Deep Learning vs. Machine Learning: Was ist der Unterschied?

Bei der Analyse von Daten, der Erkennung von Mustern und der Vorhersage des Kundenverhaltens haben Unternehmen einen starken Verbündeten: künstliche Intelligenz (KI). Um KI gezielt für Ihre Kund:innen einzusetzen, sollten Sie zunächst die Unterschiede zwischen Deep Learning und Machine Learning kennen.

Machine Learning und Deep Learning klingen ähnlich, sind aber nicht dasselbe. Als Teilbereiche der KI helfen diese Technologien Anwendungen dabei, Informationen zu verarbeiten, zu analysieren und daraus zu lernen, ohne explizit von Menschen programmiert zu werden. Wenn Sie diese Technologien verstehen und wissen, wie sie Menschen und KI-Agents zusammenbringen, können Sie Ihre Kund:innen besser betreuen und gleichzeitig die Produktivität Ihrer Mitarbeitenden steigern. In diesem Artikel beleuchten wir Machine Learning vs. Deep Learning und zeigen Ihnen, welche Vorteile der Einsatz beider Ansätze bietet.

Unsere Themen:

• Was ist Machine Learning?
• Was ist Deep Learning?
• Wie Machine Learning den Weg für die KI-Entwicklung ebnet
• Vorteile von Deep Learning
• Die wichtigsten Unterschiede: Deep Learning vs. Machine Learning
• Wann sollten Sie Deep-Learning- und wann Machine-Learning-Modelle einsetzen?

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der KI, der Maschinen ermöglicht, kontinuierlich aus neuen Ergebnissen und Informationen zu lernen und so mit der Zeit leistungsfähiger und intelligenter zu werden. Dabei werden Algorithmen und Modelle entwickelt, die es Computern erlauben, Informationen aus Daten zu gewinnen, Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Durch diesen Prozess können Maschinen ihre Leistung durch Erfahrung und Datenanalyse stetig verbessern.

Beim Machine Learning stützt sich KI stark auf Algorithmen, um aus Daten zu lernen. Beispiele dafür sind Large Language Models (LLMs), die im Bereich Natural Language Processing (NLP) eingesetzt werden, sowie Small Language Models, die in einem ähnlichen Kontext in kleinerem Maßstab zum Einsatz kommen.

Im Machine Learning gibt es zwei grundlegende Ansätze: Supervised Learning und Unsupervised Learning.

Beim Supervised Learning wird ein Modell mithilfe von gelabelten Daten trainiert, bei denen die Eingabedaten mit entsprechenden Ausgabe-Labels verknüpft sind. Ziel ist es, dass das Modell die Zuordnung zwischen Ein- und Ausgabevariablen erlernt, um präzise Vorhersagen oder Klassifikationen für unbekannte Daten treffen zu können. Das Modell lernt anhand der bereitgestellten Beispiele und orientiert sich an bekannten, korrekten Antworten, sodass es Muster verallgemeinern und auf neuen, ungelabelten Daten anwenden kann.

Supervised Learning findet unter anderem Anwendung bei der Analyse von Kundendaten, um nützliche Muster zu erkennen. Ein Unternehmen könnte seine KI beispielsweise mit gelabelten historischen Daten trainieren, um Accounts zu identifizieren, bei denen das Risiko besteht, dass sie zur Konkurrenz wechseln.

Unsupervised Learning hingegen arbeitet mit ungelabelten Daten. Das Modell versucht dabei, Muster, Strukturen oder Zusammenhänge in den Daten zu entdecken, ohne dass vorab definierte Ausgabe-Labels vorhanden sind. Ziel ist es, versteckte Erkenntnisse oder Gruppierungen aufzudecken, häufig mithilfe von Techniken wie Clustering oder Dimensionsreduktion. Unsupervised Learning ermöglicht es dem Modell, selbstständig zu lernen und Muster oder Strukturen zu erkennen, die für menschliche Beobachter:innen möglicherweise nicht unmittelbar sichtbar sind.

Ein typisches Einsatzgebiet von Unsupervised Learning sind Streaming-Dienste. Wenn Sie einen Streaming-Dienst öffnen, stoßen Sie wahrscheinlich auf eine Kategorie wie „Das könnte Ihnen gefallen“ oder „Ihr nächster Tipp“. Auf Basis Ihres Wiedergabeverlaufs erkennt die KI der Plattform gemeinsame Muster und empfiehlt Ihnen weitere Inhalte, die zu Ihren Interessen passen.

Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, der sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientiert. Dabei werden mehrschichtige künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks, ANNs) trainiert, um hierarchische Repräsentationen von Daten zu erlernen und zu extrahieren. So kann das Modell automatisch komplexe Muster und Merkmale aus Rohdaten erkennen, was zu besonders präzisen Vorhersagen und Entscheidungen führt.

Bevor wir Deep Learning und Machine Learning vergleichen, werfen wir einen Blick auf die Rolle neuronaler Netze im Deep Learning und dessen wichtigste Stärke: das hierarchische Lernen.

Neuronale Netze sind von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Sie bestehen aus miteinander vernetzten Knoten, den sogenannten Neuronen, die in Schichten angeordnet sind. Jedes Neuron empfängt Eingangssignale, verarbeitet diese und gibt ein Ausgangssignal weiter.

Die Architektur eines neuronalen Netzes besteht in der Regel aus drei Arten von Schichten: einer Eingabeschicht, verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht.

• Die Eingabeschicht empfängt die Rohdaten, zum Beispiel Bilder oder Texte, und leitet sie an die verborgenen Schichten weiter.
• Die verborgenen Schichten führen dann Berechnungen an den Eingabedaten durch, indem sie Gewichtungen und Biases auf die Eingaben anwenden.
• Die Ausgabeschicht liefert die abschließenden Vorhersagen oder Klassifizierungen auf Basis der in den verborgenen Schichten durchgeführten Berechnungen. Jedes Neuron in der Ausgabeschicht steht für eine bestimmte Klasse oder Vorhersage.

Beim Training passt das Netzwerk die Gewichtungen und Biases in den verborgenen Schichten an, um die Differenz zwischen dem vorhergesagten und dem tatsächlichen Ergebnis zu minimieren.

Die Stärke neuronaler Netze liegt in ihrer Fähigkeit, hierarchische Darstellungen von Daten zu erfassen. Jede Schicht des Netzwerks lernt, unterschiedliche Abstraktionsebenen zu extrahieren und abzubilden.

Die ersten Schichten erkennen grundlegende Merkmale wie Kanten oder Texturen, während tiefere Schichten komplexere und abstraktere Eigenschaften erfassen. Diese hierarchische Darstellung ermöglicht es neuronalen Netzen, Muster in Daten zu verstehen und zu erkennen, was sie zu leistungsstarken Werkzeugen für Aufgaben wie Bilderkennung, NLP und Spracherkennung macht.

Machine Learning ist ein entscheidender Treiber der KI-Entwicklung. Da Machine-Learning-Modelle Daten verarbeiten und daraus lernen, können sie Muster erkennen, ihr Verhalten anpassen und sich kontinuierlich verbessern. Außerdem benötigen sie keine ständige manuelle Steuerung durch Entwickler:innen, was schnelle Fortschritte in Leistung und Funktionalität der KI ermöglicht und KI-Agents dabei unterstützt, autonom zu arbeiten.

Bei der regelbasierten Programmierung gibt der Mensch dem Computer Wenn-dann-Anweisungen vor, die festlegen, wie er auf bestimmte Ereignisse reagieren soll. Ein klassisches Beispiel dafür Technologie ist ein herkömmlicher Chatbot. Bei datengesteuerten Modellen hingegen kann der Computer selbst Muster erkennen und sich an komplexe Situationen und Informationen anpassen. Dabei ist die Fähigkeit des Machine Learning, im Laufe der Zeit zu lernen und sich zu verbessern, entscheidend für seine Wirksamkeit.

Machine Learning ist vielseitig einsetzbar und bietet branchenübergreifend zahlreiche Vorteile. Hier sind einige typische Anwendungsfälle:

• Spracherkennung: Im Alltag nutzen Sie diese Funktion, wenn Sie einem Smartgerät einen Sprachbefehl geben oder in einem automatisierten Kundenservice-Menü eine Auswahl per Stimme treffen. Im Geschäftsumfeld hat sich die Spracherkennung zu einem wichtigen Werkzeug entwickelt, um Gespräche zu erfassen und zusammenzufassen. So kann diese Technologie beispielsweise während eines Vertriebsgesprächs mit Interessierten die Gesprächsaufzeichnung analysieren, die wichtigsten Punkte herausfiltern und eine Textdatei mit Notizen erstellen, die der Vertrieb später einsehen kann.
• Bilderkennung: Diese ML-Funktion ermöglicht es Computern, Bilder in einen Kontext einzuordnen und als Information zu indexieren. Sie erlaubt es, ein Smartphone per Gesichtserkennung zu entsperren oder über ein Foto eines Artikels passende Produktseiten in einer App zu finden. Praktische Geschäftsanwendungen umfassen zum Beispiel, dass Servicetechniker:innen im Außendienst Bilder hochladen, um den Reparaturbedarf vor Ort zu identifizieren, oder dass Einzelhändler Fotos von bestückten Regalen für ein automatisiertes Bestandsmanagement nutzen.
• Predictive Analytics: Machine-Learning-gestützte Analysen bieten Unternehmen nahezu unbegrenzte Einsatzmöglichkeiten. Besonders häufig werden sie für die Umsatzprognose, die zielgenaue Kundenansprache im Marketing oder die Betrugserkennung im Finanzdienstleistungsbereich eingesetzt.
• Personalisierte Empfehlungen: Intelligente Produktempfehlungen, wie sie etwa ein autonomer Agent auf einer E-Commerce-Website liefert, werden durch Machine Learning ermöglicht.
• Geschäftsprozessoptimierung: Machine Learning kann KI-Anwendungen auch dabei unterstützen, Ineffizienzen zu erkennen und die Ressourcennutzung in Betriebsabläufen zu verbessern. In der Fertigung beispielsweise kann die Umsetzung von KI-Empfehlungen zur Zeitersparnis oder Prozessverbesserung die Produktivität eines Werks deutlich steigern.

Der Einsatz von KI bietet viele Vorteile. Deep Learning kann beispielsweise Informationen aus Ihren unstrukturierten Kundendaten – wie Bilder, Texte und Audiodaten – verstehen und extrahieren, ohne dass eine Kennzeichnung oder Kategorisierung erforderlich ist.

Durch den Einsatz neuronaler Netze mit mehreren Schichten erkennen Deep-Learning-Modelle automatisch komplexe Muster und Zusammenhänge in Rohdaten. So können Deep-Learning-Algorithmen verborgene Erkenntnisse aufdecken und präzise Vorhersagen treffen – mit Anwendungen in Bereichen wie Computer Vision, Natural Language Processing und Spracherkennung.

Schauen wir uns zunächst den Bereich Computer Vision an.

• Erkennung und Klassifizierung von Objekten: Deep-Learning-Algorithmen können Echtzeit-Videostreams analysieren, um Objekte zu erkennen und zu klassifizieren – für sicherere und effizientere selbstfahrende Fahrzeuge.
• Echtzeitüberwachung und Erkennung: Deep Learning ermöglicht auch die Echtzeitüberwachung und Erkennung potenzieller Bedrohungen und verbessert so die Sicherheitsmaßnahmen in Überwachungssystemen.

Im Bereich NLP hat Deep Learning sprachbezogene Aufgaben grundlegend verändert. Deep-Learning-Modelle wie Recurrent Neural Networks (RNNs) und Transformer haben maschinelle Übersetzung, Sentiment-Analyse und KI-Assistenten revolutioniert. Das hat weitreichende Auswirkungen auf Unternehmen, zum Beispiel:

• Deep-Learning-gestützte Chatbots: Chatbots, die Conversational AI nutzen, bieten personalisierten und effizienten Kundensupport, senken Kosten und steigern die Kundenzufriedenheit.
• Sentiment-Analyse: Durch Deep Learning können Unternehmen Kundenfeedback und Stimmungsbilder in großem Maßstab auswerten, datenbasierte Entscheidungen treffen und ihre Produkte und Dienstleistungen gezielt verbessern.

Die Kombination aus Computer Vision und NLP eröffnet völlig neue Möglichkeiten. So können Deep-Learning-Modelle Bilder analysieren und Textinformationen daraus extrahieren – etwa für automatische Bildbeschreibungen oder Content-Moderation. Das ist besonders relevant für Branchen wie Social Media, E-Commerce und Content-Erstellung.

Deep Learning bietet auch großes Potenzial für neue Anwendungsbereiche, zum Beispiel den Einsatz von generativer KI zur Inhaltserstellung. Das eröffnet spannende Möglichkeiten für Service-Teams, die Wissensmanagement-Repositorys sowohl für Kund:innen als auch für den Kundensupport aufbauen müssen.

Deep Learning kann auch Vertriebsorganisationen dabei unterstützen, Lead-Management und -Qualifizierung einfacher (und präziser) zu gestalten und Upselling-Chancen auf Basis der Kundenhistorie und -präferenzen zu erkennen.

Deep Learning ist eine Form des Machine Learning, unterscheidet sich jedoch hinsichtlich Ansatz und Leistungsfähigkeit in folgenden Punkten:

• Machine Learning: Diese Technologie setzt auf Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Sie stützt sich auf Feature Engineering, bei dem Fachkräfte relevante Merkmale aus den Daten extrahieren, um die Modelle zu trainieren. Machine-Learning-Algorithmen arbeiten in der Regel gut mit strukturierten Daten und sind effektiv bei Aufgaben wie Regression, Klassifizierung und Clustering.
• Deep Learning: Diese Modelle bestehen aus mehreren Schichten miteinander vernetzter Knoten (Neuronen), die Repräsentationen von Daten auf verschiedenen Abstraktionsebenen erlernen. Anders als beim Machine Learning können Deep-Learning-Algorithmen Merkmale automatisch aus Rohdaten extrahieren, ohne dass manuelles Feature Engineering erforderlich ist. Das macht Deep Learning besonders effektiv im Umgang mit unstrukturierten Daten wie Bildern, Audio und Text.

Hier sind einige weitere Unterschiede zwischen diesen Technologien.

Machine Learning erfordert häufig manuelles Feature Engineering, bei dem Fachkräfte relevante Merkmale aus den Daten extrahieren. Diese Merkmale dienen als Eingabe für die Machine-Learning-Algorithmen. Bei der Klassifizierung von Spam-E-Mails könnte ein ML-Modell beispielsweise auf Merkmale wie das Vorhandensein bestimmter Schlüsselwörter oder die Länge der E-Mail zurückgreifen, um eine Entscheidung zu treffen.

Deep-Learning-Modelle können automatisch aus Rohdaten lernen, ohne dass explizites Feature Engineering nötig ist. Bei der Bildklassifizierung kann ein Deep-Learning-Modell beispielsweise direkt aus den Pixelwerten der Bilder lernen, Kanten, Formen und Texturen zu erkennen. So können virtuelle Agents unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio und Text ohne manuellen Eingriff verarbeiten.

Machine-Learning-Modelle benötigen in der Regel eine moderate Menge an gelabelten Daten, um gute Ergebnisse zu liefern. Größe und Qualität der Trainingsdaten spielen eine entscheidende Rolle für die Genauigkeit des Modells. Machine-Learning-Modelle lassen sich häufig mit kleineren Datensätzen trainieren und skalieren gut auch bei begrenzten Rechenressourcen.

Deep-Learning-Modelle benötigen in der Regel eine große Menge an gelabelten Daten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Dies wird durch den Einsatz von LLMs ermöglicht, mit denen sich LLM-Agents erstellen lassen. Je mehr Daten für das Training zur Verfügung stehen, desto besser kann das Deep-Learning-Modell komplexe Muster erkennen und auf unbekannte Beispiele übertragen. Deep-Learning-Modelle profitieren außerdem von leistungsstarken Rechenressourcen wie GPUs, um die umfangreichen Berechnungen beim Training tiefer neuronaler Netze zu bewältigen.

Machine-Learning-Modelle bieten oft mehr Transparenz. Da die Features manuell erstellt werden, lässt sich die Beziehung zwischen den Eingabe-Features und den Vorhersagen des Modells leichter nachvollziehen und interpretieren. In einem linearen Regressionsmodell etwa geben die den einzelnen Features zugewiesenen Koeffizienten Aufschluss über deren Bedeutung und Einfluss auf das Ergebnis.

Deep-Learning-Modelle hingegen gelten aufgrund ihrer komplexen Architekturen und des automatischen Erlernens von Features oft als „Black Box“. Sie können zwar eine hohe Genauigkeit erzielen, doch die internen Abläufe zu verstehen und den Entscheidungsprozess von Deep-Learning-Modellen nachzuvollziehen, ist eine Herausforderung. Es wird jedoch aktiv an Methoden gearbeitet, um Deep-Learning-Modelle interpretierbarer zu machen, zum Beispiel durch Feature-Visualisierung und Attention-Mechanismen.

Deep Learning und Machine Learning bieten jeweils einen eigenen Mehrwert und haben spezifische Stärken und Schwächen. Wenn Sie beispielsweise komplexe, vielschichtige Probleme lösen möchten, kann Deep Learning die richtige Wahl sein. Das geht jedoch mit einem höheren Bedarf an Rechenleistung und größeren Datensätzen einher.

Schauen wir uns genauer an, wann Deep Learning und wann Machine Learning sinnvoll sind. Beginnen wir mit Deep Learning:

• Bildklassifizierung und Spracherkennung: Deep Learning kann medizinische Anwendungen dabei unterstützen, verschiedene Krankheitsbilder anhand von Röntgenaufnahmen zu erkennen und zu klassifizieren. Gleichzeitig hilft es digitalen Assistenten, gesprochene Anfragen zu verstehen und entsprechend zu handeln.
• Sprachübersetzung: Wenn Sie die Übersetzungsfunktion auf einer Webseite oder in einer speziellen Sprach-App nutzen, steckt Deep Learning dahinter.
• Sentiment-Analyse: Deep Learning ist für diese Aufgabe unverzichtbar – wichtig sowohl für Vertriebs- als auch für Service-Teams. KI hilft diesen Teams dabei, die Stimmung der Kund:innen zu verstehen und Kundendaten besser einzuordnen.
• Chatbot-Entwicklung: Die Kund:innen erwarten heute Chatbots, die weit mehr leisten als ältere Modelle. Deep Learning ermöglicht es Chatbots beispielsweise, auf E-Commerce-Seiten passgenaue Produktvorschläge zu machen.
• Realistische Inhalte: Deep Learning macht es möglich, lebensechte Bilder, Videos und Musik zu generieren. Diese Anwendungen erfordern jedoch die für Deep Learning typischen großen Datensätze.

Da Machine-Learning-Modelle auf strukturierten Daten basieren, eignen sie sich besonders gut für bestimmte Anwendungsfälle. Hier sind einige Beispiele:

• Bonitätsprüfungen: Machine-Learning-Modelle helfen Anwendungen im Finanzwesen, Bonitätsprüfungen schnell und präzise durchzuführen.
• Erkennung von Finanzbetrug: Über Bonitätsprüfungen hinaus können Unternehmen im Finanzsektor KI-Anwendungen auf Basis von Machine Learning einsetzen, um Betrug zu erkennen und einzudämmen.
• Wartungsbedarf von Maschinen: Machine Learning ist ideal, um vorherzusagen, wann Teile geprüft, repariert oder ausgetauscht werden müssen. So entfällt das Rätselraten und das Risiko von Maschinenausfällen sinkt.
• Vorhersage des Kundenverhaltens: Mithilfe von Datensätzen aus Kundendaten können KI-Anwendungen auf Basis von Machine Learning Vertriebsteams dabei unterstützen, Kund:innen zu identifizieren, die zu einem Wettbewerber wechseln könnten.

Deep-Learning- und Machine-Learning-Anwendungen bilden gemeinsam das Fundament der künstlichen Intelligenz, treiben Innovationen voran und verändern die Art, wie wir mit Technologie interagieren.

Wer Deep Learning und Machine Learning versteht, ihre Vorteile kennt und weiß, wo sie in der Praxis eingesetzt werden, kann eine starke KI-Strategie entwickeln und einen positiven ROI erzielen.

Agentforce ist der ideale Einstieg, wenn Sie KI-Agents, die auf Deep Learning und Machine Learning basieren, in der Praxis ausprobieren möchten.