Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Das ist der Unterschied

Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftsvision mehr, sondern treibt bereits heute zahlreiche Innovationen in Wirtschaft und Gesellschaft voran. Zwei besonders relevante Teilbereiche dieser Technologie sind das Maschinelle Lernen (ML) und das Deep Learning (DL). Beide Methoden verfolgen das Ziel, Maschinen das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Doch wo liegen die Unterschiede? Und wann eignet sich welche Methode?

Das Wichtigste im Überblick

• Maschinelles Lernen und Deep Learning sind zentrale KI-Methoden mit unterschiedlichen Stärken.
• ML eignet sich besonders für strukturierte Daten, kurze Trainingszeiten und gut erklärbare Ergebnisse.
• Deep Learning verarbeitet große, unstrukturierte Datenmengen und erkennt komplexe Muster automatisch.
• Die Wahl der Methode hängt von Datenlage, Erklärbarkeit, Rechenressourcen und Aufgabenkomplexität ab.

Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen (oder Machine Learning) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Hierbei lernen Algorithmen aus vorhandenen Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass jede Regel explizit programmiert worden ist.

Zu den Methoden des Maschinellen Lernens zählen unter anderem Entscheidungsbäume, Support Vector Machines oder lineare Regression. Diese Verfahren benötigen meist strukturierte Daten, wie sie etwa in Excel-Tabellen oder Datenbanken vorliegen.

Ein zentrales Merkmal von ML ist das sogenannte Feature Engineering. Dabei definieren Experten manuell jene Merkmale in den Daten, die die Algorithmen in ihrer Analyse berücksichtigen sollen. Die Qualität der Ergebnisse hängt daher stark vom Fachwissen der Personen ab, die die Datenmodelle erstellen.

Es lassen sich drei Hauptkategorien des Maschinellen Lernens unterscheiden:

• Überwachtes Lernen (Supervised Learning): Der Algorithmus lernt anhand gelabelter Daten, um präzise Vorhersagen zu treffen oder Eingaben zu klassifizieren.
• Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning): Algorithmen analysieren strukturierte Daten, erkennen eigenständig Muster und gruppieren ähnliche Datenpunkte, ohne vorgegebene Labels.
• Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning): Das ML-System erhält auf seine Ergebnisse eine positive oder negative Rückmeldung, um seine Entscheidungen schrittweise immer mehr dem gewünschten Resultat anzunähern bzw. weiter zu optimieren.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein spezialisierter Ansatz innerhalb des Maschinellen Lernens. Hier kommen künstliche neuronale Netzwerke zum Einsatz, die aus mehreren Schichten bestehen. Diese Netzwerke sind in der Lage, selbstständig komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Besonders effektiv ist DL bei unstrukturierten Daten wie Bildern, Texten oder Audiodateien.

Im Gegensatz zum klassischen ML benötigt Deep Learning keine manuelle Feature-Auswahl. Das System lernt die relevanten Merkmale direkt aus den Rohdaten. Diese automatisierte Verarbeitung setzt jedoch leistungsstarke Hardware voraus – insbesondere Grafikkarten (GPUs) – und benötigt oft große Datenmengen, um sinnvolle Ergebnisse zu liefern.

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Unterschiede zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning

Auch wenn beide Technologien dem gleichen Ziel folgen, unterscheiden sie sich grundlegend in ihrer Funktionsweise, Komplexität und den Anforderungen:

• Struktur der Daten: Maschinelles Lernen basiert auf strukturierten Daten, während Deep Learning auch mit unstrukturierten Daten wie Bildern, Videos oder Texten effektiv funktioniert.
• Feature-Erstellung: Beim klassischen ML müssen relevante Merkmale manuell durch Fachwissen herausgearbeitet werden. Deep Learning hingegen übernimmt diesen Schritt automatisch im Rahmen des Trainings.
• Rechenleistung: Deep-Learning-Modelle benötigen eine deutlich höhere Rechenleistung, da sie auf komplexe neuronale Netzwerke setzen. ML-Algorithmen lassen sich dagegen meist auf herkömmlicher Hardware ausführen.
• Trainingsaufwand: ML-Modelle sind in der Regel schneller trainierbar und benötigen weniger Daten. DL-Modelle brauchen hingegen große Datenmengen und längere Trainingszeiten.
• Transparenz: Die Ergebnisse von ML-Modellen lassen sich oft besser nachvollziehen, was in regulierten Bereichen ein großer Vorteil ist. DL-Modelle gelten als „Black Boxes“, da ihr Entscheidungsprozess schwer zu interpretieren ist.

Hier noch einmal die Unterschiede auf einen Blick:

Welche Methode sollten Sie wählen?

Die Entscheidung für maschinelles Lernen oder Deep Learning hängt von verschiedenen Faktoren ab, die im jeweiligen Anwendungsszenario eine Rolle spielen.

• Verfügbarkeit und Struktur der Daten: Liegen strukturierte, gut vorbereitete Datensätze in geringer oder mittlerer Größe vor, ist Maschinelles Lernen die effizientere Wahl. Deep Learning entfaltet seine Stärken bei großen, unstrukturierten Datenmengen – etwa Bildern, Sprache oder Text.
• Erklärbarkeit der Ergebnisse: Wenn die Nachvollziehbarkeit der Entscheidung wichtig ist – beispielsweise im Finanz- oder Gesundheitswesen – punktet ML mit besserer Transparenz. DL-Modelle sind oft schwer zu interpretieren und daher nicht für alle Branchen geeignet.
• Rechenressourcen und Zeitrahmen: ML-Modelle benötigen deutlich weniger Rechenleistung und Trainingszeit. Bei begrenzter Infrastruktur und knappen Deadlines ist ML deshalb häufig die praktikablere Lösung. DL lohnt sich, wenn Zeit und Rechenkapazitäten verfügbar sind.
• Komplexität der Aufgabe: Für einfache Klassifikations- oder Regressionsprobleme reichen ML-Verfahren meist aus. Bei hochkomplexen Aufgaben – wie der Spracherkennung, dem autonomen Fahren oder der medizinischen Bildanalyse – spielt Deep Learning seine Vorteile voll aus.
• Langfristige Skalierbarkeit: Wenn Systeme kontinuierlich aus neuen Daten dazulernen und ihre Leistung steigern sollen, bietet Deep Learning in vielen Fällen ein größeres Potenzial zur Skalierung.

Die Wahl zwischen Maschinellem Lernen und Deep Learning hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. ML eignet sich besonders, wenn strukturierte Daten vorliegen und eine schnelle, interpretierbare Lösung gefragt ist. Wer hingegen komplexe Aufgaben mit großer Datenvielfalt bewältigen will, ist mit Deep Learning besser beraten.

Anwendungsbereiche und Herausforderungen

Maschinelles Lernen findet Anwendung in vielen Bereichen, beispielsweise in der Spracherkennung bei digitalen Assistenten, der visuellen Datenanalyse in der Medizin, bei personalisierten Empfehlungen im E-Commerce oder in Chatbots im Kundenservice. Viele Aufgaben, die bisher aufwändig manuell ausgeführt werden mussten, können jetzt fehlerfrei von ML-Tools erledigt werden. Oft in einem Bruchteil der bisherigen Zeit. Die Qualität von Entscheidungen steigt kontinuierlich, da die Systeme automatisch dazulernen.

Allerdings bringt ML auch Herausforderungen mit sich. So benötigen ML-Algorithmen, gerade im Bereich des Deep Learning, große Datenmengen, deren Qualität entscheidend für die Ergebnisse ist. Verzerrte oder unvollständige Daten führen zu entsprechend schlechten, ungenauen Resultaten. Zudem sind Rechenleistung und Speicherbedarf oft nicht zu unterschätzen.

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Fazit: Den richtigen Hebel im KI-Baukasten finden

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind keine Konkurrenten, sondern sich ergänzende Technologien. Während ML durch Schnelligkeit und Transparenz punktet, überzeugt DL durch seine Leistungsfähigkeit bei komplexen, datenintensiven Aufgaben. Entscheidend für Unternehmen ist es, die passende Methode im richtigen Kontext einzusetzen.

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FAQ

Was ist der grundlegende Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning?

Machine Learning arbeitet meist mit manuell definierten Merkmalen und strukturierten Daten, während Deep Learning Merkmale automatisch aus großen, auch unstrukturierten Datenmengen lernt.

Wann ist Maschinelles Lernen die bessere Wahl?

Wenn strukturierte Daten vorliegen, Ergebnisse erklärbar sein müssen und begrenzte Rechenressourcen oder kurze Projektlaufzeiten bestehen.

Für welche Anwendungsfälle eignet sich Deep Learning besonders?

Für komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Textanalyse oder medizinische Bilddiagnostik mit großen Datenmengen.

Können Unternehmen beide Methoden kombinieren?

Ja, in der Praxis ergänzen sich ML und DL häufig, um je nach Teilaufgabe Effizienz, Skalierbarkeit und Genauigkeit zu optimieren.

Philipp Schurr

Ich helfe dabei, Integrationslösungen für Systemlandschaften nach dem aktuellen Stand der Technik einzuführen. Als Management & Technologieberater für Integration & Schnittstellen verbinde ich tiefgehende technische Expertise mit langjährigem Projektleitungs-Knowhow. Diese Kombination liefert mir die Grundlage, meine Kunden-Projekte zum Erfolg zu führen.

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