Deep Learning vs. Klassisches Maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Wenn du dich mit Künstlicher Intelligenz beschäftigst, kommst du an den Begriffen Maschinelles Lernen und Deep Learning nicht vorbei. Oft werden sie gleichgesetzt, doch es gibt klare Unterschiede. In diesem Beitrag zeige ich dir, worin die beiden Konzepte sich unterscheiden und wann welches sinnvoll ist.

Was ist Klassisches Maschinelles Lernen?

Beim klassischen Maschinellen Lernen (ML) geht es darum, dass ein Algorithmus aus vorhandenen Daten Muster erkennt. Du gibst dem System Input-Daten und trainierst es mit bekannten Ergebnissen, sogenannten Labels. Typische Verfahren sind Entscheidungsbäume, lineare Regression oder Support Vector Machines.

Beispiel: Du möchtest E-Mails automatisch in „Spam“ und „Nicht-Spam“ einordnen. Dazu gibst du dem Modell viele Beispiele mit dem richtigen Label, und es lernt, neue E-Mails entsprechend einzuordnen.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine spezielle Form des Maschinellen Lernens und basiert auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten, daher das Wort „deep„. Diese Modelle sind besonders gut darin, komplexe Zusammenhänge in sehr großen Datenmengen zu erkennen.

Beispiel: Statt nur einzelne Wörter zu analysieren, kann ein Deep-Learning-Modell aus einem Foto erkennen, ob dort ein Hund oder eine Katze zu sehen ist, ganz ohne manuell erstellte Regeln.

Wo liegt der Unterschied?

Die größten Unterschiede liegen in der Komplexität, der Datenmenge und der Automatisierung. Klassisches ML braucht oft manuelles Feature Engineering, du musst also vorgeben, welche Daten wichtig sind. Deep Learning erkennt diese Merkmale selbstständig.

Vergleichstabelle: Deep Learning vs. Klassisches ML

Wann solltest du welches Modell einsetzen?

Wenn du mit strukturierten Daten arbeitest (z. B. Excel-Tabellen), ist klassisches ML meist völlig ausreichend. Deep Learning lohnt sich besonders bei komplexen Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachanalyse oder autonomem Fahren – aber nur, wenn du genug Daten und Rechenpower hast.

Fazit: Das richtige Werkzeug für deine Aufgabe

Beide Ansätze haben ihre Stärken. Deep Learning ist beeindruckend, aber nicht immer nötig. Wenn du verstehst, welche Methode für welchen Zweck geeignet ist, kannst du datengetrieben smarter entscheiden, und deine Projekte effizienter umsetzen.