Gibt es alternative Arten des Lernens?
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning? Maschinelles Lernen und Deep Learning sind zwei Zweige der künstlichen Intelligenz, die das menschliche Leben revolutionieren. Obwohl sie eng miteinander verbunden sind und oft gemeinsam verwendet werden, gibt es einige wesentliche Unterschiede:

- Maschinelles Lernen ist ein weit gefasster Begriff, der jeden Algorithmus umfasst, der aus Erfahrung lernen und sich verbessern kann, ohne explizit programmiert zu sein. Maschinelle Lernalgorithmen erstellen ein mathematisches Modell basierend auf Beispieldaten, die als "Trainingsdaten" bekannt sind, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein, um die Aufgabe auszuführen.

- Deep Learning ist eine Art von maschinellem Lernen, das neuronale Netzwerke mit vielen Schichten von Verarbeitungseinheiten für Merkmalsextraktion und Musteranalyse verwendet. Diese tiefen neuronalen Netzwerke versuchen, wie das menschliche Gehirn zu funktionieren. Sie lernen aus großen Datenmengen, um Muster und Erkenntnisse zu erkennen.

- Deep Learning-Modelle sind lose von den neuronalen Verbindungen im Gehirn inspiriert. Sie werden mit riesigen Datenmengen gefüttert und lernen, indem sie Muster in den Daten erkennen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne sich auf regelbasierte Programmierung zu verlassen. Maschinelle Lernmodelle können mit kleineren Datenmengen trainiert werden, um spezifische Aufgaben wie Klassifikation oder Regression durchzuführen.

- Deep Learning-Modelle tendieren dazu, traditionelle maschinelle Lernmodelle bei komplexen Aufgaben wie Bilderkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und Spracherkennung zu übertreffen. Für einfachere Aufgaben können jedoch traditionelle maschinelle Lernmodelle immer noch sehr gut funktionieren und sind einfacher zu trainieren und zu interpretieren.

- Alles Deep Learning ist maschinelles Lernen, aber nicht alles maschinelles Lernen ist Deep Learning. Deep Learning ist eine spezialisierte Art von maschinellem Lernen, die aufgrund des Aufkommens von Big Data und Fortschritten in der Rechenleistung immer mehr verbreitet wird.

Zusammenfassend ist maschinelles Lernen ein breites Studiengebiet, das sich auf Algorithmen und Techniken konzentriert, die es Computern ermöglichen, zu lernen und zu handeln, ohne explizit programmiert zu sein. Deep Learning ist eine Art von maschinellem Lernen, das neuronale Netzwerke mit vielen Schichten von Verarbeitungseinheiten für Merkmalsextraktion und Musteranalyse verwendet. Deep Learning-Modelle eignen sich hervorragend für komplexe Mustererkennungsaufgaben und sind für viele aktuelle technologische Durchbrüche verantwortlich.
Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es mehrere Techniken, die als verschiedene "Arten des Lernens" interpretiert werden können. Hier sind einige Beispiele:

1. Hauptlernprobleme:
    a. **Überwachtes Lernen**: Anwendungen, bei denen die Trainingsdaten Beispiele der Eingabevektoren zusammen mit ihren entsprechenden Zielvektoren enthalten.
    b. **Unüberwachtes Lernen**: Anwendungen, bei denen kein Lehrer vorhanden ist und der Algorithmus lernen muss, die Daten ohne diese Anleitung zu verstehen.
    c. **Verstärkendes Lernen**: Die Anwendung lernt, was zu tun ist - wie man Situationen auf Aktionen abbildet -, um ein numerisches Belohnungssignal zu maximieren. Dem Lernenden wird nicht mitgeteilt, welche Aktionen er ergreifen soll, sondern er muss herausfinden, welche Aktionen die größte Belohnung bringen, indem er sie ausprobiert.

2. Hybridlernprobleme:
    a. **Semi-Überwachtes Lernen**: Die Anwendung erhält einige markierte Beispiele und muss aus einer großen Sammlung von unmarkierten Beispielen das Beste machen. Selbst die Markierungen selbst sind möglicherweise nicht die orakulären Wahrheiten, die wir uns erhoffen.
    b. **Selbst-Überwachtes Lernen**: Das selbst-überwachte Lernframework erfordert nur unmarkierte Daten, um eine Vorwissenslernaufgabe zu formulieren, wie z.B. das Vorhersagen des Kontexts oder der Bildrotation, für die ein Zielobjekt ohne Aufsicht berechnet werden kann.
    c. Beim **Multi-Instanz-Lernen** wird eine gesamte Sammlung von Beispielen als enthaltend oder nicht enthaltend ein Beispiel einer Klasse gekennzeichnet, aber die einzelnen Mitglieder der Sammlung sind nicht gekennzeichnet.

3. Statistische Inferenz:
    a. **Induktives Lernen**: Induktives Denken bezieht sich auf die Verwendung spezifischer Fälle, um allgemeine Ergebnisse zu bestimmen, z.B. spezifisch zu allgemein. Die Anwendung wird darauf trainiert, die Funktion aus den gegebenen Daten abzuleiten.
    b. **Deduktive Inferenz**: Deduktion ist das Gegenteil von Induktion. Wenn Induktion vom Spezifischen zum Allgemeinen geht, geht Deduktion vom Allgemeinen zum Spezifischen. Die Anwendung wird darauf trainiert, die Werte der gegebenen Funktion für interessante Punkte abzuleiten.
    c. **Transductives Lernen**: Die Anwendung wird darauf trainiert, die Werte der unbekannten Funktion für interessante Punkte aus den gegebenen Daten abzuleiten.

4. Lerntechniken (die als Arten des Lernens angesehen werden können)
    a. **Multi-Task-Lernen**: Ist eine Möglichkeit, die Verallgemeinerung zu verbessern, indem man die Beispiele (die als weiche Einschränkungen auf die Parameter angesehen werden können), die aus mehreren Aufgaben entstehen, zusammenführt.
    b. **Aktives Lernen**: Der Lernende sammelt adaptiv oder interaktiv Trainingsbeispiele, in der Regel durch Abfragen eines Orakels, um Labels für neue Punkte anzufordern.
    c. **Online-Lernen**: Diese Technik wird verwendet, wenn wir Streaming-Daten haben. Anstatt auf alle Daten (einen vollständigen Datensatz) zu warten, aktualisieren wir unsere Schätzungen, wenn jeder neue Datenpunkt eintrifft.
    d. **Transfer-Lernen**: Bei diesem Lerntyp wird ein Modell zunächst auf einer Aufgabe trainiert, und dann wird ein Teil oder das gesamte Modell als Ausgangspunkt für eine (neue) verwandte Aufgabe verwendet.
    e. **Ensemble-Lernen**: Besteht darin, eine Population von Basislernenden (Anwendungen) aus den Trainingsdaten zu entwickeln und sie dann zu kombinieren, um die zusammengesetzte Anwendung/Vorhersager zu bilden.