Machine Learning vs. Deep Learning: Das richtige Konzept für die erfolgreiche KI-Integration finden

Inhalt des Artikels

  1. Machine Learning vs Deep Learning
  2. Machine Learning
    1. 2.1 Merkmale
  3. Deep Learning
    1. 3.1 Merkmale
  4. Fazit

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Tommy Pöschl

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KI erobert die Welt – und mit ihr die Schlagworte „Machine Learning“ und „Deep Learning“. Doch was genau steckt hinter diesen Begriffen? In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Unterschiede und Anwendungsfälle.  

Machine Learning vs Deep Learning

Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) werden die Begriffe „Machine Learning“ und „Deep Learning“ häufig synonym verwendet. Beide Begriffe beziehen sich auf die Verwendung von künstlicher Intelligenz, um Systeme zu trainieren und Entscheidungen zu treffen. Genau genommen handelt es sich bei Deep Learning um einen Teilbereich von Machine Learning. Der Grundgedanke ist demnach gleich. Der Hauptunterschied liegt jedoch in der Komplexität, Methodik und Zielsetzung. Den Unterschied zu kennen, ermöglicht eine zielgerichtete Entscheidung für ein bestimmtes Modell – passend zur jeweiligen Ausgangslage und Zielsetzung. Unternehmen können so wertvolle Zeit sparen, den Projekterfolg sichern und die Anwendungswahrscheinlichkeit der geplanten KI-Lösung deutlich erhöhen.  

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Machine Learning: Aus Daten Vorhersagen treffen

Machine Learning bezieht sich auf den mathematischen Prozess, aus Daten zu lernen und Entscheidungen daraus abzuleiten. Das grundlegende Prinzip besteht darin, dass einem Computerprogramm gelabelte Beispieldaten gegeben werden, über die bestimmte Regeln und Abhängigkeiten dem Programm mitgeteilt werden. Das Programm „verinnerlicht“ diese Regeln und kann daraus mit den Beispielen, neue Ähnlichkeiten erkennen und aus fremden Daten ableiten. Um ein Modell zu trainieren, benötigt es große Mengen an Trainingsdaten, die in einer geeigneten, strukturierten Form vorliegen müssen. Das Modell lernt dabei eine bestimmte Fähigkeit und deren Ausführung – und zwar nur diese. Aufgrund dessen ist dieser Lernmechanismus sehr komplex und zeitintensiv. Machine Learning findet Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, wie etwa bei der Kreditrisikobewertungen, der Bildklassifikation und im Rahmen von personalisierten Produktempfehlungen im E-Commerce Bereich. 

Merkmale und Vorteile von Machine Learning:

  • Fähigkeit von Computern, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen à unverzichtbares Werkzeug für die Analyse komplexer Datenmengen und die Automatisierung von Entscheidungsprozessen 
  • Daten, die über keine klaren Strukturen oder Datenpunkte verfügen, müssen vorverarbeitet und strukturiert werden
  • Basiert auf statistischen Methoden und ist auf Daten angewiesen, um Muster erkennen zu können
  • Je mehr Daten zur Verfügung stehen, und je leistungsstärker der Algorithmus, umso genauer und robuster das Ergebnis
  • Benötigt weniger anspruchsvolle Ressourcen zum Training
  • Baut auf gut etablierten und breit verfügbaren Frameworks auf

Unsere Erfahrung zeigt, dass der klassische Machine-Learning-Ansatz besonders in Kundenszenarien überzeugt, wo sich die Problemlösung mathematisch skizzieren lässt. Das sind beispielsweise die Identifikation von Kundensegmenten, Absatz- bzw. Verbrauchsprognose, Einbindung von großen Wettermodellen und Portfoliostrukturanalysen. 

Wichtig dabei ist, dass ein umfangreicher, gelabelter Datensatz vorhanden sein muss, um ein intensives Training des Modells zu ermöglichen. Dies erleben wir aktuell als das größte Hindernis im Fortschritt bei KI-Projekten. 

 

Deep Learning: Vorhersagen aus unstrukturierten Daten durch neuronale Netze

Deep Learning ist eine Disziplin des Machine Learnings. Das grundlegende Prinzip dahinter besteht darin, dass einem Computerprogramm eine enorm große Datenmenge vorgelegt wird. Die Aufgabe des Programmes besteht darin, innerhalb dieser Daten selbstständig Abhängigkeiten und „Regeln“ zu erkennen. Möglich wird dies durch neuronale Netze, die Daten aus komplexen Strukturen in mehreren Stufen durch miteinander verbundene Algorithmen verarbeiten und analysieren. Ein Deep Learning Netz besteht dabei aus vielen miteinander verbundenen Schichten. Die „tiefe“ des Systems ergibt sich aus der Anzahl der verschiedenen Schichten und der Menge an angeschlossenen Neuronen. 

Merkmale und Vorteile von Deep Learning

  • Ein Training der Modelle ist mit einem enormen zeitlichen Aufwand verbunden und es wird eine außerordentlich hohe Datenmenge benötigt à nur durch Bereitstellung von umfangreicher Infrastruktur (und damit verbunden hohe Kosten) realisierbar  
  • Deep Learning wird häufig in komplexen Systemen eingesetzt, die ein hohes Maß an Anpassung und Flexibilität erfordern.
  • Bewährte Use Cases für den Deep Learning Ansatz sind beispielsweise: Gesichtserkennung, Spracherkennung, Bild- und Videogeneratoren

In den vergangenen Jahren haben bereits zahlreiche Unternehmen, unter anderem aus der Versicherungsbranche Versuche gestartet, eigene Deep-Learning-Modelle aufzubauen. Die Projekte waren mit einem hohen zeitlichen und finanziellen Invest verbunden. Leider meist ohne erhofften Erfolg. Mit dem Aufkommen von Foundation Models sowie Large Language Models (LLM) änderte sich diese Situation jedoch. Die Modelle sind technisch sehr ausgereift, und bilden damit die perfekte Basis, um unternehmensspezifische Szenarien und Workloads zu bauen. Dadurch ergibt sich also die Möglichkeit, auf bereits trainierte Modelle zuzugreifen und den aufwendigen Prozess des Trainings zu übergehen. 

Lesen Sie hierzu auch unseren Beitrag zum Thema „Foundation Models – Nur ein Hype oder die Zukunft der KI?

Sowohl Machine Learning als auch Deep Learning nutzen statistische Verfahren und Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Der Hauptunterschied liegt in der Komplexität des Trainings. ML-Modelle lernen aus historischen Daten, während Deep Learning die Extraktion von Merkmalen automatisiert. 

Um die optimale Lösung für ein konkretes Problem in Ihrem Unternehmen zu identifizieren, ist ein iterativer Ansatz ratsam. Verschiedene Ansätze können verprobt, verglichen und optimiert werden, um so zur besten Lösung für das jeweilige Szenario zu gelangen. 

Fazit: Der Mehrwert liegt in der Kombination von Machine Learning und dem Einsatz von Foundation Models

Machine Learning als Oberbegriff für trainierte Systeme wird auch in Zukunft eine wichtige Rolle bei der Integration von AI-Lösungen in Unternehmen spielen. Jedoch wird insbesondere der Aufbau von unternehmensspezifischen Lösungen auf Basis bereits bestehender Foundation Models stärker in den Mittelpunkt rücken. Deshalb sollten Unternehmen keine eigenen Deep Learning Projekte ins Leben rufen – da diese wenig erfolgsversprechend und mit einem hohen Einsatz von Zeit und Geld verbunden sind. In unseren Kundenprojekten erkennen wir, dass die Grenzen zwischen Machine Learning, Deep Learning, Foundation Models und LLMs immer mehr verschwimmen. Und das aus gutem Grund: Die hybride Nutzung weist ein großes Potenzial für zukünftige Entwicklungen auf, da die Stärken der verschiedenen Ansätze genutzt werden und die Nachteile sich gegenseitig aufwiegen.

 

Eines ist bereits sicher: Durch die intelligente Nutzung von Technologie können wir effektiver lernen, Entscheidungen treffen und Probleme lösen. Unternehmen müssen heute damit beginnen, passende Use Cases für das eigene Geschäft zu identifizieren, Entscheidungen zur Integration von KI-Technologien aktiv treffen und letztlich in der Unternehmensstrategie verankern. Dabei ist es ratsam, sich nicht allein durch den KI-Dschungel zu kämpfen, sondern Unterstützung von spezialisierten Dienstleistungsunternehmen in Anspruch zu nehmen. 

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