10.01.2020

#unchAIn, Teil 3: Was ist Machine Learning und Deep Learning?

Für die Artikelreihe "#unchAIn - Demystifying AI" kooperiert der brutkasten mit dem Expertinnen-Netzwerk Ms. AI, um Vorurteile rund um Künstliche Intelligenz zu entmystifizieren. Expertinnen beantworten dazu die großen Fragen rund um das Thema KI. Teil 3: Was ist Machine Learning und Deep Learning?
/artikel/ki-was-ist-machine-learning-deep-learning
Künstliche Intelligenz (KI): Was ist Machine Learning? Was ist der Unterschied zu Deep Learning?
(c) Adobe Stock - zapp2photo

KI (Künstliche Intelligenz) ist das vielleicht wichtigste Tech-Thema unserer Zeit. Es gibt wohl keinen Bereich des politischen, wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Lebens, der nicht das Potenzial hat, von KI grundlegend verändert zu werden. Gleichzeitig gibt es bei diesem Thema viele Falschinformation und überzogene Erwartungen. Für das Projekt “#unchAIn – Demystifying AI” kooperiert der brutkasten mit dem internationalen Expertinnen-Netzwerk Miss AI, um gängige, teils falsche Vorstellungen zu entmystifizieren. Expertinnen und Experten der jeweiligen Felder – von Philosophinnen über Wissenschaftlerinnen bis zu Managerinnen – beantworten dabei in einer mehrteiligen Artikelreihe die großen Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning und Co.

+++Mehr zum Thema AI & DeepTech+++

Im ersten Teil der Serie behandelten wir die Frage, was eigentlich Intelligenz (ganz allgemein) ist. Im zweiten ging es darum, ob Maschinen das menschliche Gehirn 1:1 kopieren können. Im dritten Teil widmen wir uns nun zwei der gängigsten Tech-Begriffe im Zusammenhang mit KI: Was ist Machine Learning? Und was ist Deep Learning? Und wie unterscheiden sich die beiden? Die Programmiererin und Mathematikerin Donata Petrelli un der Chatbot-Pionier Denis Rothman wählten bei der Beantwortung dieser Fragen sehr unterschiedliche Zugänge.


Bisher in der Serie “#unchAIn – Demystifying AI” erschienen:


Was ist Machine Learning?

Petrelli: Die meisten haben als Kind wohl das Spiel “Blinde Kuh” gespielt? Man ist mit verbundenen Augen in einem ausreichend großen Raum und muss es schaffen, die anderen im Raum zu finden und zu erkennen. Dabei hat das Kind mit verbundenen Augen keine Hinweise darauf, wo die anderen Kinder sind. Wenn es sich durch den Raum bewegt, muss es durch Tasten und Probieren die Umgebung verstehen, und letztlich die Mitspieler finden und erkennen. Machine Learning ist genau so ein Prozess, wie ihn das Kind mit verbundenen Augen im Raum durchführt.

Und um es etwas technischer zu definieren: Das maschinelle Lernen macht heute einen großen Teil des Bereichs Künstliche Intelligenz aus. Es umfasst mehrere Methoden zur Analyse und Erkennung von Daten und deren Beziehungen zueinander – oft zu Vorhersagezwecken. Alle diese Verfahren haben das Ziel, ohne initiale Kenntnisse sondern durch Erfahrung, eine Umgebung mit ihren Elementen und den Beziehungen zwischen ihnen, zu erkennen. Zu den bekanntesten Verfahren gehört das Modell der künstlichen neuronalen Netze, die die Struktur des menschlichen Gehrins simulieren.

Rothman: Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Nicht Machine Learning-basierte Algorithmen sind im Allgemeinen regelbasiert. Also etwa:

wenn X dann Y

Sowohl X als auch Y enthalten dabei viele Werte wie etwa ein Set von Daten. Das maschinelle Lernen kann die richtigen Werte “lernen”, um ein Ergebnis zu produzieren. Dabei gibt es keine Regel! Wir wollen etwa die Lösung finden für die Gleichung:

Y=aX + b

Wir müssen also die Werte von a und b finden, um die Gleichung lösen zu können. Daher probieren wir alle möglichen Werte von a und b aus. Das passiert oftmals nach dem Zufallsprinzip, um zu sehen, welche Werte am besten passen. Da wir leistungsstarke Computer haben, funktioniert das auch. Wir benutzen dazu viele Arten von Algorithmen, etwa Clustering und Regression. Jeder Algorithmus f sucht dabei nach den richtigen Werten, nach dem Prinzip:

f(Y)=aX+b

Die jeweiligen Algorithmen können dann jeweils für bestimmte Aufgaben genutzt werden, etwa eine Vorhersage, ob es nächste Woche regnen wird oder was die beste Route ist, um von Ort A nach Ort B zu gelangen usw.

Und was ist der Unterschied zu Deep Learning?

Rothman: Deep Learning ist wiederum ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es erweitert das Prinzip um “Layers”. Man kann es in Fällen nutzen, wo die Ermittlung des Werts Y schon deutlich komplexer ist. Nehmen wir dazu wieder eine Funktion f heran, wo es nun aber viele Schritte gibt:

f(Y)= f5(f4(Xf(3Xf(2Xf(X))

Das wirkt etwas verrückt? Als Mensch macht man das aber jeden Tag. Wenn man etwa gebeten wird, ein Gesicht in einem Bild mit 30 Gesichtern zu finden (wie z.B. auf einem Klassenfoto), dann macht man (unbewusst) ungefähr folgendes:

  1. Man versucht, die Gesichter vom Hintergrund zu isolieren.
  2. Dann sieht man sich die Form der Gesichter an.
  3. Dann die Farbe der Gesichter.
  4. Dann auch die Größe einer Person.
  5. Dann trifft man endlich eine Entscheidung und sagt: “Das ist die Person, die ich suche!”

Deep Learning tut dies automatisch, indem es die jeweils richtigen Werte von a und b findet, um jede Schicht von f(Y)=aX + b zu ermitteln.

Petrelli: Deep Learning ist eine Verstärkung der Methoden des Machine Learning, insbesondere der neuronalen Netze. In diesem Fall ist das Modell ausgefeilter, da die Resultate das Ergebnis der Ausarbeitung strukturierter Konzepte sind, die sich aus den Basis-Konzepten ableiten.

Um eine Analogie zu bringen: Die Gewinnung von Informationen durch ein Deep Learning-Modell im Vergleich zu einem Machine Learning-Modell ist wie jene eines Erwachsenen verglichen mit jener eines Kindes, das noch weitere Entwicklungsstufen vor sich hat.

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06.02.2025

Start-up Idea Competition: Science Park Graz zeichnet innovative Gründer-Ideen mit 12.000 Euro aus

Es ist wieder soweit: Der Science Park Graz zeichnet innovative Geschäftsideen mit insgesamt 12.000 Euro aus. Dieses Jahr wird es auch eine Spezialkategorie namens "Climate Positive Solutions" geben. Wer an der Start-up Idea Competition teilnehmen kann und wann die Sieger:innen gekürt werden, gibt es hier im Überblick.
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Foto: Adobe Stock / AboutLife

Jedes Jahr veranstaltet der Science Park Graz die Start-up Idea Competition, um Innovator:innen aus diversen Branchen und allen Altersgruppen zusammenzubringen. Auch 2025 können Gründer:innen und alle, die es werden wollen, ihre Ideen und Lösungen für verschiedenste Bereiche entwickeln, ihre Träume verwirklichen und dabei auch ein ordentliches Preisgeld gewinnen.

Ziel ist es, Gründer:innen und angehende Entrepreneure schon in einer frühen Phase zu unterstützen und ihnen den Weg zu einem erfolgreichen Geschäftsmodell zu ebnen. Die Einreichphase zur diesjährigen Start-up Idea Competition geht noch bis zum 28. Februar 2025.

Neue Chancen für visionäre Geschäftsideen

Insgesamt vergibt der Science Park Graz 12.000 Euro an Preisgeldern für die innovativsten Gründungsideen. Aus jeder der fünf Kategorien wird eine Sieger-Idee gekürt, die mit einem Preisgeld von 2.000 Euro ausgezeichnet wird.

Außerdem wird es dieses Jahr eine Spezialkategorie namens “Climate Positive Solutions” geben: Jede eingereichte Idee hat damit zusätzlich die Chance auf weitere 2.000 Euro, wenn sie einen positiven Beitrag zum Klimaschutz leistet.

Nach Abschluss der Bewerbungsphase werden aus jeder Kategorie die besten Ideen ausgewählt und anschließend im April 2025 nach Graz eingeladen, um ihr Konzept in einem drei-minütigen Pitch vor einer Jury zu präsentieren. Noch am selben Abend werden die Gewinner:innen im Rahmen einer Zeremonie bekannt gegeben. Auch alle Teilnehmer:innen sind zur feierlichen Veranstaltung und begleitendem Networking eingeladen.

Wer kann teilnehmen?

Sowohl Einzelpersonen, Teams oder junge Start-ups aus allen Branchen sind eingeladen, ihre Geschäftsidee bei der Idea Competition einzureichen. Sei es eine bahnbrechende Technologie, ein nachhaltiges Konzept, ein neues Produkt oder eine innovative Dienstleistung: Wichtig ist, dass die Idee noch in der Vorgründungs- oder der frühen Gründungsphase steckt.

Willkommen sind innovative Ideen aus allen Bereichen – nicht nur technische Lösungen. Die Jury achtet auf unternehmerische Kreativität und Innovation ohne Grenzen. “Wir werten den Grad an Innovation, Anwendbarkeit, Marktpotential und natürlich Originalität”, sagt Martin Mössler, Managing Director des Science Park Graz und Mitglied der Jury, zum Bewertungskatalog.

Geschäftsideen können in den folgenden fünf Kategorien eingereicht werden:

  • Energy & Environment
  • Mobitlity
  • Health & Life Science
  • Digital Economy & ICT
  • Space

Alle Teilnehmer:innen können auch mehr als eine Idee einreichen – allerdings in unterschiedlichen Kategorien.

Strenger Schutz des geistigen Eigentums

Der Science Park Graz legt indes großen Wert auf den Schutz des geistigen Eigentums. Insofern wird jede eingereichte Idee durch eine Geheimhaltungsvereinbarung – ein sogenanntes “Non Disclosure Agreement” (NDA) – geschützt. Dieser unterliegt die Jury genauso wie alle Mitarbeiter:innen des Science Park Graz.

Dahingehend versichert der Science Park Graz, lediglich die von den Teilnehmer:innen genehmigten Informationen über ihre Idee zu veröffentlichen. Sämtliche Details, die im Rahmen der Bewerbung übermittelt werden, dienen ausschließlich der Bewertung. Vorab findet eine strenge Abstimmung statt, in der die zu veröffentlichen Informationen klar definiert werden. Auch die Rechte an der eingereichten Idee gehen durch die Teilnahme nicht verloren.

Bewerbung und Ablauf im Detail

  • Einreichphase: Bis zum 28. Februar 2025 kannst du dich über das Online-Formular auf der Website des Science Park Graz anmelden. Neben einer kurzen Beschreibung deiner Geschäftsidee solltest du auch die wichtigsten Eckdaten (z. B. Teamstruktur, Marktpotenzial, Innovationsgrad) angeben.
  • Auswahl: Anschließend prüft eine Jury aus Expert:innen, Investor:innen und Branchenkenner:innen alle Einreichungen.
  • Pitch-Event: Die besten Ideen werden von der Jury ausgewählt und zu einem Pitch-Event im April 2025 nach Graz eingeladen. Dort hast du die Chance, dein Konzept bei einem Pitch-Event vor einem hochkarätigen Publikum zu präsentieren. Danach erfolgt die finale Bewertung durch die Jury.
  • Prämierung: Im Anschluss wird pro Kategorie eine Sieger-Idee im Rahmen einer feierlichen Veranstaltung gekürt.

Darum lohnt sich die Teilnahme

Die Start-up Idea Competition des Science Park Graz bietet nicht nur die Chance, Preisgelder und Sachpreise zu gewinnen, sondern vor allem ein Sprungbrett in die Start-up-Welt. Durch den Austausch in einem professionellen Gründernetzwerk können Founder und alle, die es werden wollen, wertvolle Connections knüpfen und Know-How sammeln.

Der Science Park Graz zählt zu den führenden Hightech-Inkubatoren Österreichs und unterstützt seit Jahren Start-ups und Gründer:innen auf ihrem Weg in den Markt. Mit seinem breit gefächerten Expertennetzwerk, intensiven Mentorings und hochwertigen Infrastruktur-Angeboten schafft er ein innovatives Umfeld für alle, die ihre Ideen in die Realität umsetzen wollen.

Noch bis zum 28. Februar 2025 bewerben!

Das Bewerbungsportal zur diesjährigen Start-up Idea Competition ist noch bis zum 28. Februar 2025 offen. Weitere Informationen zum Ablauf, zur Jury und zu den Teilnahmevoraussetzungen gibt es auf der Website des Science Park Graz.

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Außerdem wird es dieses Jahr eine Spezialkategorie namens “Climate Positive Solutions” geben: Jede eingereichte Idee hat damit zusätzlich die Chance auf weitere 2.000 Euro, wenn sie einen positiven Beitrag zum Klimaschutz leistet.

Nach Abschluss der Bewerbungsphase werden aus jeder Kategorie die besten Ideen ausgewählt und anschließend im April 2025 nach Graz eingeladen, um ihr Konzept in einem drei-minütigen Pitch vor einer Jury zu präsentieren. Noch am selben Abend werden die Gewinner:innen im Rahmen einer Zeremonie bekannt gegeben. Auch alle Teilnehmer:innen sind zur feierlichen Veranstaltung und begleitendem Networking eingeladen.

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Sowohl Einzelpersonen, Teams oder junge Start-ups aus allen Branchen sind eingeladen, ihre Geschäftsidee bei der Idea Competition einzureichen. Sei es eine bahnbrechende Technologie, ein nachhaltiges Konzept, ein neues Produkt oder eine innovative Dienstleistung: Wichtig ist, dass die Idee noch in der Vorgründungs- oder der frühen Gründungsphase steckt.

Willkommen sind innovative Ideen aus allen Bereichen – nicht nur technische Lösungen. Die Jury achtet auf unternehmerische Kreativität und Innovation ohne Grenzen. “Wir werten den Grad an Innovation, Anwendbarkeit, Marktpotential und natürlich Originalität”, sagt Martin Mössler, Managing Director des Science Park Graz und Mitglied der Jury, zum Bewertungskatalog.

Geschäftsideen können in den folgenden fünf Kategorien eingereicht werden:

  • Energy & Environment
  • Mobitlity
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  • Digital Economy & ICT
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Dahingehend versichert der Science Park Graz, lediglich die von den Teilnehmer:innen genehmigten Informationen über ihre Idee zu veröffentlichen. Sämtliche Details, die im Rahmen der Bewerbung übermittelt werden, dienen ausschließlich der Bewertung. Vorab findet eine strenge Abstimmung statt, in der die zu veröffentlichen Informationen klar definiert werden. Auch die Rechte an der eingereichten Idee gehen durch die Teilnahme nicht verloren.

Bewerbung und Ablauf im Detail

  • Einreichphase: Bis zum 28. Februar 2025 kannst du dich über das Online-Formular auf der Website des Science Park Graz anmelden. Neben einer kurzen Beschreibung deiner Geschäftsidee solltest du auch die wichtigsten Eckdaten (z. B. Teamstruktur, Marktpotenzial, Innovationsgrad) angeben.
  • Auswahl: Anschließend prüft eine Jury aus Expert:innen, Investor:innen und Branchenkenner:innen alle Einreichungen.
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  • Prämierung: Im Anschluss wird pro Kategorie eine Sieger-Idee im Rahmen einer feierlichen Veranstaltung gekürt.

Darum lohnt sich die Teilnahme

Die Start-up Idea Competition des Science Park Graz bietet nicht nur die Chance, Preisgelder und Sachpreise zu gewinnen, sondern vor allem ein Sprungbrett in die Start-up-Welt. Durch den Austausch in einem professionellen Gründernetzwerk können Founder und alle, die es werden wollen, wertvolle Connections knüpfen und Know-How sammeln.

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