localsearch erläutert in einer neuen Themen-Serie die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning und zeigt, wie KMU diese Technologien für ihre Geschäftsprozesse nutzen können.
Zürich (ots) - localsearch erklärt in der Themen-Serie 'Digitales 1x1 für KMU ' die Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning . Es gibt viele Formen von Künstlicher Intelligenz (KI) und die Begriffe Machine Learning und Deep Learning werden oft durcheinandergebracht. localsearch wirft einen genaueren Blick auf die Unterschiede. Machine Learning (ML), also maschinelles Lernen, ist ein KI-Gebiet, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Diese grundlegende Technologie steckt hinter vielen KI-Anwendungen (https://www.presseportal.de/pm/125003/5907955). Mithilfe von Algorithmen identifizieren sie Muster und Zusammenhänge in grossen Datenmengen, treffen dadurch Vorhersagen und Entscheidungen. 'KMU können mit Machine Learning die Effizienz steigern, etwa durch Kundenanalysen oder automatisierte Aufgaben', erklären die Experten bei localsearch. Deep Learning (DL) ist eine spezialisierte Form des Machine Learnings. Es nutzt künstliche neuronale Netze, welche die Funktionsweise des menschlichen Gehirns imitieren, um selbstständig komplexe Muster in grossen Datenmengen zu erkennen und zu analysieren. Für KMU ist diese KI-Form zum Beispiel nützlich in der Qualitätskontrolle, bei KI-Kundeninteraktionen oder der Entwicklung personalisierter Produkte. localsearch über die Unterschiede von Machine Learning und Deep Learning 'Während Machine Learning ein traditionelles System ist, geht Deep Learning einen Schritt weiter', betonen die Experten bei localsearch: Machine Learning - Traditionelle Ansätze: ML verwendet sowohl neue als auch traditionelle Algorithmen. Viele der heute verwendeten Algorithmen sind Weiterentwicklungen von bewährten, ursprünglich von Menschen programmierte Methoden. - Manuelles Eingreifen: Meist müssen die relevanten Merkmale in den Daten manuell ausgewählt werden. - Einfache Probleme: ML eignet sich gut für strukturierte Daten und relativ einfache Problem
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