Machine Learning Explained: A Guide to ML, AI, & Deep Learning

Machine Learning Explained: A friendly guide to ML, AI, and Deep Learning

If you’ve ever felt overwhelmed by the words AI, machine learning and deep learning, you’re not alone. I watched an excellent explainer by Martin Keen from IBM Technology that cuts through the noise and makes the whole thing feel approachable. You can watch it here: https://youtu.be/znF2U_3Z210?si=a88FbtZonfC150e6.

Start simple. Think of AI as the big idea, machine learning as one practical way to build it, and deep learning as a set of techniques inspired by the brain. Martin walks through the three main ML styles: supervised learning where models learn from labeled examples, unsupervised learning where they discover patterns in unlabeled data, and reinforcement learning where agents learn by trial and error while interacting with an environment.

I remember tinkering with a small supervised model for a hobby project, and it felt like teaching a curious apprentice. The video turns that feeling into clear steps, showing how training happens, then how models make predictions during inference. It also connects the dots to modern tools you’ve heard about, like Large Language Models and Reinforcement Learning from Human Feedback, and explains why those matter for real products.

What excited me most is how practical the explanation is, with everyday examples and short, digestible analogies. If you’re wondering where this is headed, expect models to become more interactive, safer, and better at learning from smaller amounts of data. That’s not sci fi, it’s gradual progress you’ll notice in apps you use every day.

Curious to learn more? Watch the video above, play around with a simple dataset, and you’ll start seeing how concepts fit together. It’s oddly satisfying when the puzzle clicks into place.

Maschinelles Lernen erklärt: Ein kurzer, persönlicher Überblick

Wenn du dich schon einmal von Begriffen wie KI, maschinellem Lernen oder Deep Learning überfordert gefühlt hast, dann hilft dieses Video von Martin Keen (IBM Technology). Schau es dir hier an: https://youtu.be/znF2U_3Z210?si=a88FbtZonfC150e6.

Kurz gesagt: KI ist der Oberbegriff, maschinelles Lernen ist eine Methode, und Deep Learning ist eine spezielle Technik, die von neuronalen Netzen inspiriert ist. Martin erklärt drei zentrale Ansätze: supervised learning (mit gelabelten Daten), unsupervised learning (Mustererkennung ohne Labels) und reinforcement learning (Lernen durch Versuch und Irrtum).

Ich erinnere mich daran, wie ich einmal ein kleines Modell trainiert habe, um Texte zu klassifizieren. Es fühlte sich an, als würde man einem Lernenden Schritt für Schritt etwas beibringen. Genau dieses Bild nutzt das Video, um Training versus Inferenz zu erklären, also wie Modelle lernen und später Vorhersagen treffen. Zudem wird erklärt, wie heutige Systeme wie Large Language Models und RLHF in echten Anwendungen eingesetzt werden.

Der spannendste Punkt für mich war die Praxisnähe. Die Erklärungen sind kurz, konkret und mit Beispielen versehen, so dass man sofort versteht, wie die Methoden in Apps und Diensten wirken. Die Zukunft? Modelle werden interaktiver, sparsamer im Datenverbrauch und besser beim Lernen aus weniger Beispielen.

Mein Tipp: Schau das Video, probiere ein kleines Dataset aus, und du wirst sehen, wie schnell sich die Puzzleteile zusammenfügen. Es macht wirklich Spaß, wenn alles plötzlich Sinn ergibt.