukturen aufweisen, können DL-Modelle Milliarden von Parametern enthalten. Dies ermöglicht die bessere Verarbeitung von Daten wie Bildern, Audiosignalen oder Texten in natürlicher Sprache. Deep Learning zeichnet sich bei großen, unstrukturierten Datenmengen durch eine hohe Präzision aus und eignet sich daher besonders für komplexe Aufgaben.

Ist Deep Learning besser als maschinelles Lernen?

In der Gegenüberstellung von Deep Learning vs. Machine Learning gibt es keinen klaren Sieger. Denn die Wahl der Technologie hängt maßgeblich von den verfügbaren Ressourcen und den Zielen des Projekts ab.

Gewöhnliche Machine-Learning-Modelle benötigen in der Regel deutlich weniger Ressourcen, um verlässliche Ergebnisse bei vergleichsweise simplen Aufgaben zu liefern. Klassisches maschinelles Lernen glänzt überall dort, wo strukturierte Daten vorliegen und schnelle Ergebnisse gefragt sind: Etwa der Auswertung von Tabellen mit Kundendaten, Transaktionen, Messwerten oder historischen Geschäftsdaten.

Deep Learning benötigt mehr Rechenleistung

Auch die benötigte Rechenleistung ist bei den kleineren Datenmengen deutlich geringer. Die ML-Algorithmen können problemlos auf üblichen CPUs ausgeführt werden. Der Einsatz von einfachen Modellen ist dadurch meist günstiger.

Deep Learning ist jedoch nicht in jedem Fall die bessere Wahl. DL-Modelle zeigen ihre Stärken vor allem bei der Auswertung von großen Mengen unstrukturierter Daten oder hochkomplexen Aufgaben wie der natürlichen Sprachverarbeitung (z. B. Sprachassistenten) und generativer Bild- oder Videoverarbeitung. Dafür benötigen die Modelle allerdings deutlich größere Datenmengen und mehr Rechenleistung (leistungsstarke GPUs), was zu höheren Kosten führt.

Evaluieren Sie deshalb vor jedem Projekt idealerweise, ob der potenzielle Präzisionsgewinn durch Deep Learning den Mehraufwand an Rechenkosten und Datenbedarf rechtfertigt.

Einsatzgebiete von Deep Learning und Machine Learning

Mit Ihren unterschiedlichen Stärken finden ML und DL in der Wirtschaft unterschiedliche Nischen. Einige Beispiele für übliche Anwendungsgebiete sind:

Machine Learning

• Finanzwesen: ML kann die Risikobewertungen anhand von Kundendaten erleichtern und  hilft bei der Betrugserkennung bei z. B. Kreditkartentransaktionen (Fraud Detection).
• E-Commerce und Online-Plattformen: Mithilfe von Machine Learning können Empfehlungen von Produkten in Online-Shops ausgesprochen werden, basierend auf der Kaufhistorie des Kunden. Ein weiteres Beispiel sind Musikempfehlungen basierend auf der persönlichen Songhistorie.
• Produktion: Als Teil der Industrie 4.0 können klassische ML-Modelle etwa bei der vorausschauenden Wartungsplanung von Maschinen helfen (Predictive Maintenance).
• Kundenbindung: ML hilft u. a. dabei, auf Basis historischer Kundendaten kündigungswillige Kunden zu identifizieren (Churn Prediction).
• Logistik: Durch Nachfrageanalysen lassen sich beispielsweise Lieferketten, Lagerhaltung und Routen optimieren.
• Marketing: Machine Learning kommt u. a. bei der Analyse und Segmentierung von Zielgruppen zum Einsatz.

Deep Learning

• Medizin: Durch die neuronalen Netze lassen sich präzise Analysen von Röntgenbildern oder MRT-Bildern erstellen.
• Industrie: DL kann u. a. durch automatische Gefahrenerkennung die Arbeitssicherheit an Maschinen und Industrierobotern verbessern.
• Übersetzung: Mithilfe von Deep Learning lassen sich Fremdsprachen in Echtzeit übersetzen – z. B. in Videokonferenzen oder Telefonaten.
• Autonomie: Beim autonomen Fahren kommt DL zur Echtzeit-Erkennung von Objekten, Hindernissen und Straßenschildern via Computer Vision zum Einsatz.
• Sprachmodelle (LLMs): Chatbots, die komplexe Texte und Konversationen verstehen (z. B. ChatGPT und Microsoft Copilot), nutzen Deep-Learning-Technologien.
• Bild-/Videobearbeitung: KI-Modelle, die Bilder oder Videos generieren, nutzen ebenfalls neuronale Netze.

Transparenz und Kontrolle: Warum die Nachvollziehbarkeit wichtig ist

Ein leistungsfähiges Modell hilft nur dann wirklich, wenn Ihr Unternehmen seine Ergebnisse sinnvoll prüfen kann. Dabei geht es um zwei verwandte Konzepte:

• Erklärbarkeit beschreibt, wie nachvollziehbar ist, warum ein Modell eine bestimmte Ausgabe erzeugt.
• Transparenz geht weiter und umfasst auch, auf welchen Daten ein Modell trainiert wurde, wer Zugang zu diesen Daten hatte und zu welchem Zweck das System eingesetzt wird.

Bei klassischen Machine-Learning-Verfahren kann diese Nachvollziehbarkeit höher ausfallen, etwa bei Entscheidungsbäumen oder linearen Modellen.

Deep-Learning-Modelle sind komplexer. Sie arbeiten mit vielen Parametern und gelernten Repräsentationen, die sich nicht immer einfach in klare Regeln übersetzen lassen. Deshalb ist häufig vom Blackbox-Charakter die Rede. Das bedeutet nicht, dass die Ergebnisse wertlos wären. Es heißt, dass Bewertung, Monitoring und menschliche Kontrolle besonders sorgfältig geplant werden müssen.

Bias und Monitoring

Ein zentrales Risiko beim Einsatz von KI-Modellen ist Bias. Damit sind Verzerrungen gemeint, die beispielsweise entstehen können, wenn Daten unausgewogen sind oder Algorithmen bestimmte Muster problematisch verstärken. Unternehmen sollten Modelle deshalb nicht nur vor dem Start bewerten, sondern auch nach der Bereitstellung beobachten. Monitoring prüft, ob Eingabedaten, Modellleistung und Ergebnisse im laufenden Betrieb stabil bleiben, ohne dass schleichende Abweichungen auftreten.

Häufig gestellte Fragen

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