Was ist der Unterschied? • BUOM

Die Technologie der künstlichen Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir jeden Tag mit der Welt interagieren und sie analysieren. Sowohl maschinelles Lernen als auch tiefes Lernen sind leistungsstarke Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, aber die Unterschiede zwischen ihnen sind nicht immer klar.

Wenn Sie mit künstlicher Intelligenz arbeiten, ist es wichtig zu verstehen, was maschinelles Lernen von tiefem Lernen unterscheidet und welche Vorteile beides hat. In diesem Artikel erklären wir, was maschinelles Lernen und Deep Learning sind, wie sie sich voneinander unterscheiden und wie man sie am besten nutzt.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der ein Programm Änderungen an sich selbst vornehmen kann. Während in einer Grundform der künstlichen Intelligenz Entscheidungen vom Ersteller der künstlichen Intelligenz vorprogrammiert werden müssen, kann ein Programm beim maschinellen Lernen seinen eigenen Code aktualisieren, um auf eingegebene Datensätze zu reagieren. In einigen Fällen erhält der Algorithmus für maschinelles Lernen eine Grundwahrheit, die ihn leitet, während in anderen Modellen keine Annahmen in den Algorithmus eingebaut sind.

Ein Algorithmus für maschinelles Lernen testet sich selbst, indem er Daten empfängt und eine Analyse dieser Daten basierend auf ihrem aktuellen Zustand durchführt. Die Ergebnisse dieser Analyse werden dann mit den erwarteten Ergebnissen verglichen. Beispielsweise vergleicht ein Algorithmus für maschinelles Lernen seine vorhergesagten Ergebnisse für eine Wahl mit den tatsächlichen Ergebnissen. Durch die Durchführung mehrerer Analyserunden sollten Anpassungen beginnen, um die Ergebnisse immer genauer zu machen, sodass der Algorithmus mit jeder Iteration effizienter wird.

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Beste Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist zu einer beliebten Wahl für Datenanalyse- und Prognosemärkte in verschiedenen Branchen geworden. Einige der häufigsten Anwendungen von Algorithmen für maschinelles Lernen sind:

  • Künstliche Intelligenz für einfache Spiele: Eine der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens von menschlichem Interesse ist die künstliche Intelligenz, die Spiele auf hohem Niveau spielt. Durch die Eingabe von Tausenden oder mehr Iterationen tatsächlich gespielter Spiele kann maschinelles Lernen damit beginnen, erfolgreiche und erfolglose Spielzüge und Strategien zu identifizieren. Künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen wurde in allen Bereichen eingesetzt, von einfachen Spielen wie Dame bis hin zu komplexen Spielen wie Schach und sogar der KI von Jeopardy Watson, die viele der Top-Champions der Show überlistet hat.

  • Prädiktive Modellierung: Die Fähigkeit eines maschinellen Lernalgorithmussystems, Daten zu erfassen und daraus zu lernen, macht es in prädiktiven Umgebungen sehr leistungsfähig. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um historische Analysen früherer Wahlen durchzuführen und diese Informationen zur Vorhersage der nächsten Wahlen zu nutzen oder um frühere Sportergebnisse zu analysieren und die besten Wettmöglichkeiten im Vergleich zu Sportwetten zu ermitteln. In einem Geschäftsumfeld kann die prädiktive Modellierung Marktschwächen erkennen oder dabei helfen, den nächsten Branchentrend zu erkennen, bevor er eintritt, sodass das Unternehmen der Konkurrenz einen Schritt voraus bleibt.

  • Medienempfehlungen. Ein Bereich, in dem die meisten Menschen mit maschinellem Lernen interagieren, ohne es überhaupt zu merken, sind Medienempfehlungen auf Streaming-Plattformen. Egal, ob Sie im Auto Musik hören, bei der Arbeit Podcasts hören oder zu Hause Ihre Lieblingsfilme und -fernsehsendungen ansehen: Wenn Sie Empfehlungen von Ihrer App erhalten, ist dies wahrscheinlich ein Vorteil des maschinellen Lernens. Algorithmen für maschinelles Lernen können Ihre Seh- und Hörgewohnheiten und Bewertungen berücksichtigen, diese dann mit den Gewohnheiten aller Benutzer kombinieren und die Daten kombinieren, um Medien zu identifizieren, die wahrscheinlich Ihrem Geschmack entsprechen.

  • Echtzeitanalyse: Vorhersagemodelle können auch in Echtzeit eingesetzt werden, um beispielsweise Aktien oder andere Rohstoffe zu analysieren. Das maschinelle Lernmodell kann alle vom Markt bereitgestellten Daten nutzen und den Anstieg und Rückgang des Warenwerts analysieren. Je länger diese Daten verfolgt werden und je mehr Informationsquellen für diese Berechnungen verwendet werden, desto genauer kann das Modell beginnen, wahrscheinliche Änderungen für Produkte zu erkennen, bevor sie eintreten. Dies ermöglicht es dem Händler, zu verkaufen, wenn der Rohstoff zu fallen droht, und zu kaufen, bevor der Preis steigt.

  • Leistungsmessung: Die Verbesserung der Leistung eines Unternehmens oder einer Gemeinde ist eine wirksame Möglichkeit, das Wirtschaftswachstum anzukurbeln. Algorithmen für maschinelles Lernen können verwendet werden, um die Wirksamkeit eines Systems zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Dies kann im beruflichen Umfeld erfolgen, indem beispielsweise effizientere Wege zur Strukturierung von Arbeitsabläufen ermittelt werden, oder auf gesellschaftlicher Ebene, beispielsweise durch die Analyse von Verkehrsmustern in einer Stadt, um Staus und Staus in der Stadt zu reduzieren.

  • Einfache Bots mit künstlicher Intelligenz. Wenn Sie kürzlich eine Unternehmenswebsite besucht haben, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie auf einen KI-Chatbot gestoßen sind. Immer mehr Unternehmen beginnen, diese Bots mit maschinellem Lernen zu nutzen, um Fragen zu beantworten und Besucher anzuleiten. Bots können Ihre Antworten anhand von Schlüsselwörtern analysieren und entweder direkt Antworten generieren oder Links zu relevanten Seiten der Website aufrufen. Oftmals geben sich diese Bots als Live-Chat-Agenten aus und können Besucher sogar dazu verleiten, zu glauben, sie würden mit einem Live-Agenten sprechen.

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Was ist Deep Learning?

So wie maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist, ist Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Das Deep-Learning-Framework nutzt ein künstliches neuronales Netzwerk, das aus vielen verschiedenen Algorithmen besteht. Dieses fortgeschrittene Rechenniveau macht einige der menschlichen Elemente überflüssig, die bei anderen Formen des maschinellen Lernens erforderlich sind, beispielsweise die Kennzeichnung der Daten, die in das System eingespeist werden, um es zu trainieren.

Anstatt sich beim Training auf von Menschen erstellte Labels zu verlassen, ist ein Deep-Learning-Netzwerk in der Lage, Dateneingaben über mehrere Algorithmen innerhalb seines Netzwerks einzuspeisen und dabei eine hierarchische Analyse der verschiedenen Elemente der Eingabe in jedem von ihnen durchzuführen. Dies ermöglicht es dem Deep-Learning-Netzwerk, Änderungen vorzunehmen und sogar Bereiche kennenzulernen, die die ursprünglichen Programmierer möglicherweise nicht erwartet hätten, da das Netzwerk nicht auf gekennzeichnete Informationen angewiesen ist und so in dem von den Eingabedaten vorgegebenen Stil lernen kann.

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Beste Verwendung für Deep Learning

Da Deep-Learning-Systeme ohne direkte Kennzeichnung durch ihre Ersteller funktionieren können, haben sie das Potenzial, tiefere Rollen zu übernehmen und sogar Informationen zu generieren, die sie ursprünglich nicht identifizieren sollten. Zu den häufigsten Anwendungen von Deep Learning gehören:

  • Erkennung und Manipulation von Bildern und Tönen. Komplexe Aufgaben können mittlerweile durch Algorithmen der künstlichen Intelligenz erledigt werden, viele davon basieren auf Deep Learning. Von der Möglichkeit, ein Gesicht in einem Video nahtlos digital auf das Gesicht einer anderen Person zu übertragen, bis hin zu Software, die Personen automatisch identifiziert und Tags auf Social-Media-Plattformen vorschlägt – Deep Learning verfügt über leistungsstarke Möglichkeiten im Medienbereich.

  • Verarbeitung natürlicher Sprache: Während einfache KI-Bots in der Lage sind, Sprache auf einem grundlegenden Niveau zu verstehen und zu produzieren, dauert es oft nicht lange, bis der Benutzer erkennt, dass er nicht mit einer realen Person spricht. Allerdings verbessert sich durch Deep Learning die Fähigkeit, Sprache zu analysieren und zu verstehen, deutlich, was zu immer genaueren Simulationen menschlicher Kommunikation führt.

  • Empfehlungssysteme: Da Deep Learning einen ausgefeilteren Ansatz zur künstlichen Kommunikation bietet, können damit auch die Ergebnisse von Empfehlungsalgorithmen deutlich verbessert werden. Mit einem Deep-Learning-Empfehlungssystem muss die KI nicht darauf trainiert werden, was ein wichtiger Indikator für Empfehlungen ist, sondern kann stattdessen Verbindungen identifizieren und generieren, die Programmierer möglicherweise nie getestet haben, was zu genaueren Ergebnissen für Benutzer führt. .

  • Fortschrittliche Gaming-KI: Wie bei früheren Generationen der KI-Technologie wurde Deep Learning getestet und angewendet, um Gaming-KI zu entwickeln. Da Deep-Learning-KI ihr Lernen nicht auf realen Spielbeispielen basieren muss, kann sie zu völlig revolutionären Strategien führen. Die KI, die Go spielte, machte beispielsweise Schlagzeilen und löste den Rücktritt eines Elitespielers aus, der entschied, dass ein Mensch nie wieder eine KI im Go schlagen könne.

Deep Learning vs. maschinelles Lernen

Obwohl es Ähnlichkeiten zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning gibt, gibt es Unterschiede, die Deep Learning einzigartig machen. Hier sind einige der wichtigsten Unterschiede:

  • Maschinelles Lernen erfordert mehr Struktur, daher müssen Daten über Beschriftungen verfügen. Mit Deep Learning können Algorithmen Beziehungen zwischen verschiedenen Datenteilen identifizieren und bestimmen, auch wenn diese nicht gekennzeichnet sind.

  • Wenn maschinelle Lernanalysen oder Vorhersagen ungenau sind, müssen Programmierer manuelle Anpassungen vornehmen.

  • Deep-Learning-Frameworks sind in der Lage, deutlich komplexere Berechnungen und Auswertungen durchzuführen und eignen sich daher ideal für solche Situationen. Allerdings ist Deep Learning für einfachere Probleme weniger optimiert, sodass Projekte, die keine fortgeschrittene Deep-Learning-Verarbeitung neuronaler Netzwerke erfordern, besser für eine einfache Situation des maschinellen Lernens geeignet sind.

  • Da ein Deep-Learning-Netzwerk anspruchsvoller ist, ist für den Betrieb mehr Rechenleistung erforderlich. Dies wiederum macht den Einsatz von Deep Learning im Vergleich zu maschinellem Lernen teurer.

FAQ

Wenn Sie noch Fragen zu maschinellem Lernen und Deep Learning haben, finden Sie hier Antworten auf einige der häufigsten Fragen:

  • Wie lässt sich der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning am einfachsten verstehen?

  • Warum erfreut sich Deep Learning zunehmender Beliebtheit?

  • Was sind die wichtigsten Fähigkeiten für die Arbeit mit Deep Learning?

  • Was ist die Zukunft des maschinellen Lernens und des Deep Learning?

Wie lässt sich der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning am einfachsten verstehen?

Eine einfache Analogie zum Verständnis der Troika ist die russische Nistpuppe. Deep Learning ist die kleinste Puppe, die in die Puppe für maschinelles Lernen passt. Diese Puppe für maschinelles Lernen wird wiederum in einer größeren KI-Puppe platziert. Während beispielsweise alle Deep-Learning-Netzwerke ebenfalls unter den Bereich des maschinellen Lernens fallen, gibt es rund um die kleinere Puppe, die kein Deep Learning nutzt, auch Raum für anderes maschinelles Lernen.

Warum erfreut sich Deep Learning zunehmender Beliebtheit?

Immer mehr Unternehmen greifen auf maschinelles Lernen und Deep Learning zurück, weil es ein wertvolles Werkzeug ist. Mithilfe intelligenter Maschinen können Aufgaben effizienter ausgeführt und sogar Chancen erkannt werden, die der menschlichen Analyse entgehen würden. Die breite Anwendbarkeit der Lerntechnologie bedeutet, dass Unternehmen aller Art die Vorteile des Einsatzes von Technologie erkennen können.

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten für die Arbeit mit Deep Learning und maschinellem Lernen?

Um beim Deep Learning und maschinellen Lernen erfolgreich zu sein, benötigen Sie ein breites Spektrum an technischen Fähigkeiten. Neben fundierten Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Sie auch Programmierkenntnisse, um funktionale Algorithmen zu entwickeln. Wenn Sie an der Arbeit mit Deep Learning interessiert sind, kann es hilfreich sein, mit maschinellem Lernen zu beginnen und Fortschritte zu machen, nachdem Sie Kompetenzen im maschinellen Lernen erworben haben.

Was ist die Zukunft des maschinellen Lernens und des Deep Learning?

Fortgeschrittene künstliche Intelligenz, die maschinelles Lernen und Deep Learning nutzt, ist ein wachsendes Feld und es ist wahrscheinlich, dass es in den kommenden Jahren immer mehr Anwendungen geben wird. Mit der Verbesserung der Algorithmen, die den Lernstrukturen zugrunde liegen, verbessern sich auch die Ergebnisse der von ihnen durchgeführten Arbeit. Dies bedeutet, dass die Beschäftigungsmöglichkeiten in den Bereichen des maschinellen Lernens in Zukunft wahrscheinlich weiter zunehmen werden.

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