Der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning haben die moderne Welt im Sturm erobert.

Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen diese Konzepte, um intelligente, wertvolle Maschinen zu bauen, die das Leben erleichtern können.

Künstliche Intelligenz(KI) ist ein “intelligenter” Weg, um intelligente Maschinen zu schaffen, maschinelles Lernen(ML) ist ein Teil der KI, der bei der Entwicklung von KI-gesteuerten Anwendungen hilft, und Deep Learning(DL) ist wiederum ein Teil des maschinellen Lernens, das ein Modell mit komplexen Algorithmen und riesigen Datenmengen trainiert.

Sie spielen eine wichtige Rolle in den Branchen, die sich darauf konzentrieren, den Nutzern einzigartige Erlebnisse zu bieten.

Da sie miteinander verwandt sind, verwechseln die meisten Menschen Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning. Aber diese Begriffe sind nicht dasselbe.

In diesem Artikel werden Sie die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen diesen Technologien verstehen.

Fangen wir also an zu recherchieren.

KI vs. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was sind sie?

KI, ML und Deep Learning sind in gewisser Weise dasselbe, aber nicht in ihrem Umfang, ihrer Arbeitsweise und ihrer Austauschbarkeit.

Lassen Sie uns einen nach dem anderen besprechen, um zu verstehen, was sie sind und wie sie im Alltag eingesetzt werden.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Sie können Intelligenz nicht als eine bestimmte Fähigkeit definieren. Sie ist ein Prozess, bei dem man sich neue Dinge selbständig, intelligent und schnell aneignet. Ein Mensch nutzt seine Intelligenz, um aus Bildung, Training, Arbeitserfahrung und vielem mehr zu lernen.

Die Übertragung menschlicher Intelligenz auf eine Maschine nennen wir Künstliche Intelligenz (KI). Viele IT-Branchen nutzen KI, um selbstentwickelnde Maschinen zu entwickeln, die sich wie Menschen verhalten. KI-Maschinen lernen vom menschlichen Verhalten und führen dementsprechend Aufgaben aus, um komplexe Algorithmen zu lösen.

Einfach ausgedrückt, wird sie in einem Computersystem entwickelt, um andere Computersysteme zu steuern. In den 1940er Jahren kamen die ersten digitalen Computer auf, und in den 1950er Jahren wurde die Möglichkeit der KI geschaffen.

Heutzutage wird künstliche Intelligenz in der Wettervorhersage, der Bildverarbeitung, der Suchmaschinenoptimierung, der Medizin, der Robotik, der Logistik, der Online-Suche und vielem mehr eingesetzt. Ausgehend von der aktuellen Funktionalität wird die künstliche Intelligenz in vier Typen eingeteilt:

• Reaktive Maschinen KI
• Begrenztes Gedächtnis KI
• Theory of Mind KI
• Selbstbewusste KI

Beispiel: Wenn Sie mit Siri oder Alexa sprechen, erhalten Sie häufig Antworten und Antworten. Das liegt nur an der KI im Inneren der Maschine. Sie hört auf Ihre Worte, interpretiert sie, versteht sie und antwortet sofort.

Andere Anwendungen sind selbstfahrende Fahrzeuge, KI-Roboter, maschinelle Übersetzungen, Spracherkennung und mehr.

Was ist Maschinelles Lernen (ML)?

Bevor Sie sich mit dem maschinellen Lernen beschäftigen, müssen Sie das Konzept des Data Mining verstehen. Beim Data Mining werden mithilfe von mathematischen Analysetechniken verwertbare Informationen gewonnen, um Trends und Muster in den Daten zu entdecken.

Unternehmen können eine Vielzahl von Daten nutzen, um die Techniken des maschinellen Lernens zu verbessern. ML bietet eine Möglichkeit, aus datenbasierten Erfahrungen einen neuen Weg oder Algorithmus zu finden. Es ist die Untersuchung der Technik, die Daten automatisch extrahiert, um Geschäftsentscheidungen sorgfältiger zu treffen.

Es hilft bei der Konzeption und Entwicklung einer Maschine, die bestimmte Daten aus der Datenbank erfassen kann, um wertvolle Ergebnisse zu liefern, ohne dass ein Code verwendet wird. So ermöglicht ML bessere Vorhersagen aus den Erkenntnissen.

ML lernt also von den Daten und Algorithmen, um zu verstehen, wie eine Aufgabe zu erfüllen ist. Es ist eine Teilmenge der KI.

Beispiel: Wenn Sie in Ihrem täglichen Leben eine Plattform öffnen, die Sie häufig nutzen, wie z.B. Instagram, werden Ihnen Produktempfehlungen angezeigt. Websites verfolgen Ihr Verhalten auf der Grundlage der vorherigen Suche oder des Kaufs, ML erhält die Daten und zeigt Ihnen Produkte auf der Grundlage desselben Musters.

Viele Branchen nutzen ML, um anomales Anwendungsverhalten in Echtzeit zu erkennen, zu beheben und zu diagnostizieren. Es gibt zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Branchen, von kleinen Gesichtserkennungsanwendungen bis hin zu großen Suchmaschinenveredelungsindustrien.

Was ist Deep Learning?

Wenn wir künstliche Intelligenz mit menschlicher Intelligenz vergleichen, dann ist Deep Learning die Neuronen im menschlichen Gehirn. Es ist etwas komplexer als maschinelles Lernen, da es tiefe neuronale Netzwerke verwendet.

Hier verwenden die Maschinen eine Technik mit mehreren Schichten, um zu lernen. Das Netzwerk besteht aus einer Eingabeschicht, die die Daten entgegennimmt, und einer verborgenen Schicht, die die verborgenen Merkmale findet. Und schließlich liefert die Ausgabeschicht die endgültigen Informationen.

Mit anderen Worten: Deep Learning verwendet eine einfache Technik namens Sequenzlernen. Viele Branchen nutzen die Technik des Deep Learning, um neue Ideen und Produkte zu entwickeln. Deep Learning unterscheidet sich vom maschinellen Lernen in Bezug auf die Auswirkungen und den Umfang.

KI ist die Gegenwart und Zukunft unserer wachsenden Welt. Deep Learning ermöglicht praktische Anwendungen, indem es die allgemeine Nutzung von KI erweitert. Dank Deep Learning scheinen viele komplexe Aufgaben möglich zu sein, wie z.B. fahrerlose Autos, bessere Filmempfehlungen, Gesundheitsvorsorge und mehr.

Beispiel: Wenn Sie an ein fahrerloses Auto denken, fragen Sie sich bestimmt, wie es ohne menschliche Hilfe auf der Straße fährt. Deep Learning bietet menschenähnliches Fachwissen zum Verständnis der Straßenstruktur, von Fußgängern, Geschwindigkeitsbegrenzungen in verschiedenen Szenarien und mehr.

Mit den großen Datenmengen und den effizienten Berechnungen fährt ein Auto selbstständig und kann so bessere Entscheidungen treffen.

KI vs. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Wie funktionieren sie?

Jetzt wissen Sie, was KI, ML und Deep Learning im Einzelnen sind. Lassen Sie uns nun vergleichen, wie sie funktionieren.

Wie funktioniert KI?

Stellen Sie sich künstliche Intelligenz als eine Möglichkeit vor, Probleme zu lösen, Fragen zu beantworten, Vorschläge zu machen oder etwas vorherzusagen.

Systeme, die KI-Konzepte verwenden, arbeiten, indem sie große Datensätze mit iterativen und intelligenten Algorithmen zusammenführen und die Daten analysieren, um Merkmale und Muster zu lernen. Durch die Verarbeitung von Daten testet und bestimmt es ständig seine eigene Leistung und wird immer intelligenter, um mehr Fachwissen zu entwickeln.

KI-Systeme können Tausende und Millionen von Aufgaben mit unglaublicher Geschwindigkeit ausführen, ohne eine Pause zu benötigen. Daher lernen sie schnell, um eine Aufgabe effizient erledigen zu können. KI zielt darauf ab, Computersysteme zu schaffen, die das menschliche Verhalten nachahmen, um wie Menschen zu denken und komplexe Fragen zu lösen.

Um dies zu erreichen, nutzen KI-Systeme verschiedene Prozesse, Techniken und Technologien. Hier sind verschiedene Komponenten von KI-Systemen:

• Neuronale Netzwerke: Das ist wie ein großes Netzwerk von Neuronen im menschlichen Gehirn. Es ermöglicht KI-Systemen, große Datenmengen zu nutzen, sie zu analysieren, um Muster zu finden und Probleme zu lösen.
• Kognitives Rechnen: Es ahmt die Art und Weise nach, wie das menschliche Gehirn bei der Ausführung von Aufgaben denkt, um die Kommunikation zwischen Maschinen und Menschen zu erleichtern.
• Maschinelles Lernen: Es ist ein Teilbereich der KI, der es Computersystemen, Anwendungen und Programmen ermöglicht, automatisch zu lernen und erfahrungsbasierte Ergebnisse zu entwickeln. Es ermöglicht der KI, Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, um die Ergebnisse zu verbessern.
• Tiefes Lernen: Es ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die es der KI ermöglicht, Daten zu verarbeiten und durch den Einsatz neuronaler Netze zu lernen und sich zu verbessern.
• Computer Vision: KI-Systeme können Bildinhalte durch Deep Learning und Mustererkennung analysieren und interpretieren. Computer Vision ermöglicht es KI-Systemen, die Komponenten visueller Daten zu identifizieren.

Captchas zum Beispiel lernen, indem sie Sie bitten, Fahrräder, Autos, Ampeln usw. zu erkennen.

• Natural Processing Language (NLP): Sie ermöglicht es Systemen, menschliche Sprache in gesprochener und geschriebener Form zu erkennen, zu analysieren, zu interpretieren und zu lernen. Sie wird in Systemen verwendet, die mit Menschen kommunizieren.

Damit ein KI-System funktionieren kann, muss es also über all diese Fähigkeiten verfügen. Darüber hinaus benötigen KI-Systeme einige Technologien:

• Größere, zugängliche Datensätze, da KI von ihnen lebt
• Intelligente Datenverarbeitung durch fortschrittliche Algorithmen, um Daten gleichzeitig mit hoher Geschwindigkeit zu analysieren, komplexe Probleme zu verstehen und Ereignisse vorherzusagen.
• Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), um KI-Funktionen zu einem System oder einer Anwendung hinzuzufügen und sie intelligenter zu machen.
• Graphical Processing Units (GPUs), um KI-Systeme mit Leistung zu versorgen, damit sie umfangreiche Berechnungen zur Datenverarbeitung und -interpretation durchführen können.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen nutzt große Datenmengen mit Hilfe verschiedener Techniken und Algorithmen, um zu analysieren, zu lernen und die Zukunft vorherzusagen. Es beinhaltet eine Menge komplexer Kodierung und Mathematik, die einer mathematischen Funktion dienen.

Sie erforscht Daten und erkennt Muster, um auf der Grundlage ihrer früheren Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Es bringt KI-Systemen bei, wie Menschen zu denken. Maschinelles Lernen hilft bei der Automatisierung von Aufgaben, die mit einer Reihe von Regeln und durch Daten definierten Mustern erledigt werden. Auf diese Weise können Unternehmen KI-Systeme einsetzen, um Aufgaben schneller zu erledigen. ML verwendet zwei Haupttechniken:

• Unüberwachtes Lernen: Es hilft, bekannte Muster in gesammelten Daten zu finden
• Überwachtes Lernen: Es ermöglicht die Sammlung von Daten oder liefert Ergebnisse aus früheren ML-Einsätzen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Am Anfang steht die Entwicklung eines Deep Learning-Modells, das Daten kontinuierlich beobachtet und analysiert und dabei eine logische Struktur verwendet, ähnlich wie der Mensch Schlussfolgerungen zieht.

Für diese Analyse verwenden Deep Learning-Systeme eine geschichtete algorithmische Struktur, die als künstliches neuronales Netzwerk bekannt ist und das menschliche Gehirn nachahmen kann. Dadurch sind die Systeme in der Lage, Aufgaben besser zu erfüllen als herkömmliche Systeme.

Ein Deep Learning-Modell muss jedoch ständig trainiert werden, um seine Fähigkeiten weiterzuentwickeln und zu verbessern, damit es korrekte Schlussfolgerungen ziehen kann.

KI vs. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Anwendungen

Um die Funktionsweise von KI, ML und Deep Learning vollständig zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, wie und wo sie eingesetzt werden.

KI-Systeme werden zu verschiedenen Zwecken eingesetzt, z.B. für logisches Denken und Problemlösung, Planung, Lernen, Wissenspräsentation, Verarbeitung natürlicher Sprache, allgemeine Intelligenz, soziale Intelligenz, Wahrnehmung und mehr.

KI wird zum Beispiel in der Online-Werbung, in Suchmaschinen wie Google usw. eingesetzt.

Schauen wir uns das im Detail an.

Internet, eCommerce und Marketing

• Suchmaschinen: Suchmaschinen wie Google verwenden KI, um Ergebnisse anzuzeigen.
• Empfehlungssysteme: KI wird auch von Empfehlungssystemen wie YouTube, Netflix und Amazon verwendet, um Inhalte auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen oder Bewertungen zu empfehlen.

KI wird verwendet, um Wiedergabelisten zu erstellen, Videos anzuzeigen, Produkte und Dienstleistungen zu empfehlen und vieles mehr.

• Soziale Medien: Websites wie Facebook, Instagram, Twitter usw. nutzen KI, um relevante Beiträge anzuzeigen, mit denen Sie sich beschäftigen können, Sprachen automatisch zu übersetzen, hasserfüllte Inhalte zu entfernen usw.
• Werbeanzeigen: KI wird für gezielte Webwerbung eingesetzt, um Menschen zum Klicken auf die Anzeigen zu bewegen und ihre Verweildauer auf Websites zu erhöhen, indem attraktive Inhalte angezeigt werden. KI kann personalisierte Angebote und das Kundenverhalten vorhersagen, indem sie deren digitale Signaturen analysiert.
• Chatbots: Chatbots werden eingesetzt, um Geräte zu steuern, mit Kunden zu kommunizieren usw.

Amazon Echo zum Beispiel kann menschliche Sprache in passende Aktionen übersetzen.

• Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa verwenden KI, um natürliche Sprache zu verarbeiten und Benutzern bei ihren Fragen zu helfen.
• Übersetzung: KI kann automatisch Textdokumente und gesprochene Sprachen übersetzen.

Beispiel: Google Translate.

Andere Anwendungsfälle sind Spam-Filterung, Bildbeschriftung, Gesichtserkennung und mehr.

Spiele

Die Spieleindustrie setzt KI in großem Umfang ein, um fortschrittliche Videospiele zu produzieren, darunter auch einige mit übermenschlichen Fähigkeiten.

Beispiel: Die schachähnlichen Deep Blue und AlphaGo. Letztere besiegte einst Lee Sedol, den Weltmeister in GO.

Sozio-ökonomische

KI wird eingesetzt, um soziale und wirtschaftliche Herausforderungen wie Obdachlosigkeit, Armut usw. anzugehen.

Beispiel: Forscher der Universität Stanford haben KI eingesetzt, um durch die Analyse von Satellitenbildern Armutsgebiete zu identifizieren.

Cybersecurity

Durch den Einsatz von KI und ihren Teilbereichen ML und Deep Learning können Sicherheitsunternehmen Lösungen zum Schutz von Systemen, Netzwerken, Anwendungen und Daten entwickeln. Es wird angewandt für:

• Anwendungssicherheit zur Abwehr von Angriffen wie Cross-Site-Scripting, SQL-Injection, serverseitige Fälschung, verteilte Denial-of-Service-Angriffe usw.
• Netzwerkschutz durch Identifizierung weiterer Angriffe und Verbesserung von Intrusion Detection Systemen
• Analyse des Benutzerverhaltens, um gefährdete Anwendungen, Risiken und Betrug zu erkennen
• Schutz von Endgeräten durch das Erlernen gängiger Bedrohungsverhalten und deren Vereitelung, um Angriffe wie Ransomware zu verhindern.

Landwirtschaft

KI, ML und Deep Learning sind in der Landwirtschaft hilfreich, um Bereiche zu identifizieren, die bewässert, gedüngt und behandelt werden müssen, um den Ertrag zu steigern. Sie können Agronomen bei der Forschung und der Vorhersage des Reifezeitpunkts von Pflanzen, der Überwachung der Bodenfeuchtigkeit, der Automatisierung von Gewächshäusern, der Erkennung von Schädlingen und der Bedienung von Landmaschinen helfen.

Finanzen

Künstliche neuronale Netze werden in Finanzinstituten eingesetzt, um Forderungen und Gebühren außerhalb der Norm und der zu untersuchenden Aktivitäten zu erkennen.

Banken können KI zur Betrugsprävention einsetzen, um den Missbrauch von Debitkarten zu bekämpfen, Abläufe wie Buchhaltung zu organisieren, Immobilien zu verwalten, in Aktien zu investieren, Verhaltensmuster zu überwachen und sofort auf Veränderungen zu reagieren. KI wird auch in Online-Handels-Apps eingesetzt.

Beispiel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) von ZestFinance ist eine Plattform für das Underwriting von Krediten. Sie nutzt KI und ML für die Datenanalyse und weist Menschen Kreditscores zu.

Bildung

KI-Tutoren können Schülern beim Lernen helfen und gleichzeitig Stress und Ängste beseitigen. Sie kann auch Lehrern helfen, das Verhalten in einer virtuellen Lernumgebung (VLE) wie Moodle frühzeitig vorherzusagen. Dies ist besonders bei Szenarien wie der aktuellen Pandemie von Vorteil.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird KI eingesetzt, um ein Elektrokardiogramm oder einen CT-Scan auszuwerten, um Gesundheitsrisiken bei Patienten zu erkennen. Sie hilft auch dabei, die Dosierung zu regulieren und die am besten geeigneten Behandlungen für Krankheiten wie Krebs auszuwählen.

Künstliche neuronale Netze unterstützen klinische Entscheidungen bei der medizinischen Diagnose, z.B. die Konzeptverarbeitungstechnologie, die in EMR-Software eingesetzt wird. KI kann auch helfen bei:

• Analyse von Krankenakten
• Verwaltung von Medikamenten
• Planung von Behandlungen
• Konsultation
• Klinische Ausbildung
• Erstellung von Medikamenten
• Vorhersage von Resultaten

Anwendungsfall: Das Hannoveraner KI-Projekt von Microsoft hilft Ärzten, aus 800 Impfstoffen und Medikamenten die wirksamste Krebsbehandlung auszuwählen.

Regierung

Regierungsorganisationen in Ländern wie China nutzen KI für die Massenüberwachung. In ähnlicher Weise kann sie auch für die Verwaltung von Verkehrssignalen eingesetzt werden, indem Kameras zur Überwachung der Verkehrsdichte und zur Anpassung der Signalzeiten verwendet werden.

In Indien beispielsweise werden KI-gesteuerte Verkehrssignale eingesetzt, um den Verkehr in der Stadt Bengaluru zu regeln und zu steuern.

Darüber hinaus setzen viele Länder KI in ihren militärischen Anwendungen ein, um die Kommunikation, das Kommando, die Steuerung, die Sensoren, die Interoperabilität und die Integration zu verbessern. Sie wird auch beim Sammeln und Analysieren von Informationen, in der Logistik, bei autonomen Fahrzeugen, Cyber-Operationen und mehr eingesetzt.

Andere Anwendungen von KI sind:

• Weltraumforschung zur Analyse umfangreicher Daten für die Forschung
• Biochemie zur Bestimmung der 3D-Struktur von Proteinen
• Erstellung von Inhalten und Automatisierung.

Beispiel: Wordsmith ist eine Plattform zur Generierung natürlicher Sprache und zur Umwandlung von Daten in sinnvolle Erkenntnisse.

• Automatisieren Sie rechtsbezogene Aufgaben und die Suche,
• Sicherheits- und Gesundheitsmanagement am Arbeitsplatz
• Personalwesen zur Überprüfung und Einstufung von Lebensläufen
• Stellensuche durch Auswertung von Daten zu beruflichen Fähigkeiten und Gehältern
• Kundenservice mit virtuellen Assistenten
• Gastgewerbe, um Aufgaben zu automatisieren, mit Gästen zu kommunizieren, Trends zu analysieren und Verbraucherbedürfnisse vorherzusagen.
• Herstellung von Automobilen, Sensoren, Spielen und Spielzeug und mehr

KI vs. Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Unterschiede

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind miteinander verwandt. Tatsächlich ist Deep Learning eine Teilmenge des maschinellen Lernens und maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz.

Es geht hier also nicht wirklich um einen “Unterschied”, sondern um den Umfang, in dem sie angewendet werden können.

Schauen wir uns an, wie sie sich unterscheiden.

Künstliche Intelligenz vs. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Fazit

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning sind moderne Techniken, um intelligente Maschinen zu entwickeln und komplexe Probleme zu lösen. Sie werden überall eingesetzt, von Unternehmen bis hin zu Privathaushalten, und machen das Leben einfacher.

DL fällt unter ML und ML unter KI. Es geht hier also nicht wirklich um Unterschiede, sondern um den Umfang der jeweiligen Technologie.