Deep Learning vs. maschinelles Lernen: Ein vollständiger Guide

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 2025 sehen 70 Prozent der Kunden eine Löschen 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 Kund:in-Bedürfnisse und Erwartungen zu erfüllen.

In unserem Guide erfahren Sie, warum ML und DL die Konversationen über KI dominieren und erfolgreiche Beispiele für jede.

Tabelle der Inhalte

• Deep Learning vs. maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz
• Häufig gestellte Fragen

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.

Was ist künstliche Intelligenz?

KI refers to machines mimicking human Intelligenz and interactions. 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 generative 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 Agenten proaktiv anleiten.
• KI im Verkauf: Vertriebsteams, die KI verwenden, können zukünftige Verkaufstrends vorhersagen, die Lead-Generierung verbessern und neue Kunden 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.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI, der auf statistischen Modellen und Algorithmen trainiert wird, die es aktivieren, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. 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:

1. Erhalten Sie neue Informationen über eine Benutzerquery.

2. Analysieren Sie die Daten.

3. Ein Muster finden.

4. Machen Sie eine Vorhersage.

5. Senden Sie eine Antwort Zurück 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.

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 nichtlineare Probleme in verschiedenen Domänen zu lösen.

Because of these neural networks, Deep Learning tends to be more advanced than standard maschinelle Lernmodelle.

Häufig gestellte Fragen

Kundenreferenz

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Laut Zendesk-Benchmark-Daten glauben 71 Prozent der Kunden, 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 Agenten, neue Produktivitätsniveaus mit unserer KI-gestützten Lösung heute zu erreichen.