Unterschiede und Hintergründe

Machine Learning und Deep Learning erklärt

Kurz und knapp: die Unterschiede von Machine Learning und Deep Learning erklärt >>>

Künstliche Intelligenz ist Forschungsgegenstand und damit faktisch der Oberbegriff für eine Vielzahl von Algorithmen, Verfahren und Methoden im Kontext von Big Data und zeitgenössischer Software-Entwicklung.

  • Die bekannteste Gruppe von Algorithmen ist derzeit die des Machine Learnings. Verfahren, die im weitesten Sinne auf Mustererkennung in Daten basieren, Phänomene auf diese Art erfassen, lernen und als mathematisches Modell implementiert und betrieben werden können. Einsatzgebiete finden sich in nahezu jedem Bereich, von der Kundensegmentierung über Fraud Detection bis zur vorausschauenden Wartung, neudeutsch Predictive Maintenance.
    Erfahren Sie mehr im Artikel: Wie funktioniert Machine Learning?
  • Deep Learning, derzeit Vehikel kühnster Träume, bezeichnet mehrschichtige neuronale Netze (Deep Neural Net), die ihre große Stärke im Bereich der Bild-, Video-, Text- und Audio-Analyse ausspielen können, beispielsweise in Form von Chatbots oder bei der Gesichtserkennung auf Facebook.

Bildquelle: Thinkstock / iStock

*Klaas Bollhoefer, ist Chief Evangelist bei The unbelievable Machine Company

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