Maschinelles Lernen vs. Deep Studying: Aus geschäftlicher Sicht

Im Kern handelt es sich bei ML um Algorithmen, die Daten analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Diese Modelle „lernen“ aus vergangenen Daten, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Beispielsweise kann ein auf die Kaufhistorie des Benutzers trainiertes ML-Modell vorhersagen, welche Produkte ein Kunde als nächstes kaufen könnte. Künstliche Intelligenz (KI) ist kein Zukunftskonzept mehr. Dies ist ein Sitzungsgespräch, das in quick jeder Branche stattfindet. Von E-Commerce und Finanzen bis hin zu Gesundheitswesen und Fertigung – KI ist in vielen Unternehmen verankert. Bei der Entscheidungsfindung sorgen jedoch oft zwei Wörter für Verwirrung: maschinelles Lernen (ML) vs. Deep Studying (DL). Beide können aus Daten am meisten lernen, um Unternehmen zu wettbewerbsfähigem Wachstum zu verhelfen. Es geht darum, intelligente Investitionen in Technologie zu tätigen, die mit direkten Wachstumszielen im Einklang stehen. Lassen Sie uns in den Unterschied eintauchen, um mehr darüber zu erfahren.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen wird oft als „Arbeitstier“ der KI bezeichnet. Dies ist die Technik, die in den meisten alltäglichen Apps in Unternehmen zum Einsatz kommt. Von empfohlenen Systemen und Betrugserkennung bis hin zu zukünftigen Analysen im Advertising and marketing. Im Kern umfasst ML Algorithmen, die die Daten analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Diese Modelle „lernen“ aus früheren Daten, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Beispielsweise kann ein auf der Kaufhistorie des Benutzers trainiertes ML-Modell vorhersagen, welches Produkt ein Kunde kaufen kann.

Es gibt drei Haupttypen des maschinellen Lernens:

• Überwachtes Lernen: Das Modell wird mit gekennzeichneten Daten trainiert (z. B. Vorhersage der Kreditgenehmigung basierend auf Bewerberdaten).
• Unbeaufsichtigtes Lernen: Das System findet versteckte Muster in unbeschrifteten Daten (z. B. Clustering von Kunden im Phase).
• Verstärkungslernen: Das Modell lernt aus Assessments und Fehlern und erhält Suggestions basierend auf seinen Aufgaben (z. B. Platzierungsstrategien).

Für Unternehmen liegt der Reiz von ML in seiner Fähigkeit, die Entscheidungsfindung zu vereinfachen und die Effizienz zu verbessern.

Was ist Deep Studying?

Tiefes Lernen ist eine fortgeschrittenere Type von ML und hat große Aufmerksamkeit erregt. Es nutzt ein künstliches neuronales Netzwerk mit mehreren Schichten, um die Nachahmungsdaten des menschlichen Gehirns zu verarbeiten. Im Gegensatz zu ML, bei dem Datenwissenschaftler häufig Options manuell definieren müssen, entfernt Deep Studying diese Options automatisch aus Rohdaten. Dies macht DL besonders leistungsstark bei der Arbeit mit unnötigen Daten wie Bildern, Texten und Sprache. Für eine umfassende Bildung sind jedoch große Datenmengen und Rechenressourcen erforderlich. Dies bedeutet, dass es nicht immer für jeden geschäftlichen Einsatz praktikabel ist. Doch bei richtiger Anwendung sind seine Prognoseleistung und Automatisierungsmöglichkeiten einzigartig.

Wichtige Unterschiede zwischen Deep Studying und maschinellem Lernen

Schauen wir uns die Kontraste aus geschäftlicher Sicht an.

Daten und Komplexität

Das maschinelle Lernen funktioniert am besten mit kleinen, strukturierten Datensätzen. Denken Sie an die Beschaffungshistorie des Kunden, demografische Particulars oder Transaktionsaufzeichnungen. Wenn Ihr Unternehmen gerade seine KI-Reise beginnt, ML-Entwicklungsdienste sind eine kostengünstigere und effizientere Possibility. Während Deep Studying im großen Maßstab von unnötigen Daten wie Bildern, Audio oder Lektionen lebt. Dies macht DL zu einem bevorzugten Ansatz für Fälle mit fortgeschrittenem Einsatz. Zum Beispiel Spracherkennung, medizinische Bildgebung oder einzelne virtuelle Hilfsmittel. 57 % der Unternehmen nennen das Kundenerlebnis als die wichtigsten Anwendungsfälle für geschäftliche KI und ML.

Function-Engineering

Einer der Hauptunterschiede besteht darin, wie jeder Ansatz die Merkmalsextraktion handhabt.

• Maschinelles Lernen erfordert, dass Menschen (Datenwissenschaftler, Analysten) identifizieren, welche Datenmerkmale am wichtigsten sind. Bei der Vorhersage der Kreditwürdigkeit werden beispielsweise Merkmale wie Einkommensniveau, Beschäftigungsstatus und Kredithistorie in das Modell integriert. Dadurch sind ML-Modelle einfacher zu interpretieren, aber arbeitsintensiver.
• Tiefes Lernenautomatisiert diesen Prozess jedoch. Das neuronale Netzwerk identifiziert relevante Merkmale selbst. Dies macht DL skalierbarer und leistungsfähiger, erfordert jedoch größere Rechenressourcen.

Interpretierbarkeit und Transparenz

• Modelle für maschinelles Lernen sind clear. Ein Entscheidungsbaum oder ein logistisches Regressionsmodell kann erklärt und überprüft werden. Dadurch eignet sich ML für Branchen, in denen Compliance und Verantwortlichkeit von entscheidender Bedeutung sind. Zum Beispiel Finanzen, Versicherungen oder Gesundheitswesen.
• Deep-Studying-Modellemit ihren geschichteten neuronalen Netzen werden oft als „Black Containers“ bezeichnet. Sie bieten eine hervorragende Genauigkeit, erklären aber kaum, wie die Entscheidung zustande kam. Dadurch eignen sie sich besser für forschungs- und entwicklungsintensive Funktionen, bei denen die Vorhersagekraft die Transparenz überwiegt. Gemäß McKinsey World Survey56 % der Unternehmen nutzen KI bereits in mindestens einer Funktion.

Geschäftsanwendungen

Zu den Geschäftsfällen für maschinelles Lernen gehören::

• Personalisierte E-Commerce-Empfehlungen
• Betrugserkennung im Bankwesen
• Vorausschauende Wartung in der Fertigung
• Gezielte Marketingkampagnen

Anwendungsfälle für Deep Studying:

• Selbstfahrende Fahrzeuge
• Medizinische Diagnostik aus Bilddaten
• Sprachassistenten wie Alexa und Siri
• Echtzeit-Übersetzungstools

Warum sind maschinelles Lernen und Deep Studying für Unternehmen wichtig?

Maschinelles Lernen und Deep Studying verändern die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie zeitaufwändige manuelle Aufgaben automatisieren, personalisierte Kundenerlebnisse in großem Maßstab bereitstellen und die datengesteuerte Entscheidungsfindung stärken. Sie verbessern auch die Cybersicherheit, indem sie Anomalien und potenzielle Bedrohungen frühzeitig erkennen, während sie gleichzeitig die Gesamteffizienz des Betriebs verbessern und die Kosten senken. Mit zunehmender KI-Einführung ist klar, dass bis 2025 quick jedes Unternehmen in irgendeiner Weise auf diese Technologien angewiesen sein wird. Dies unterstreicht noch einmal, wie wichtig sie für nachhaltiges Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit geworden sind.

Geschäftsbeispiele aus der Praxis

• Das Empfehlungssystem von Amazon: Verwendet maschinelles Lernen, um Produkte basierend auf dem Surf- und Kaufverhalten vorzuschlagen. Dieser Grad der Personalisierung führt nicht nur zu höheren Umsätzen, sondern stärkt auch die Kundenbindung, indem das Einkaufserlebnis relevanter wird.
• Slacks Workflow-Automatisierung: Nutzt KI, um Kundenanfragen automatisch an die richtigen Groups weiterzuleiten, wodurch Reaktionszeiten verkürzt und die Supporteffizienz verbessert werden. Schnellere Lösungen führen zu reibungsloseren Abläufen und zufriedeneren Kunden.
• Chat-Help von Shopify: Nutzt KI-gestützte Chat-Unterstützung, um Kunden während des Bezahlvorgangs in Echtzeit anzusprechen. Da es genau zum Zeitpunkt der Entscheidungsfindung verfügbar ist, trägt es dazu bei, die Konversionsraten und die allgemeine Kundenzufriedenheit zu steigern.

Wählen Sie den richtigen Weg für Ihr Unternehmen

Bei der Entscheidung zwischen ML und DL geht es nicht darum, was besser ist. Es geht darum, die Technologie an Ihre Geschäftsanforderungen, Datenverfügbarkeit und Ressourcen anzupassen.

Wählen Maschinelles Lernen Wenn:

• Sie arbeiten mit strukturierten Datensätzen
• Interpretierbarkeit und Compliance sind unerlässlich
• Die Ressourcen sind begrenzt, aber Sie wollen schnelle Erfolge

Wählen Tiefes Lernen Wenn:

• Sie verwalten riesige unstrukturierte Datensätze
• Vorhersagegenauigkeit hat Priorität
• Sie investieren in innovationsintensive Bereiche wie Forschung und Entwicklung oder Automatisierung

Abschluss

Maschinelles Lernen und Deep Studying sind keine Rivalen; Sie arbeiten am besten zusammen. Maschinelles Lernen verarbeitet strukturierte Daten für schnellere und intelligentere Entscheidungen, während Deep Studying Erkenntnisse aus komplexen Daten wie Bildern oder Sprache extrahiert. Zusammen unterstützen sie Unternehmen dabei, intelligenter zu automatisieren, Vorhersagen zu treffen und zu wachsen. Die eigentliche Frage ist nicht, ob Sie KI einsetzen sollten, sondern wie schnell Sie sie in Ihre Strategie integrieren können. Wer zuerst zieht, führt das Spiel an.

Häufig gestellte Fragen

Ich bin auf die Überprüfung und Verfeinerung von KI-gestützter Forschung, technischer Dokumentation und Inhalten im Zusammenhang mit neuen KI-Technologien spezialisiert. Meine Erfahrung umfasst KI-Modelltraining, Datenanalyse und Informationsabruf und ermöglicht es mir, Inhalte zu erstellen, die sowohl technisch korrekt als auch zugänglich sind.