Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen?
Deep Learning (DL) ist eine Weiterentwicklung des maschinellen Lernens (ML). Beide sind Algorithmen, die Daten zum Lernen verwenden, aber der Schlüsselunterschied besteht darin, wie sie diese verarbeiten und daraus lernen. Zum Beispiel:
Maschinelles Lernen-Modelle benötigen menschliches Eingreifen, um aus Verhaltensweisen und Daten zu lernen.
Deep Learning-Modelle verwenden neuronale Netzwerke, um Verhaltensweisen anzupassen und Vorhersagen zu treffen.
Tatsächlich kann ein Deep Learning-Modell durch seine eigene Berechnungsmethode lernen—eine Technik, die es so erscheinen lässt, als hätte es ein eigenes Gehirn.
Maschinelles Lernen und Deep Learning treiben die Grenzen der Innovation voran, indem sie Werkzeuge mit künstlicher Intelligenz (KI) betreiben. Von vollständig autonomen KI-Agenten und selbstfahrenden Autos bis hin zu kuratierten Nutzer-Feeds und persönlichen Netflix-Empfehlungen sind ML und DL überall.
Da maschinelles Lernen und Deep Learning zunehmen, nehmen die Verbraucher Notiz. Laut unserem Zendesk CX Trends Report 2026 sehen 70 Prozent der Kunden eine Lücke zwischen Unternehmen, die KI effektiv nutzen, und solchen, die dies nicht tun. Und während ML und Deep Learning zusammenarbeiten, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen zu verstehen, um Kundenbedürfnisse und Erwartungen zu erfüllen.
In unserem Guide erfahren Sie, warum ML und DL die Konversationen über KI dominieren. Außerdem entdecken Sie erfolgreiche Beispiele für jede.
Deep Learning vs. maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz
DL und ML sind KI-Algorithmen, die menschliche Intelligenz simulieren. Zusammen mit KI treiben diese Technologien KI-gesteuerte Werkzeuge und Programme an. Im Folgenden behandeln wir die Unterschiede zwischen Deep Learning vs. maschinellem Lernen vs. künstlicher Intelligenz.
Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning
KI
ML
DL
Verwendung
Ein breites Spektrum der Intelligenzsimulation
Spezifische datengetriebene Aufgaben und Vorhersagen
Spezialisierte Aufgaben, die Mustererkennung erfordern
Menschliche Intervention
Variiert von vollständig autonom zu erheblicher Aufsicht
Erfordert regelmäßige Konstruktions- und Modellanpassung
Minimal nach der Schulung
Daten
Kann mehrere Daten-Typen und Quellen erfordern
Kann mit Dataset in moderater Größe arbeiten
Erfordert ein umfangreiches Dataset
Training
Variiert je nach System
Standard-Computer-Training
Zeitintensiv und umfangreich
Technik
Erfordert umfassendes Wissen über mehrere Domänen
Statistisches Wissen und etablierte Algorithmen
Neuronale Netzwerkarchitektur
Was ist künstliche Intelligenz?
KI bezieht sich auf Maschinen, die menschliche Intelligenz und Interaktionen nachahmen. Dieses breite Feld umfasst Deep Learning und maschinelles Lernen, und sein Ziel ist es, intelligente Werkzeuge zu entwickeln, die kognitive Funktionen wie Problemlösung, Kundenstimmungsanalyse und Entscheidungsfindung ausführen können.
Von konversationeller bis generativer KI gibt es verschiedene Anwendungsfälle für KI in vielen Branchen. Zum Beispiel:
KI im Kundenservice: Kundenservice-Teams, die KI verwenden, können Workflows automatisieren, das Wissensmanagement verbessern und Agent:innen proaktiv anleiten.
KI im Verkauf: Vertriebsteams, die KI verwenden, können zukünftige Verkaufstrends vorhersagen, die Lead-Generierung verbessern und neue Kund:innen einbinden.
KI im Gesundheitswesen: Gesundheitswesen-Teams, die KI verwenden, können 24/7 Patientensupport bieten, bei Abrechnungsanfragen helfen und Termine vereinbaren.
KI im Einzelhandel: Einzelhandelsteams, die KI verwenden, können Einkaufserlebnisse personalisieren, Self-Service erhöhen und Bestellaktualisierungen verarbeiten.
Weiterhin ist dies keine erschöpfende Liste, da KI auch im Finanzwesen, E-Commerce, Gastgewerbe, Personalwesen, Transport und darüber hinaus eingesetzt wird.
Ein Beispiel für KI:
Durch das Nachahmen menschlicher Intelligenz ermöglicht KI-Copilot Agent:innen, schnellen, personalisierten Service zu bieten. Dieses KI-gestützte Tool ist ideal, um im Hintergrund zu arbeiten, um Agent:innen dabei zu helfen, Kundenabsicht zu analysieren und Aufgaben zu automatisieren, während intelligente Empfehlungen angeboten und Echtzeit-Insights bereitgestellt werden.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der auf statistischen Modellen und Algorithmen basiert und Systeme dazu befähigt, eigenständig Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu fällen. Durch die Identifizierung von Mustern in seinen Trainingsdaten können ML-Algorithmen im Laufe der Zeit verbessert und angepasst werden, wodurch ihre Fähigkeiten bereichert werden.
Damit maschinelles Lernen genau ist, ist es auf menschliche Ingenieure angewiesen, die ihm relevante, vorverarbeitete Daten zuführen. Mit menschlicher Unterstützung ist ML geschickt darin, komplexe Probleme zu lösen und wichtige Insights zu generieren, indem es Muster in Daten identifiziert. Sobald ein Team ein ML-Modell trainiert und die Leistung optimiert, wird es einem Standardprozess folgen:
Erhalt von neuen Informationen über eine Benutzerquery.
Datenanalyse.
Identifizierung eines Musters.
Treffen einer Vorhersage.
Zurücksendung einer Antwort an den Benutzer.
Dieser Prozess wird für jede Query wiederholt, und der Hauptunterschied zwischen maschinellen Lernmodellen besteht darin, wie Sie sie trainieren. Außerdem gibt es drei gängige Typen des Lernens von ML-Modellen:
Überwachtes Lernen: Ein Algorithmus für maschinelles Lernen erhält gelabelte Trainingsdaten und lernt ein Modell, das auf diese Daten reagiert.
Unüberwachtes Lernen: KI-Tools werden mit nicht gekennzeichneten Daten gefüttert und identifizieren Muster ohne menschliches Eingreifen.
Bestärkendes Lernen: ML-Modelle werden mit Trainingsdaten versorgt und nutzen Test-und-Fehler sowie Feedback, um zu lernen.
Die beste Art des Lernens hängt von den Bedürfnissen und Erwartungen jedes Nutzers ab, insbesondere wenn von einem ML-Modell erwartet wird, intelligente Automatisierung zu unterstützen.
Ein Beispiel für maschinelles Lernen:
Musik- und Videostreaming-Dienste—wie Spotify, Apple Music und YouTube—verwenden maschinelles Lernen und bestärkendes Lernen, um on demand Empfehlungen zu ermöglichen. ML-Algorithmen verknüpfen die Vorlieben des Hörers (z. B. gespeicherte Songs, Playlists, gefolgte Ersteller und Lieblingsvideos) mit Künstlern, Alben, Erstellern und anderen mit ähnlichem Geschmack.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet, um autonom zu lernen, intelligente Entscheidungen zu treffen und die Vorhersagegenauigkeit ohne menschliches Eingreifen zu bestimmen. Da Deep Learning-Modelle kontinuierlich Daten analysieren, bauen sie im Laufe der Zeit umfangreiches Wissen auf und ziehen Schlussfolgerungen, indem sie Informationen aufnehmen, Datenreserven konsultieren und eine Antwort bestimmen.
Deep Learning-Anwendungen verwenden eine geschichtete Struktur von Algorithmen—auch bekannt als neuronale Netze—um nicht gekennzeichnete Daten (den Input) aufzunehmen, Muster zu identifizieren und eine endgültige Antwort (den Output) zu entwickeln. Es gibt verschiedene Typen von neuronalen Netzwerken, zum Beispiel:
Neurale Feedforward-Netzwerke (FF oder FFNN): Ein künstliches Netzwerk, in dem Informationen in eine Richtung fließen—von Eingabeknoten zu Ausgabeknoten. Dies ist das einfachste Formular des Deep Learning und enthält keine Perioden oder Schleifen.
Rekurrente neuronale Netze (RNN): KI-Algorithmen, die integrierte Feedback-Loops verwenden, um sich an frühere Datenpunkte zu „erinnern“. RNNs können dieses Gedächtnis vergangener Events nutzen, um ihr Verständnis aktueller Events zu informieren oder sogar die Zukunft vorherzusagen.
Lang-/Kurzzeitgedächtnis (LSTM): Ein spezialisiertes rekurrentes neuronales Netzwerk, das entwickelt wurde, um langfristige Abhängigkeiten in sequenziellen Daten zu erlernen und sich daran zu erinnern. Diese Netzwerke sind besonders effektiv für Aufgaben, bei denen der Kontext aus früheren Eingaben entscheidend ist.
Convolutional Neural Networks (CNNs): Algorithmen, die oft die Computervision und Bilderkennung unterstützen. Diese Netzwerke Filtern visuelle Eingaben, indem sie Muster, Texturen, Formen, Farben und andere Komponenten bewerten.
Generative adversarische Netzwerke (GAN): Eine Deep Learning-Architektur bestehend aus zwei Netzwerken—einem Generator, der synthetische Daten erstellt, und einem Diskriminator, der echte und gefälschte Daten unterscheidet.
Mehrschichtige Perceptrone (MLPs): Feedforward-Neuronale Netze bestehen aus mehreren Schichten von Perzeptronen, wodurch sie in der Lage sind, komplexe Muster zu lernen und nicht lineare Probleme in verschiedenen Domänen zu lösen.
Aufgrund dieser neuronalen Netze ist Deep Learning in der Regel fortschrittlicher als herkömmliche maschinelle Lernmodelle.
Ein Beispiel für Deep Learning:
Zendesk AI Agents verwenden Deep Learning, um Support-Tickets automatisch zu kategorisieren, die Kundenstimmung vorherzusagen und Kundenanfragen zu lösen. Für diese autonomen Bots sind Kundenmeldungen der Input, die Dringlichkeit und Komplexität der Nachricht werden innerhalb des neuronalen Netzwerks analysiert, und der Pfad des Tickets sowie die vorhergesagte Lösungszeit sind der Output.
Häufig gestellte Fragen
Ein neuronales Netzwerk – auch künstliches neuronales Netzwerk (KNN) genannt – ist ein Modell des maschinellen Lernens, das der Struktur des menschlichen Gehirns nachempfunden ist.
Es verarbeitet Informationen, indem es Eingabedaten empfängt, diese durch miteinander verbundene Knoten und verborgene Schichten weiterleitet, mithilfe eines Algorithmus analysiert und daraus lernt. Anschließend wird eine finale Ausgabe über die Ausgabeschicht zurückgegeben.
Ja, Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens. Es verwendet künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen und daraus zu lernen. Dadurch eignet es sich besonders gut für Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder automatisierte Entscheidungen im Kundenservice – auch für den Einsatz durch KI-gestützte Systeme von Kundendienst-Mitarbeiter:innen.
DL und ML sind ähnliche Zweige der KI. Beide zielen darauf ab, Computer in die Lage zu versetzen, ohne menschliches Zutun aus Daten zu lernen. Zu diesen Gemeinsamkeiten gehören:
Trainierte Algorithmen, die Muster erkennen
Training-Datasets, die zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden
Modelle, die iterative Lernprozesse verwenden
Statistische Techniken zur Gewinnung von Daten-Insights
Ein Classic-Beispiel für maschinelles Lernen, das nicht Deep Learning ist, ist ein zufälliger Algorithmus, der zur Bewertung von Guthabenrisiken im Bankwesen verwendet wird. Durch die Analyse historischer Finanzdaten, wie Einkommen, Guthabenwert, Beschäftigungsverlauf und frühere Kreditleistungen, kann dieser ML-Algorithmus ein Vorhersagemodell verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls eines Kreditbewerbers zu prognostizieren. Dies würde erfordern, angesagte Beiträge durch Engineering (und menschliches Eingreifen) sowie einfache Rechenmodelle zu ergänzen.
Ein Convolutional Neural Network ist ein Typ von Deep Learning-Algorithmus. Da CNNs eine Untergruppe von neuronalen Netzwerken sind, die DL nutzen, sind sie Teil der Deep Learning-Architektur und nicht des einfacheren maschinellen Lernansatzes.
Unterstützung für Kundendienst-Mitarbeiter:innen: KI-gestützte Tools wie KI-Copilot, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und kontinuierliches Lernen ermöglichen es der KI, Kundensupport zu optimieren und Agent:innen mit Einblicken zu unterstützen.
Kundenservice-Chatbots: Konversationsbots können ML und DL verwenden, um Antworten zu personalisieren, Kundendaten zu sammeln und Kundenfragen ohne menschliches Eingreifen zu beantworten.
Workflow-Automatisierung: ML und DL können Workflows optimieren, indem sie Anfragen intelligent an die richtigen Agent:innen routen und automatisch vorgefertigte Antworten auf Kundenfragen vorschlagen.
Prädiktive Analysen: Mithilfe historischer Daten und maschineller Lernfähigkeiten helfen prädiktive Analysen Teams, vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird, um Teams zu helfen, Kundenprobleme vorherzusehen.
Betrugserkennung: Deep Learning und maschinelles Lernen können Support-Teams helfen, indem sie proaktiv Schutzprobleme wie ein unsicheres Passwort oder eine verdächtige Anmeldung kennzeichnen.
Alle diese Tools sind für Kundenservice-Teams vorteilhaft und können sich positiv auf die Leistung der Agent:innen auswirken.
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Laut Zendesk-Benchmark-Daten glauben 71 Prozent der Kund:innen, dass KI die Qualität des Service, den sie erhalten, verbessert—und sie erwarten, in Zukunft mehr KI im Kundenservice zu sehen. Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist wichtig, da ihre kombinierten Anwendungen weiterhin Zeit-, Ressourcen- und Kosteneinsparungen vorantreiben werden.
Glücklicherweise ist Zendesk-KI eine leistungsstarke KI-Lösung mit einer niedrigen Einstiegshürde. Unsere KI-Lösung kann selbst die komplexesten Kundeninteraktionen bewältigen, indem sie KI im CX priorisiert und Milliarden von Kundenservice-Datenpunkten als Grundlage für ihr Training nutzt. Warten Sie nicht: Füllen Sie Ihre Wissenslücken und helfen Sie Agent:innen, neue Produktivitätsniveaus mit unserer KI-gestützten Lösung heute zu erreichen.
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