Deep Learning vs. Machine Learning – Wo liegt der Unterschied?
Sowohl Machine Learning (ML) als auch Deep Learning (DL) basieren auf Algoritmen, die aus Daten lernen. Der Unterschied liegt in der Komplexität und Struktur der Modelle:
- Machine Learning verwendet vorwiegend flachere Modelle wie Entscheidungsbäume oder lineare Regressionen. Diese erfordern oft manuelles Feature Engineering, d. h. Experten müssen relevante Merkmale aus den Daten extrahieren.
- Deep Learning hingegen baut auf neuronalen Netzen mit mehreren Schichten (“Deep Neural Networks”) auf. Diese Netze lernen selbstständig, welche Merkmale wichtig sind und können so komplexere Muster erkennen.
Einfaches Beispiel: Während ein klassisches ML-Modell Bildmerkmale wie Kanten oder Formen von Hand definiert, kann ein DL-Modell diese Merkmale eigenständig aus den Rohdaten extrahieren.
Wie funktioniert Deep Learning?
Das System basiert auf neuronalen Netzen, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Diese Netze bestehen aus “Neuronen”, die in mehreren Schichten angeordnet sind:
- Eingabeschicht: Nimmt die Daten entgegen (z.B. Bild oder Text)
- Verborgene Schichten: Führen Berechnungen durch, um Muster zu erkennen
- Ausgabeschicht: Liefert das Ergebnis (z.B. Klassifikation oder Vorhersage)
Jede Verbindung zwischen den Neuronen hat ein Gewicht, das während des Trainings angepasst wird, um die Genauigkeit zu verbessern.
Einsatz von Deep Learning auf Mini-PCs
Mini-PCs können dank leistungsfähiger Hardware und optimierter Software auch komplexe Deep-Learning-Anwendungen ausführen. Wir haben einige Beispiele zusammen getragen:
- Bild und Objekterkennung: Mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow Lite oder PyTorch können Mini-PCs Gesichter erkennen oder Objekte in Echtzeit identifizieren. Dies ist z. B. in Überwachungssystemen oder bei Smart-Home-Geräten nützlich.
- Spracherkennung: Projekte wie Jasper oder DeepSpeech ermöglichen es, Sprache auf Mini-PCs zu erkennen und in Text umzuwandeln. Diese Technologie findet Anwendung in Sprachassistenten.
- Predictive Maintenance: Im industriellen Umfeld können Mini-PCs Daten von Sensoren analysieren und Anomalien erkennen, um Wartungsbedarf vorherzusagen.
Deep Learning auf Mini-PCs bietet zahlreiche Vorteile, hat aber auch einige Herausforderungen vor sich. Vorteilhaft sind die kompakte Bauweise der Mini-PCs, außerdem sind die kleinen Helfer energie- und kosteneffizienter als traditionelle Server.
Herausforderungen bestehen jedoch in der Begrenzten Rechenleistung und Speicher. Durch spezielle Hardware wie KI-Beschleuniger (z.B. NIVIDIA Jetson Nano) lassen sich diese Einschränkungen jedoch teilweise beheben.
Deep Learning mit spo-comm Mini-PCs
Auch in unserem Produktportfolio findet sich der ein oder andere Mini-PC, der Deep Learning mit Bravour meistert. Wie zum Beispiel unser NINETEEN Q670E, der nicht ausschließlich auf seine Größe von 19 Zoll reduziert werden sollte, sondern auch auf das, was in ihm steckt. Der NINETEEN überzeugt mit einer Intel® Core™ i5-12500T CPU, bis zu 65GB RAM und optionaler NVIDIA RTX Grafikkarte. Zusätzlich bietet er einige Besondere Features, wie ein PCIe-Slot für eine zusätzliche Grafikkarte, RAID-Verbund mit mehreren SSDs, iAMT, Wake on LAN und vieles mehr!
Fazit
Deep Learning revolutioniert zahlreiche Branchen und wird zunehmend zugänglicher, auch auf Mini-PCs. Von Bild- und Spracherkennung bis hin zu industriellen Anwendungen – die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.
Ob Forschung, Industrie oder auch im Smart Home Bereich – Mini-PCs machen Deep Learning greifbarer und erschwinglicher. Mit der richtigen Kombination aus Hardware und Software steht (fast) keiner KI-Anwendung etwas im Weg!
