{"id":171023,"date":"2026-02-19T21:33:39","date_gmt":"2026-02-19T20:33:39","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=171023"},"modified":"2026-02-19T21:33:39","modified_gmt":"2026-02-19T20:33:39","slug":"deep-learning-vs-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-vs-machine-learning","title":{"rendered":"Deep Learning vs. Machine Learning"},"content":{"rendered":"<p><strong>Deep Learning vs. Machine Learning: Die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-analysis\">Datenanalyse<\/a> ist heute ein Schl\u00fcsselfaktor bei der Entscheidungsfindung von Unternehmen. Diese Daten m\u00fcssen vorverarbeitet und mithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) analysiert werden, wobei Machine-Learning-Methoden wie Deep Learning zum Einsatz kommen.<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/ki-und-kreativitaet-mythos-oder-wahr\"> KI<\/a> ist zur Realit\u00e4t mit vielen allt\u00e4glichen Anwendungen geworden, deren Zahl in den kommenden Jahren noch steigen wird. &nbsp; Um Dir zu helfen, all diese Schl\u00fcsselbegriffe besser zu verstehen, haben wir uns \u00fcberlegt, dass es sinnvoll w\u00e4re, sie etwas genauer zu definieren.<\/strong><\/p>\nSeit einigen Jahren werden <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kuenstliche-intelligenz-wo-sind-die-grenzen\">k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\">Machine Learning<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep Learning<\/a> f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Diese Begriffe werden oft f\u00e4lschlicherweise miteinander verwechselt.\n\nObwohl sie miteinander verbunden sind, hat jedes dieser Konzepte seine eigene Bedeutung. Einfach ausgedr\u00fcckt ist Deep Learning eine Unterkategorie des <strong>Machine Learning<\/strong><h2>Was ist k\u00fcnstliche Intelligenz?<\/h2>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/kuenstliche-intelligenz\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> ist eine Wissenschaft, die darauf abzielt, Maschinen zu bef\u00e4higen, wie Menschen zu denken und zu handeln. Sie zielt darauf ab, einem Computer eine Intelligenz zu verleihen, die mit der eines Menschen vergleichbar ist.\n\nDerzeit gibt es jedoch keinen <strong>Computerprozessor,<\/strong> der mit dem menschlichen Gehirn konkurrieren kann. Auch wenn sich Maschinen bei der Anwendung von Regeln und der Ausf\u00fchrung von Aufgaben auszeichnen, kann eine f\u00fcr einen Menschen einfache Handlung f\u00fcr einen Computer \u00e4u\u00dferst komplex sein.\n\nZum Beispiel ist das Tragen eines Tabletts mit Getr\u00e4nken in einer Bar und das Servieren jedes Getr\u00e4nks an den richtigen Kunden die Arbeit eines Kellners, die jeder Mensch ausf\u00fchren kann, auch wenn manche Menschen mehr Geschick haben werden.\n\nDennoch ist es eine<strong> komplexe Entscheidungsfindung<\/strong>, die auf einer gro\u00dfen Menge an Daten beruht, die zwischen den Neuronen und dem menschlichen Gehirn \u00fcbertragen werden.\n\nComputer sind noch nicht in der Lage, diese Arbeit so effizient wie ein Mensch zu erledigen. <strong>Machine Learning und Deep Learning<\/strong> sind jedoch ein gro\u00dfer Schritt in diese Richtung, indem sie es ihnen erm\u00f6glichen, gro\u00dfe Datenmengen zu analysieren und darauf basierende Entscheidungen ohne menschliches Zutun zu treffen&#8230;\n<h3>Was ist Machine Learning ?<\/h3>\n<iframe title=\"Le Machine Learning, qu&#039;est ce que c&#039;est ? Data Insights#2\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/hyYp4bP-dl8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<strong>Machine Learning<\/strong> wurde von seinem Pionier Arthur Samuel 1959 als das<em> &#8222;Studienfeld, das Computern die F\u00e4higkeit verleiht, zu lernen, ohne ausdr\u00fccklich zum Lernen programmiert zu sein&#8220;<\/em> definiert.\n\nTats\u00e4chlich ist es ein auf <strong>statistischen Analysen<\/strong> basierender Ansatz, der es Computern erm\u00f6glicht, ihre Leistung anhand von Daten zu verbessern und Aufgaben zu l\u00f6sen, ohne explizit daf\u00fcr programmiert zu sein. Je nachdem, ob Ziele vorhanden sind oder nicht, kann das Lernen in verschiedene Arten eingeteilt werden: \u00fcberwachtes, halb\u00fcberwachtes, nicht \u00fcberwachtes oder verst\u00e4rkendes Lernen.&nbsp;\n\n<strong>Machine Learning<\/strong>\n<h4>Deep Learning vs. Machine Learning: Was ist Deep Learning ?<\/h4>\n<iframe title=\"Qu&#039;est ce que le Deep Learning? Data Insights#3\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/G7WxP0dcPC8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n\n<strong>Deep Learning<\/strong>, eine Unterkategorie des <strong>Machine Learning,<\/strong> ist eine Methode des maschinellen Lernens, die sich an der Funktionsweise des Nervensystems von Lebewesen orientiert.\n\nDeep-Learning-Algorithmen verarbeiten die erhaltenen Informationen auf \u00e4hnliche Weise, wie es unsere neuronalen Netze als Reaktion auf die an sie gerichteten Nervensignale tun w\u00fcrden. Je nach Art und H\u00e4ufigkeit der empfangenen Nachrichten werden einige neuronale Netze quantitativ und qualitativ wachsen, w\u00e4hrend andere sich zur\u00fcckentwickeln werden.&nbsp;\n\n<strong>Deep Learning<\/strong> macht gro\u00dfe Fortschritte bei der L\u00f6sung von Problemen, die den besten Versuchen der Gemeinschaft der k\u00fcnstlichen Intelligenz seit vielen Jahren widerstanden haben. Es hat sich als sehr gut darin erwiesen, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/datenvisualisierung-mit-plotly\">komplexe Strukturen<\/a> in <strong>hochdimensionalen Daten zu entdecken<\/strong> und ist daher in vielen Bereichen der Wissenschaft, Wirtschaft und Regierung anwendbar.\n\nAllerdings ben\u00f6tigt es meist eine gro\u00dfe Datenmenge und damit eine gro\u00dfe Rechenleistung, um ein <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\">neuronales Netz<\/a> aufzubauen und zu betreiben.\n\n<h3>Deep Learning vs Machine Learning : quelles sont les diff\u00e9rences ?<\/h3>\nMachine Learning und Deep Learning sind zwei Arten von k\u00fcnstlicher Intelligenz. Machine Learning ist eine KI, die <strong>in der Lage ist, sich mit minimaler menschlicher Einmischung automatisch anzupassen<\/strong>, und Deep Learning ist eine <strong>Unterkategorie des Machine Learning<\/strong>, die Neuronale Netzwerke verwendet, um den Lernprozess des menschlichen Gehirns nachzuahmen.\n\nEs gibt mehrere wichtige Unterschiede zwischen diesen beiden Konzepten. Deep Learning ben\u00f6tigt gr\u00f6\u00dfere Mengen an Trainingsdaten, lernt aber aus seiner eigenen Umgebung und aus seinen Fehlern.\n\nIm Gegensatz dazu erm\u00f6glicht Machine Learning das Training mit weniger gro\u00dfen Datens\u00e4tzen, <strong>erfordert aber mehr menschliches Eingreifen<\/strong>, um zu lernen und Fehler zu korrigieren.\n\nBei Machine Learning muss ein Mensch eingreifen, um die Daten zu labeln und ihre Merkmale anzugeben. Ein Deep-Learning-System versucht dagegen, diese Merkmale <strong>ohne menschliches Eingreifen<\/strong> zu erlernen.\n\nBei der Gesichtserkennung lernt das Deep-Learning-Programm zum Beispiel zun\u00e4chst, die R\u00e4nder und Linien des Gesichts zu erkennen und wiederzuerkennen. Dann lernt es die wichtigsten Teile von Gesichtern und schlie\u00dflich die allgemeine Darstellung von Gesichtern. Dies erfordert immense Datenmengen, aber <strong>die Wahrscheinlichkeit eines Erfolgs steigt mit zunehmendem Training<\/strong>.\n\nDer Ansatz ist radikal anders. Machine Learning <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/algorithmus-was-ist-das-wozu-dient-er\">Algorithmen<\/a> tendieren dazu, die Daten in verschiedene Teile zu trennen, die dann kombiniert werden, um ein Ergebnis oder eine L\u00f6sung vorzuschlagen. Deep Learning-Systeme hingegen betrachten ein Problem in seiner Gesamtheit.\n\nMachine Learning erfordert eine k\u00fcrzere Trainingszeit, aber <strong>sein Pr\u00e4zisionsniveau ist niedriger<\/strong>. Deep Learning erm\u00f6glicht es der Maschine, komplexe und nichtlineare Korrelationen zwischen Daten herzustellen.\n\nDas <strong>Deep Learning-Training<\/strong> dauert aufgrund der gro\u00dfen Datenmenge, die verarbeitet werden muss, und der vielen beteiligten Parameter und mathematischen Formeln viel l\u00e4nger. Ein Machine-Learning-System kann in wenigen Sekunden oder Stunden trainiert werden, w\u00e4hrend Deep Learning Wochen dauern kann.\n\nSchlie\u00dflich erm\u00f6glicht Machine Learning das Training auf einer <strong>CPU <\/strong>(Hauptprozessoreinheit), w\u00e4hrend Deep Learning eine <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/gpu-data-science\">GPU<\/a> (Grafikprozessoreinheit) erfordert. Diese leistungsstarke Hardware ist unerl\u00e4sslich, um <strong>gro\u00dfe Datenmengen<\/strong> zu verarbeiten und die komplexen Berechnungen der Algorithmen durchzuf\u00fchren.\n\nAufgrund ihrer Unterschiede werden Machine Learning und Deep Learning f\u00fcr verschiedene Anwendungen genutzt. Machine Learning wird von <strong>Vorhersageprogrammen<\/strong> f\u00fcr Finanzen oder Wetter, Spam-Identifizierern in E-Mails oder Programmen zur Entwicklung personalisierter Behandlungen f\u00fcr Kranke ausgenutzt.\n\nDeep Learning wird f\u00fcr Empfehlungen von Streaming-Diensten, Gesichtserkennung, aber auch f\u00fcr autonome Fahrzeuge eingesetzt. Mithilfe von neuronalen Netzen sind Autos in der Lage, zu bestimmen, welchen Objekten sie ausweichen m\u00fcssen, Ampeln und Schilder zu erkennen und zu wissen, wann sie beschleunigen oder abbremsen m\u00fcssen.\n\nWenn du noch mehr \u00fcber Machine Learning und Deep Learning lernen m\u00f6chtest, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-deep-learning\">Entdecke unseren Kurs zu diesem Thema!<\/a>.\n\nWenn du ein Meister auf diesem Gebiet werden willst, starte bald eines unserer <strong>Bootcamps in Data Science<\/strong>!\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-deep-learning\">Data Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Deep Learning vs. Machine Learning: Die Datenanalyse ist heute ein Schl\u00fcsselfaktor bei der Entscheidungsfindung von Unternehmen. 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