Machine Learning Vs Deep Learning: Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beides die Schlagworte in der Technologiebranche. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beide die Unterabteilungen der Technologie der künstlichen Intelligenz. Wenn wir weiter aufschlüsseln, ist Deep Learning eine Unterabteilung der maschinellen Lerntechnologie.

Wenn Sie mit den Grundlagen des maschinellen Lernens und des Deep Learning vertraut sind, sind das hervorragende Neuigkeiten!

Wenn Sie jedoch neu im KI-Bereich sind, müssen Sie verwirrt sein. Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?

Es gibt nichts, worüber man sich Sorgen machen müsste. Dieser Artikel erklärt die Unterschiede in leicht verständlicher Sprache.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Technologiezweig, der Computeralgorithmen untersucht. Diese Algorithmen ermöglichen es dem System, aus Daten zu lernen oder sich durch Erfahrung selbst zu verbessern. Algorithmen des maschinellen Lernens treffen Vorhersagen oder Entscheidungen, ohne explizit programmiert zu werden.

Um es einfach zu machen, möchte ich Sie an einige KI-Anwendungen erinnern, die Sie verwendet haben. Erinnern Sie sich daran, Schach mit einem Computer gespielt zu haben? Ja, das waren die Anfänge der KI. Diese Schachspiele waren das Ergebnis hartcodierter Algorithmen, die von einem Programmierer entworfen wurden. Ein Computerprogrammierer dachte sich eine Reihe intelligenter Züge mit den besten Ergebnissen aus und schrieb Codes für diese Schachspiele.

Maschinelles Lernen ist den Anfängen der KI-Algorithmen weit voraus. Algorithmen für maschinelles Lernen sind nicht mit fest codierten Regeln zur Lösung des Problems konzipiert. Diese Algorithmen lernen selbst, indem sie sie mit realen Daten füttern. Das bedeutet, dass maschinelle Lernalgorithmen mit der Zeit intelligent werden und selbst eine Vorhersage treffen.

Nehmen wir ein Beispiel und verstehen wir, wie diese Algorithmen selbstständig lernen. Füttern Sie den ML-Algorithmus mit einer Sammlung von Bildern von Hasen und Mäusen. Jetzt wollen Sie die Bilder von Hase und Maus mit Hilfe des ML-Algorithmus separat identifizieren. Sie müssen dem ML-Algorithmus strukturierte Daten zuführen, damit er funktioniert. Beschriften Sie nun die spezifischen Merkmale des Kaninchens und der Maus in Bildern und präsentieren Sie sie dem ML-Algorithmus. ML-Algorithmen lernen die unterschiedlichen Merkmale dieser beiden Tiere aus diesen gekennzeichneten Daten. Es identifiziert weiterhin Millionen von Bildern von Kaninchen und Mäusen anhand von Merkmalen, die es von Etiketten gelernt hat.

Weiterlesen: Deep Learning vs. neuronale Netze: Unterschied zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der aus virtuellen Neuronen in der sukzessiven Schicht besteht. Deep Learning ist extrem flexibel und von der menschlichen Gehirnfunktion inspiriert. Die Arbeit jedes Neurons besteht darin, die eingehende Eingabe zu analysieren und zu entscheiden, ob die Ausgabe an die nächsten Neuronen übertragen werden soll oder nicht. Jedes Neuron in einer Schicht ist verbunden. Das neuronale Netzwerk kann, genau wie das menschliche Gehirn, eine Vielzahl von Problemen lösen.

Um zu verstehen, wie Deep Learning funktioniert, nehmen wir das gleiche Beispiel der Bildidentifikation von Kaninchen und Maus. Um dieses Problem zu lösen, werden Deep-Learning-Netzwerke einen anderen Ansatz verfolgen. Der Vorteil ist, dass keine strukturierten oder gekennzeichneten Daten benötigt werden, um das Tier zu identifizieren.

Wenn wir Kaninchen- und Mausbilder in neuronale Deep-Learning-Netzwerke einspeisen, durchläuft diese Eingabe eine andere Schicht von Neuronen. Jede Schicht von Neuronen in der Hierarchie definiert ein spezifisches Merkmal des Bildes und verschiebt es auf die nächste Ebene. Sehen Sie jetzt die Ähnlichkeit zwischen Deep-Learning-Netzwerken und dem menschlichen Gehirn? Das menschliche Gehirn löst das Problem auch, indem es es an eine andere Hierarchie von Konzepten und Abfragen weiterleitet und eine Lösung findet.

Sobald die Daten durch eine andere Ebene des Neuronennetzwerks verarbeitet wurden, wird eine spezifische Kennung erstellt, um beide Tiere zu klassifizieren.

Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning

Dies sind nur grundlegende Beispiele, um zu erklären, wie maschinelles Lernen und Deep Learning funktionieren. Lassen Sie uns nun die wichtigsten Unterschiede zusammenfassen:

• Maschinelles Lernen erfordert strukturierte Daten und das Lernen aus gekennzeichneten Merkmalen. Im Vergleich dazu benötigt Deep Learning keine strukturierten oder gekennzeichneten Daten und verarbeitet die Daten innerhalb des künstlichen Neuronennetzwerks.

• Algorithmen für maschinelles Lernen sind so konzipiert, dass sie mit Erfahrung lernen, Dinge zu tun. Immer wenn die gewünschte Ausgabe nicht empfangen wird, ist ein menschliches Eingreifen erforderlich, um den Algorithmus neu zu trainieren. Im Vergleich dazu lernen neuronale Deep-Learning-Netze aus ihren Fehlern und erfordern kein menschliches Eingreifen. Wenn die Eingabe jedoch nicht von guter Qualität ist, kann selbst Deep Learning eine unerwünschte Ausgabe liefern, da sie eine Ausgabe über ein mehrschichtiges Neuronennetzwerk erzeugt.

Wie wir in beiden Fällen gesehen haben, sind Eingabedaten unerlässlich. Die Qualität der Eingabedaten entscheidet über die Qualität der Ausgabe.

Lassen Sie uns auch einen Blick auf die Verwendung von maschinellem Lernen und Deep Learning werfen:

Einsatz von maschinellem Lernen

• In einer Organisation, die über einige strukturierte Daten verfügt, kann maschinelles Lernen nützlich sein. Sie können diese Daten einfach verwenden, um maschinelle Lernalgorithmen zu trainieren.
• Die intelligente Anwendung von Machine-Learning-Lösungen kann bei der Automatisierung verschiedener Geschäftsprozesse helfen.
• Es kann auch zur Entwicklung von Chatbots verwendet werden.

Einsatz von Deep Learning

• Wenn eine Organisation mit einer riesigen Menge unstrukturierter Daten zu tun hat, ist Deep Learning die bessere Option.

• Bei komplexen Problemen liefert Deep Learning bessere Lösungen.

• Der Einsatz von Deep Learning glänzt bei der Verarbeitung natürlicher Sprache oder der Spracherkennung.

Nachfrage nach Machine Learning und Deep Learning in Data Science und KI

In einem Unternehmen werden täglich eine beträchtliche Menge an Daten generiert. Viele wichtige Informationen bleiben aufgrund der großen Datenmenge unbemerkt. Jetzt haben Unternehmen die Macht der Datenanalyse sehr gut verstanden. Eine eingehende Datenverarbeitung kann verschiedene Erkenntnisse generieren, die vielen Geschäftszwecken dienen.

Maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science und KI werden zu einem integralen Bestandteil jedes wachsenden Unternehmens. Auch diese Technologien haben in Form moderner Assistenten bereits Einzug in unser Leben gehalten. Wenn Sie sich ein Bild davon machen, ob es sich um Netflix oder Amazon handelt, verwenden sie diese Technologien für ihr Geschäftswachstum.

Wenn Sie ein bestimmtes Produkt bei Amazon durchsuchen, generieren Sie unwissentlich Daten. Diese Daten werden von einem Data Scientist analysiert, um Ihr Interesse zu verstehen. Haben Sie jemals das Muster von Anzeigen bemerkt, wenn Sie YouTube oder Netflix ansehen? Diese Anzeigen beziehen sich auf ähnliche Produkte aus Ihrem Browserverlauf. Wie kommt es dazu? Es ist nichts anderes als Datenwissenschaft, die ihre Arbeit verrichtet.

Verstehen Sie jetzt die Verbindung zwischen Data Science und maschinellem Lernen.

Data Science dient der Analyse und Verarbeitung von Daten. Der Hauptzweck besteht darin, aussagekräftige Ergebnisse für geschäftliche Zwecke zu extrahieren. Data Science umfasst nicht nur die Datenverarbeitung, sondern auch die Datenextraktion, Datenbereinigung, Datenanalyse, Datenvisualisierung und Datengenerierung umsetzbarer Erkenntnisse. Es gibt Tonnen von Daten, die im Geschäftsleben unbemerkt bleiben.

Ein Data Scientist ist eine Person, die dafür verantwortlich ist, aus diesen Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Analyse des Datenmusters beleuchten Data Scientists Produktionsergebnisse, Kundenverhalten und andere Geschäftszwecke. Data Science ist für Unternehmen unerlässlich, um den Marktwettbewerb zu schlagen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Es stellt sich also die Frage, welche Rolle das maschinelle Lernen in der Datenwissenschaft spielt.

In einfachen Worten, Machine Learning ist ein Teil von Data Science. Wie wir bereits besprochen haben, werden Daten in großen Mengen in Unternehmen generiert. Es wird für einen Data Scientist zu einer mühsamen Aufgabe, daran zu arbeiten. Hier kommt also die Rolle des maschinellen Lernens ins Spiel. Maschinelles Lernen verwendet Statistiken und Algorithmen, um Daten zu verarbeiten und zu analysieren. All diese Datenverarbeitung und -analyse erfolgen ohne menschliches Eingreifen. Man kann auch sagen, dass maschinelles Lernen eine Fähigkeit ist, die dem System gegeben wird, um Ergebnisse selbst zu verarbeiten, zu analysieren und Einblick in die Ergebnisse zu geben.

Machine Learning und Deep Learning sind einige der Funktionalitäten von Data Science. Diese Technologien werden jedoch für einen bestimmten Zweck in der künstlichen Intelligenz verwendet.

Maschinelles Lernen wird in Kombination mit KI zu einer leistungsstarken Kombination. Jetzt suchen Unternehmen intensiv nach digitaler Automatisierung. Eine der Möglichkeiten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen ist die Verwendung von Robotic Process Automation. RPA nutzt sowohl KI als auch maschinelles Lernen, um Geschäftsprozesse zu automatisieren. Jetzt ersetzen Roboter Menschen für alltägliche und sich wiederholende Arbeiten. Es hilft Unternehmen bei einer besseren Ressourcennutzung.

Wie Sie sehen, spielen ML, KI und Data Science eine entscheidende Rolle bei der digitalen Transformation. Tatsache ist, dass jedes Unternehmen mit riesigen Datenmengen, sich wiederholender Arbeit und anspruchsvollen Kunden zu tun hat. Die ganze Welt bewegt sich in Richtung digitaler Transformation. In diesem Szenario sind Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning, KI und Datenwissenschaft sehr gefragt.

Fähigkeiten benötigt

Jeder Fachmann, der an der neuesten Technologie und Weiterbildung interessiert ist, kann maschinelles Lernen und Deep Learning erlernen. Um eine Karriere in diesem Bereich zu verfolgen, muss der Fachmann in folgenden Bereichen qualifiziert sein:

• Es erfordert ein gründliches Verständnis von Statistiken, Algorithmen, einen Experten für das Zeichnen von Wahrscheinlichkeitsdaten und das Erstellen von Vorhersagemodellen sowie die Fähigkeit, Konfusionsmatrizen zu lösen.

• Der Fachmann muss Programmiersprachen wie Python, R, C++ und Java beherrschen.

• Eine sehr wichtige Fähigkeit, die für maschinelles Lernen erforderlich ist, ist die Datenmodellierung. Ein Fachmann muss ein tiefes Verständnis dafür haben, wie die Datenmodellierung funktioniert, Genauigkeitsmessungen für bestimmte Fehler und eine funktionierende Bewertungsstrategie.

• Neben den oben genannten Fähigkeiten müssen sich Profis mit den neuesten Technologien, Entwicklungstools und Algorithmen auf dem Laufenden halten.

Wie beherrscht man die erforderlichen Fähigkeiten?

upGrad ist eine One-Stop-Lösung für alle Ihre Technologieanforderungen. Nach dem Verständnis der Marktnachfrage und des individuellen Weiterbildungsbedarfs hat upGrad verschiedene Kurse entwickelt. upGrad bietet mehrere Kurse zu KI, Data Science, Machine Learning und Deep Learning an. Werfen wir einen Blick auf ihre Kurse:

• PG-Zertifizierung für maschinelles Lernen und Deep Learning
• PG-Zertifizierung in maschinellem Lernen und NLP
• PG-Diplom in maschinellem Lernen und KI
• Master of Science in Maschinellem Lernen & KI
• Fortgeschrittene Zertifizierung in Machine Learning & Cloud
• PG-Zertifizierung in Data Science
• PG Diplom in Data Science
• Master of Science in Datenwissenschaft

Alle diese Kurse wurden unter Berücksichtigung der Anforderungen der Industrie entwickelt. Diese Kurse sind nach den Bedürfnissen der Berufstätigen zusammengestellt. Während des gesamten Kurses werden die Studenten von Branchenexperten beraten. Für eine bessere Lernerfahrung werden den Schülern engagierte Mentoren zur Verfügung gestellt.

Wer seine Karriere auf die nächste Stufe bringen möchte, kann diese Kurse absolvieren. Die Mindestvoraussetzungen für die Zulassung sind ein Bachelor-Abschluss und kein Codierungshintergrund erforderlich. Das Beste ist nach der Fertigstellung; Natürlich erhalten Sie vom IIIT-B eine prestigeträchtige Anerkennung.

Fazit

Maschinelles Lernen, Deep Learning, KI und Data Science sind sehr gefragt. Unternehmen bewegen sich in rasantem Tempo auf die digitale Transformation zu. Der erste Schritt in Richtung Veränderung ist die Automatisierung und ein tiefer Einblick in die Unternehmensdaten.

Laut The Hindu „wird die Maschine bis 2025 den Arbeitsplatz beherrschen“. Das Weltwirtschaftsforum sagt: „Mehr als 54 % der indischen Arbeitnehmer in 12 Sektoren müssen bis 2022 umgeschult werden“.

Die industrielle Revolution ist auf ihrem Höhepunkt. Jedes Unternehmen möchte seinen Prozess automatisieren. Um Marktführer zu werden, ist es entscheidend, ein tiefes Verständnis der betrieblichen Anforderungen und schnellere Prozesse zu haben, um Zeit und Kundenzufriedenheit zu sparen.

Es ist unerlässlich zu verstehen, dass sich Technologien schnell entwickeln und Automatisierung im Trend liegt. Roboter werden all die sich wiederholenden, alltäglichen und umfangreichen Datenaufgaben übernehmen. In einem solchen Szenario wird die menschliche Arbeitskraft für bessere Arbeit eingesetzt. Um im Wettbewerb bestehen zu können, ist jetzt eine Weiterbildung zwingend erforderlich.

Maschinelles Lernen und Deep Learning ist das Rückgrat der neuesten Technologien. Die Trends zeigen auch, dass Machine Learning und Deep Learning eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen spielen werden. Die Beherrschung der stark nachgefragten Fähigkeit wird Ihnen also grenzenlose Möglichkeiten bieten.