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Machine Learning ist ein Oberbegriff für Verfahren, bei denen Computer aus Daten Muster lernen, während Deep Learning eine spezielle Unterform davon ist, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert und besonders für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung geeignet ist.
Die Anwendungsgebiete sind unterschiedlich, auch ihre Komplexität.
Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz (KI), unterscheiden sich jedoch in ihrer Komplexität, Methodik und Anwendungsweise.
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Machine Learning: Dies ist ein breiterer Bereich, der Algorithmen umfasst, die aus Daten lernen können, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Machine Learning-Modelle können in verschiedene Kategorien unterteilt werden, darunter überwachte, unüberwachte und bestärkende Lernmethoden. Beispiele sind lineare Regression, Entscheidungsbäume und Support Vector Machines.
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Deep Learning: Dies ist eine spezialisierte Unterkategorie des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Deep Learning-Modelle bestehen aus vielen Schichten (daher der Name "deep"), die komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen können. Diese Technik wird häufig in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt. Beispiele sind Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep Learning eine spezifische Technik innerhalb des Machine Learning ist, die besonders leistungsfähig ist, wenn es um große Datenmengen und komplexe Probleme geht.
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings.
