Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning

Die Entwicklung der intelligenten Systeme: KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning haben die Welt, wie wir sie kennen, grundlegend verändert. Diese Technologien sind heutzutage allgegenwärtig und treiben Innovationen in verschiedensten Bereichen voran.

Unternehmen weltweit setzen auf diese Konzepte, um intelligente und leistungsfähige Maschinen zu entwickeln, die unseren Alltag vereinfachen sollen. Diese Technologien, die im Kern auf Algorithmen und Datenanalyse basieren, bilden das Fundament für immer anspruchsvollere Anwendungen.

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet das Bestreben, Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche Intelligenz aufweisen. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der sich auf das Erstellen von Anwendungen konzentriert, die selbstständig lernen können. Deep Learning (DL) ist wiederum eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die es Modellen ermöglicht, aus großen Datenmengen und komplexen Algorithmen zu lernen.

Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle in Branchen, die sich darauf konzentrieren, einzigartige und personalisierte Benutzererlebnisse zu schaffen.

Obwohl KI, ML und DL miteinander verwandt sind, werden sie oft verwechselt. Es handelt sich jedoch um unterschiedliche Konzepte, die sich in ihrem Umfang und ihrer Funktionsweise unterscheiden.

In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit den Gemeinsamkeiten und Unterschieden dieser Technologien auseinandersetzen, um ein besseres Verständnis für ihre jeweiligen Funktionen zu gewinnen.

Lassen Sie uns also gemeinsam in diese faszinierende Welt eintauchen.

KI, ML und Deep Learning: Ein Überblick

KI, ML und Deep Learning sind auf gewisse Weise miteinander verbunden, doch sie unterscheiden sich grundlegend in ihrem Umfang, ihrer Arbeitsweise und ihren Anwendungsmöglichkeiten.

Um diese Unterschiede besser zu verstehen, werden wir uns jede Technologie einzeln ansehen und ihre jeweiligen Anwendungen im modernen Alltag beleuchten.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Intelligenz lässt sich nicht nur über definierte Fähigkeiten erklären. Sie ist vielmehr ein Prozess des kontinuierlichen Lernens und der Anpassung an neue Herausforderungen. Menschen nutzen ihre Intelligenz, um durch Bildung, Training und Erfahrungen Wissen zu erlangen und ihre Fähigkeiten stetig zu verbessern.

Die Übertragung dieser menschlichen Intelligenz auf Maschinen wird als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet. Viele Technologieunternehmen nutzen KI, um selbstlernende Maschinen zu entwickeln, die sich wie Menschen verhalten. Diese KI-gesteuerten Systeme lernen aus menschlichem Verhalten und führen entsprechende Aufgaben aus, um auch komplexe Problemstellungen zu lösen.

Vereinfacht gesagt, wird KI in Computersystemen implementiert, um andere Systeme zu steuern. Die Anfänge der digitalen Computer in den 1940er Jahren ebneten den Weg für die Entwicklung der KI in den 1950er Jahren.

Heutzutage wird KI in vielen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel bei Wettervorhersagen, in der Bildverarbeitung, bei der Suchmaschinenoptimierung, in der Medizin, in der Robotik, in der Logistik und bei der Online-Suche. Die aktuelle Funktionsweise der KI lässt sich in vier Kategorien einteilen:

Reaktive Maschinen KI
KI mit begrenztem Speicher
KI mit Bewusstseinstheorie
Selbstbewusste KI

Ein gutes Beispiel für KI sind Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, die auf unsere Befehle reagieren. Diese Systeme sind in der Lage, unsere Sprache zu interpretieren, zu verstehen und daraufhin adäquat zu antworten.

Weitere Anwendungsbereiche sind selbstfahrende Autos, KI-Roboter, maschinelle Übersetzung und Spracherkennung.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Bevor wir uns dem maschinellen Lernen zuwenden, müssen wir das Konzept des Data Mining verstehen. Data Mining bezeichnet den Prozess der Gewinnung von verwertbaren Informationen durch die Analyse von Daten mit mathematischen Methoden, um Trends und Muster zu erkennen.

Unternehmen nutzen große Datenmengen, um Techniken des maschinellen Lernens zu verfeinern. ML bietet eine Möglichkeit, neue Algorithmen aus datenbasierten Erfahrungen zu entwickeln. Es ist das Forschungsfeld der Technik, bei der Daten automatisch extrahiert werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

ML hilft bei der Entwicklung von Systemen, die Daten aus einer Datenbank extrahieren können, um wertvolle Ergebnisse zu liefern, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. ML bietet somit eine verbesserte Methode zur Erstellung von Vorhersagen auf der Grundlage von Erkenntnissen.

ML lernt aus Daten und Algorithmen, um zu verstehen, wie eine bestimmte Aufgabe ausgeführt wird. Es ist ein Teilbereich der KI.

Wenn Sie beispielsweise eine Plattform wie Instagram nutzen, werden Ihnen Produktempfehlungen angezeigt. ML erfasst Ihr Verhalten auf der Plattform (z.B. frühere Suchanfragen oder Käufe), analysiert die Daten und zeigt Ihnen Produkte basierend auf ähnlichen Mustern an.

ML wird in vielen Branchen eingesetzt, um anomales Anwendungsverhalten in Echtzeit zu erkennen, zu beheben und zu diagnostizieren. Die Anwendungen reichen von einfachen Gesichtserkennungssystemen bis hin zu komplexen Suchmaschinenalgorithmen.

Was ist Deep Learning?

Wenn wir die künstliche Intelligenz mit der menschlichen Intelligenz vergleichen, stellen die Neuronen im menschlichen Gehirn die Analogie zu Deep Learning dar. Deep Learning ist komplexer als maschinelles Lernen, da es tiefe neuronale Netze verwendet.

Hierbei nutzen die Maschinen eine Technik, um aus verschiedenen Schichten zu lernen. Das Netzwerk besteht aus einer Eingabeschicht, die Daten empfängt, einer versteckten Schicht, die verborgene Merkmale extrahiert, und einer Ausgabeschicht, die die endgültigen Informationen liefert.

Mit anderen Worten, Deep Learning verwendet eine Technik, die als sequenzielles Lernen bezeichnet wird. Viele Branchen nutzen die Deep-Learning-Technik, um neue Ideen und Produkte zu entwickeln. Deep Learning unterscheidet sich in seiner Wirkung und seinem Umfang von Machine Learning.

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 erscheinen viele komplexe Aufgaben realisierbar, wie fahrerlose Autos, verbesserte Filmempfehlungen und medizinische Versorgung.

Nehmen wir das Beispiel eines selbstfahrenden Autos. Es ist die Deep-Learning-Technologie, die es dem Auto ermöglicht, die Straßenstruktur, Fußgänger, Geschwindigkeitsbegrenzungen und weitere Aspekte ohne menschliches Eingreifen zu verstehen.

Dank großer Datenmengen und effizienter Berechnungen kann ein Auto autonom fahren, was wiederum eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.

KI, ML und Deep Learning: Wie funktionieren sie?

Nun, da wir einen Überblick über KI, ML und Deep Learning haben, werden wir uns ansehen, wie diese Technologien funktionieren.

Wie funktioniert KI?

Stellen Sie sich künstliche Intelligenz als eine Art Problemlösung, als eine Methode zur Beantwortung von Fragen, zur Erstellung von Vorschlägen oder zur Erstellung von Vorhersagen vor.

Systeme, die KI-Konzepte verwenden, arbeiten, indem sie große Datensätze mithilfe iterativer und intelligenter Algorithmen zusammenführen. Diese Daten werden analysiert, um Merkmale und Muster zu erkennen. Durch die Verarbeitung von Daten testet und bestimmt das System kontinuierlich seine eigene Leistung und wird somit immer intelligenter und versierter.

KI-Systeme können eine Vielzahl von Aufgaben mit hoher Geschwindigkeit und ohne Pause ausführen. Dadurch sind sie in der Lage, schnell zu lernen, um eine Aufgabe effizient zu erfüllen. Das Ziel von KI ist es, Computersysteme zu entwickeln, 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 einige Komponenten von KI-Systemen:

Neuronale Netzwerke: Sie ähneln dem Netzwerk von Neuronen im menschlichen Gehirn. Sie ermöglichen KI-Systemen, große Datenmengen zu verwenden, sie zu analysieren, Muster zu finden und Probleme zu lösen.
Cognitive Computing: Es ahmt die Denkweise des menschlichen Gehirns nach, wenn Aufgaben ausgeführt werden, 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 KI, Muster zu erkennen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, um die Ergebnisse zu verbessern.
Deep Learning: Es ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der es der KI ermöglicht, Daten zu verarbeiten und durch den Einsatz von neuronalen KI-Netzen 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, visuelle Daten zu identifizieren.

Beispielsweise lernt ein Captcha-System, indem es Sie auffordert, Fahrräder, Autos, Ampeln usw. zu identifizieren.

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

Damit ein KI-System funktioniert, muss es über all diese Fähigkeiten verfügen. Darüber hinaus erfordern KI-Systeme einige Technologien:

Große, zugängliche Datensätze, da KI von ihnen lebt.
Intelligente Datenverarbeitung durch fortschrittliche Algorithmen zur gleichzeitigen Analyse von Daten mit hoher Geschwindigkeit, zum Verständnis komplexer Probleme und zur Vorhersage von Ereignissen.
Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), um einem System oder einer Anwendung KI-Funktionen hinzuzufügen und sie intelligenter zu machen.
Grafikprozessoren (GPUs) zur Versorgung von KI-Systemen, um umfangreiche Berechnungen für die Datenverarbeitung und -interpretation durchzuführen.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen verwendet große Datenmengen und verschiedene Techniken und Algorithmen, um die Zukunft zu analysieren, zu lernen und vorherzusagen. ML umfasst komplexe Programmierung und Mathematik, die einer mathematischen Funktion dienen.

ML untersucht Daten und identifiziert Muster, um auf der Grundlage früherer Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Es lehrt KI-Systeme, wie Menschen denken. Maschinelles Lernen hilft bei der Automatisierung von Aufgaben, die mit einer Reihe von Regeln und datendefinierten Mustern abgeschlossen werden. Unternehmen können KI-Systeme verwenden, um Aufgaben mit hoher Geschwindigkeit auszuführen. ML verwendet zwei primäre Techniken:

Unüberwachtes Lernen: Es hilft, Muster in gesammelten Daten zu finden.
Überwachtes Lernen: Es ermöglicht die Datenerfassung oder erzeugt Ergebnisse aus früheren ML-Implementierungen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning beginnt mit dem Entwurf eines Modells zur kontinuierlichen Beobachtung und Analyse von Daten mit einer logischen Struktur, die menschlichen Schlussfolgerungen ähnelt.

Um diese Analyse abzuschließen, verwenden Deep-Learning-Systeme eine mehrschichtige algorithmische Struktur, die als künstliches neuronales Netzwerk bezeichnet wird und das menschliche Gehirn nachahmen kann. Dadurch können die Systeme Aufgaben besser ausführen als herkömmliche Systeme.

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

KI, ML und Deep Learning: Anwendungen

Um vollständig zu verstehen, wie KI, ML und Deep Learning funktionieren, ist es wichtig zu wissen, wie und wo sie angewendet werden.

KI-Systeme werden für verschiedene Zwecke verwendet, wie z.B. für logisches Denken und Problemlösung, Planung, Lernen, Wissensrepräsentation, Verarbeitung natürlicher Sprache, allgemeine Intelligenz, soziale Intelligenz, Wahrnehmung usw.

Beispielsweise wird KI in Online-Werbung, Suchmaschinen wie Google usw. verwendet.

Lassen Sie uns die einzelnen Anwendungsgebiete genauer betrachten.

Internet, E-Commerce und Marketing

Suchmaschinen: Suchmaschinen wie Google verwenden KI, um Suchergebnisse anzuzeigen.
Empfehlungssysteme: Empfehlungssysteme wie YouTube, Netflix und Amazon nutzen KI, um Inhalte basierend auf den 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. verwenden KI, um relevante Beiträge anzuzeigen, mit denen Nutzer interagieren können, Sprachen automatisch zu übersetzen, hasserfüllte Inhalte zu entfernen usw.
Anzeigen: KI wird für gezielte Online-Werbung eingesetzt, um Menschen zu überzeugen, auf die Anzeigen zu klicken und ihre Verweildauer auf Websites durch attraktive Inhalte zu erhöhen. KI kann personalisierte Angebote erstellen und das Kundenverhalten vorhersagen, indem sie ihre digitalen Profile analysiert.
Chatbots: Chatbots werden zur Gerätesteuerung, zur Kundenkommunikation usw. verwendet.

Beispielsweise kann Amazon Echo die menschliche Sprache in passende Aktionen umwandeln.

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

Beispiel: Google Translate.

Andere Anwendungsfälle sind Spam-Filter, Bildkennzeichnung, Gesichtserkennung und mehr.

Spiele

Die Spielebranche setzt KI in hohem Maße ein, um fortschrittliche Videospiele zu entwickeln, darunter einige mit übermenschlichen Fähigkeiten.

Beispiele: Deep Blue (Schach) und AlphaGo. Letzterer besiegte einst Lee Sedol, der der GO-Weltmeister ist.

Sozioökonomische Anwendungen

KI wird eingesetzt, um soziale und wirtschaftliche Herausforderungen wie Obdachlosigkeit und Armut zu bekämpfen.

Beispiel: Forscher der Stanford University nutzten KI, um Armutsgebiete durch die Analyse von Satellitenbildern zu identifizieren.

Internetsicherheit

Durch den Einsatz von KI und ihren Unterbereichen ML und Deep Learning können Sicherheitsunternehmen Lösungen zum Schutz von Systemen, Netzwerken, Anwendungen und Daten entwickeln. Folgende Punkte werden dabei berücksichtigt:

Anwendungssicherheit zur Abwehr von Angriffen wie Cross-Site-Scripting, SQL-Injection, serverseitige Fälschung, Distributed Denial of Service usw.
Netzwerkschutz durch die Identifizierung von mehr Angriffen und die Verbesserung von Intrusion-Detection-Systemen.
Analyse des Benutzerverhaltens, um kompromittierte Apps, Risiken und Betrug zu identifizieren.
Endgeräteschutz durch das Erlernen allgemeiner Bedrohungsverhaltensweisen und deren Abwehr, um Angriffe wie Ransomware zu verhindern.

Landwirtschaft

KI, ML und Deep Learning sind in der Landwirtschaft hilfreich, um Bereiche zu identifizieren, die Bewässerung, Düngung und Behandlungen zur Ertragssteigerung benötigen. Sie können Agronomen bei der Forschung helfen und die Reifezeit von Kulturen vorhersagen, die Bodenfeuchtigkeit überwachen, Gewächshäuser automatisieren, Schädlinge erkennen und landwirtschaftliche Maschinen bedienen.

Finanzen

Künstliche neuronale Netze werden in Finanzinstituten eingesetzt, um ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen und die Aktivitäten zu untersuchen.

Banken können KI zur Betrugsprävention einsetzen, um dem Missbrauch von Debitkarten entgegenzuwirken, Vorgänge wie die Buchhaltung zu organisieren, Immobilien zu verwalten, in Aktien zu investieren, Verhaltensmuster zu überwachen und sofort auf Änderungen zu reagieren. KI wird auch in Online-Trading-Apps eingesetzt.

Beispiel: Zest Automated Machine Learning (ZAML) von ZestFinance ist eine Plattform für Kreditvergabe. Es verwendet KI und ML für die Datenanalyse und weist Einzelpersonen Kredit-Scores zu.

Bildung

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

Gesundheitswesen

KI wird im Gesundheitswesen eingesetzt, um Elektrokardiogramme oder CT-Scans auszuwerten, um Gesundheitsrisiken bei Patienten zu identifizieren. Sie hilft auch bei der Regulierung der Dosierung und bei der Auswahl der am besten geeigneten Behandlungen für Krankheiten wie Krebs.

Künstliche neuronale Netze unterstützen klinische Entscheidungen für die medizinische Diagnose, wie z.B. die Technologie der Konzeptverarbeitung, die in EMR-Software verwendet wird. KI kann auch helfen bei:

Analyse von Krankenakten
Medikamentenmanagement
Behandlungsplanung
Beratungsgesprächen
Klinischer Ausbildung
Medikamentenentwicklung
Vorhersage von Behandlungsergebnissen

Anwendungsfall: Das Hannoversche KI-Projekt von Microsoft hilft Ärzten bei der Auswahl der wirksamsten Krebsbehandlung aus über 800 Impfstoffen und Medikamenten.

Regierung

Regierungsorganisationen aus Ländern wie China nutzen KI zur Massenüberwachung. Darüber hinaus kann KI zur Verwaltung von Verkehrssignalen verwendet werden, indem Kameras zur Überwachung der Verkehrsdichte und zur Anpassung des Signaltimings eingesetzt werden.

In Indien beispielsweise wird eine KI-gesteuerte Verkehrssignalisierung eingesetzt, um den Verkehr in der Stadt Bengaluru zu regeln und zu verwalten.

Darüber hinaus setzen viele Länder KI in ihren militärischen Anwendungen ein, um Kommunikation, Befehlsführung, Steuerung, Sensoren, Interoperabilität und Integration zu verbessern. Sie wird auch bei der Sammlung und Analyse von Informationen, Logistik, autonomen Fahrzeugen, Cyberoperationen usw. verwendet.

Weitere Anwendungsbereiche von KI sind:

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

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

Automatisierung rechtsbezogener Aufgaben und der Suche,
Arbeitssicherheits- und Gesundheitsmanagement
Personalabteilung zur Überprüfung und Klassifizierung von Lebensläufen
Jobsuche durch Auswertung von Daten zu Job-Skills und Gehältern
Kundenservice mit virtuellen Assistenten
Gastgewerbe zur Automatisierung von Aufgaben, zur Kommunikation mit Gästen, zur Analyse von Trends und zur Vorhersage von Verbraucherbedürfnissen.
Herstellung von Automobilen, Sensoren, Spielen und Spielzeug und mehr

KI, ML und Deep Learning: Unterschiede

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

Hier geht es also nicht wirklich um „Unterschiede“, sondern um den Umfang, in dem sie angewendet werden können.

Schauen wir uns an, wie sie sich unterscheiden.

Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen

Parameter	KI	ML
Konzept	Ein umfassendes Konzept zur Schaffung intelligenter Maschinen, die menschliches Denken und Verhalten simulieren.	Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Maschinen hilft, durch die Analyse von Daten ohne explizite Programmierung zu lernen.
Ziel	Intelligente Systeme mit menschenähnlichen Denkfähigkeiten zu entwickeln, um komplexe Fragen zu lösen.	Die Erfolgsraten zu erhöhen und Maschinen zur Datenanalyse zu befähigen, um präzise Ausgaben zu liefern.
Fokus	KI zielt auf Muster und Genauigkeit	ML fokussiert auf Muster und Genauigkeit
Was sie tun	KI ermöglicht es einem System, Aufgaben wie ein Mensch auszuführen, jedoch ohne Fehler und mit höherer Geschwindigkeit.	ML trainiert Maschinen mit Algorithmen, um Muster zu finden und Vorhersagen zu treffen
Untergruppen	Ihre Untergruppen sind Deep Learning und Maschinelles Lernen.	Ihre Untergruppe ist Deep Learning
Typen	Es gibt drei Typen: Allgemeine KI, starke KI und schwache KI.	Ihre Typen sind verstärkendes Lernen, überwachtes und unüberwachtes Lernen.
Prozesse	Umfasst logisches Denken, Lernen und Selbstkorrektur bei neuen Datentypen.	Befasst sich mit unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten.
Daten	Befasst sich mit halbstrukturierten und strukturierten Daten.
Umfang	Ihr Anwendungsbereich ist breiter. KI-Systeme können mehrere Aufgaben ausführen, während ML für bestimmte Aufgaben trainiert wird.	Ihr Umfang ist im Vergleich zu KI begrenzt. ML-Maschinen führen spezifische Aufgaben aus, für die sie trainiert wurden.
Anwendung	Ihre Anwendungen sind Chatbots, Roboter, Empfehlungssysteme, Spiele, soziale Medien und vieles mehr.	ML-Anwendungen umfassen Bilderkennung, Textverarbeitung und Datenanalyse

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning

Parameter	ML	Deep Learning
Datenabhängigkeit	ML arbeitet zwar mit riesigen Datenmengen, akzeptiert aber auch kleinere Datenmengen.	Ihre Algorithmen funktionieren sehr gut mit großen Datenmengen. Wenn Sie also eine höhere Genauigkeit wünschen, müssen Sie mehr Daten bereitstellen und es kontinuierlich lernen lassen.
Ausführungszeit	Ihre Algorithmen erfordern weniger Trainingszeit als DL, aber das Testen des Modells dauert länger.	Das Training des Modells dauert länger, das Testen des Modells jedoch weniger lange.
Hardwareabhängigkeit	ML-Modelle benötigen nicht viele Daten; daher funktionieren sie auf Low-End-Maschinen.	DL-Modelle benötigen riesige Datenmengen für ein effizientes Arbeiten; daher sind sie nur für High-End-Maschinen mit GPUs geeignet.
Feature-Engineering	ML-Modelle erfordern, dass Sie für jedes Problem einen Feature-Extraktor entwickeln, um fortzufahren.	Da DL eine fortgeschrittene Form von ML ist, sind keine Feature-Extraktoren für Probleme erforderlich. Stattdessen lernt DL von selbst aus den gesammelten Daten High-Level-Features und Erkenntnisse.
Problemlösung	Traditionelle ML-Modelle unterteilen ein Problem in kleinere Teile und lösen jeden Teil separat. Sobald alle Teile gelöst sind, wird das Endergebnis generiert.	DL-Modelle verfolgen den End-to-End-Ansatz, um ein Problem zu lösen, indem sie die Eingaben für ein bestimmtes Problem verwenden.
Ergebnisinterpretation	Es ist einfach, die Ergebnisse eines Problems mithilfe von ML-Modellen zu interpretieren, da der gesamte Prozess und die Gründe analysiert werden.	Es kann schwierig sein, die Ergebnisse eines Problems mit DL-Modellen zu analysieren. Obwohl Sie bei einem Problem mit DL bessere Ergebnisse erzielen als mit herkömmlichem ML, können Sie nicht herausfinden, warum und wie das Ergebnis zustande kam.
Daten	Es erfordert strukturierte und halbstrukturierte Daten.	Deep Learning kann mit unstrukturierten Daten umgehen.
Am besten geeignet für	Geeignet, um einfache und weniger komplexe Probleme zu lösen.	Geeignet, um komplexe Probleme zu lösen.

Fazit

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

DL ist eine Teilmenge von ML und ML ist eine Teilmenge von KI. Es geht hier also nicht wirklich um den Unterschied, sondern um den jeweiligen Anwendungsbereich der einzelnen Technologien.