Künstliche Intelligenz (KI) vs. maschinelles Lernen (ML) – Unterschiede?

Alle großen Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um intelligente Maschinen und Anwendungen zu bauen. Heute sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen derzeit die beliebtesten Spitzentechnologien in der Welt des Handels. Und obwohl diese Begriffe Geschäftsgespräche auf der ganzen Welt dominieren, haben viele Menschen Schwierigkeiten, sie zu unterscheiden.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind miteinander verbunden und eng miteinander verbunden. Aufgrund dieser engen Beziehung werden wir uns die Verbindung zwischen ihnen ansehen, um zu erfahren, wie sich die beiden Technologien unterscheiden. Maschinelles Lernen wird als Teilmenge der KI betrachtet und unterscheidet sich in einigen Punkten.

Dieser Blog hilft Ihnen dabei, KI und maschinelles Lernen sowie ihre Unterschiede zu verstehen.

Was ist KI?

KI ist ein Computersystem, das Aufgaben ausführen kann, die normalerweise von Menschen erledigt werden. Der Begriff „KI“ kann sich auch auf die Technologie selbst beziehen oder in Bezug auf jeden Algorithmus oder jede Technik des maschinellen Lernens verwendet werden.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmiersprachen wie Java und Python, bei denen Sie Algorithmen explizit codieren müssen, bevor sie ausgeführt werden (und sie dann nach der Ausführung überwachen), können Sie mit maschinellem Lernen Ihre Modelle trainieren, ohne überhaupt Code schreiben zu müssen!

Dies gibt Ihnen mehr Flexibilität bei der Gestaltung Ihres Modells, da es viele verschiedene Möglichkeiten gibt, eine genaue Darstellung der Realität zu erstellen – einschließlich Datensätze aus verschiedenen Quellen wie Social-Media-Plattformen oder Krankenakten; Ausgabe der Ergebnisse in mehreren Formaten wie Textdateien oder Bilder/Videos (zur Visualisierung); Erkennen von Mustern zwischen diesen Ausgaben basierend auf ihrem Inhalt, anstatt nur nach bestimmten Werten in jeder Ausgabe zu suchen.

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Wie funktioniert KI?

KI funktioniert durch die Kombination riesiger Informationsmengen mit schneller, sich wiederholender Verarbeitung und scharfen Algorithmen, die es der Software ermöglichen, roboterhaft aus Mustern oder Funktionen in den Aufzeichnungen zu lernen.

KI ist eine breite Beobachtungsdisziplin, die viele Theorien, Techniken und Technologien sowie die nachfolgenden vorherrschenden Teilgebiete umfasst: Systemlernen automatisiert die Konstruktion analytischer Modelle.

Es nutzt Strategien aus menschlichen Gehirnen, Aufzeichnungen, Betriebsforschung und Physik, um verborgene Einblicke in Daten zu enthüllen, ohne speziell darauf programmiert zu sein, wo gesucht oder was zu tun ist.

Deep Learning verwendet große neuronale Netze mit vielen Schichten von Verarbeitungsgeräten, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu untersuchen, wobei Fortschritte in der Computertechnologie, Elektrizität und fortschrittliche Trainingstechniken genutzt werden.

Natural Language Processing (NLP) ist die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zusammen mit Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen.

Gadgets zur grafischen Verarbeitung sind der Schlüssel zur KI, da sie die hohe Rechenleistung bereitstellen, die für die sich wiederholende Verarbeitung erforderlich ist. Unternehmen können diese Spitzentechnologie integrieren, indem sie einen dedizierten PHP-Entwickler für die Erstellung einer App wie einer Immobilien- oder einer CMS-App beauftragen.

Anwendungen künstlicher Intelligenz:

• KI kann in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt werden, darunter Gesundheitswesen, Einzelhandel, Finanzen und Fertigung.
• KI wird verwendet, um routinemäßige und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.
• KI kann verwendet werden, um Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, die aus früheren Erfahrungen oder Beobachtungen realer Situationen gesammelt wurden. Dies ermöglicht es ihm, aus seinen Fehlern zu lernen und mit der Zeit genauer zu werden, je vertrauter er mit der Welt um ihn herum wird.
• Es ist auch in der Lage, durch selbstlernende Algorithmen, die es Maschinen ermöglichen, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden, selbst zu lernen.

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Was ist maschinelles Lernen?

Alan Turing schlug 1950 den Turing-Test vor, der zum Standardtest wurde, um festzustellen, ob Maschinen „intelligent“ oder „unintelligent“ sind. Die Maschine, die echte Menschen davon überzeugen konnte, dass sie auch ein Mensch war, galt als intelligent. Bald darauf wurde ein Sommerforschungsprogramm des Dartmouth College zum offiziellen Geburtsort der KI.

Von diesem Zeitpunkt an tauchten „intelligente“ Algorithmen und Computerprogramme für maschinelles Lernen auf. Sie sind in der Lage, Aufgaben zu erledigen, die von der Planung der Reisen von Menschen bis zum Spielen von Schachspielen mit Menschen reichen.

Maschinelles Lernen kann als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) betrachtet werden. Beim maschinellen Lernen können Computer automatisch aus Daten lernen, ohne direkt programmiert zu werden. Der Prozess besteht darin, den Computer mit großen Mengen an Informationen zu füttern und ihn diese Daten dann selbst analysieren zu lassen. Dies kann für viele Zwecke verwendet werden, z. B. um zukünftige Ereignisse auf der Grundlage vergangener Ereignisse vorherzusagen oder Muster in großen Datensätzen zu finden.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Techniken des maschinellen Lernens werden grob in vier Kategorien eingeteilt:

1. Überwachtes Lernen

Wenn eine Maschine Beispieldaten hat, kann überwachtes Lernen verwendet werden. Labels und Tags können verwendet werden, um die Korrektheit des Modells zu überprüfen. Die Technik des überwachten Lernens verwendet vergangene Erfahrungen und beschriftete Beispiele, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Es sagt Fehler voraus und korrigiert sie mithilfe von Algorithmen während des gesamten Lernprozesses.

2. Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen beinhaltet das Trainieren einer Maschine mit nur wenigen Input-Samples oder Labels, ohne Kenntnis der Ausgabe. Da die Trainingsdaten nicht klassifiziert oder gekennzeichnet sind, liefert eine Maschine im Vergleich zum überwachten Lernen möglicherweise nicht immer korrekte Ergebnisse.

Obwohl unüberwachtes Lernen in Unternehmen weniger verbreitet ist, hilft es bei der Datenexploration und kann Rückschlüsse aus Datensätzen ziehen, um verborgene Strukturen in unbeschrifteten Daten zu beschreiben.

3. Verstärkungslernen

Reinforcement Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die auf Feedback basiert. Bei dieser Art des Lernens müssen Agenten ihre Umgebung erkunden, Aktionen ausführen und Belohnungen als Feedback basierend auf ihren Aktionen erhalten.

Sie erhalten eine positive Belohnung für jede gute Tat und eine negative Belohnung für jede schlechte Tat. Das Ziel eines Reinforcement-Learning-Agenten ist es, positive Belohnungen zu maximieren. Da es keine gekennzeichneten Daten gibt, kann der Agent nur durch Erfahrung lernen.

4. Halbüberwachtes Lernen

Semi-überwachtes Lernen ist eine Technik, die die Lücke zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen schließt. Es arbeitet mit Datensätzen mit wenigen Labels sowie mit Daten ohne Label. Es enthält jedoch typischerweise unbeschriftete Daten. Infolgedessen senkt es die Kosten des maschinellen Lernmodells, da Bezeichnungen teuer sind, aber für Unternehmenszwecke möglicherweise nur wenige Bezeichnungen vorhanden sind.

Anwendungen des maschinellen Lernens:

Maschinelles Lernen kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Hier sind einige Beispiele:

1. Gesundheitswesen:

Maschinelles Lernen hilft Ärzten, Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungsergebnisse vorherzusagen. Es ermöglicht ihnen auch, Behandlungen zu verbessern, indem sie neue Medikamente finden oder feststellen, welche Patienten besser ansprechen als andere.

2. Finanzen:

Der Finanzbereich nutzt maschinelles Lernen, um Anlegern zu helfen, fundiertere Entscheidungen über ihre Investitionen zu treffen, unabhängig davon, ob sie Aktien oder Anleihen auswählen oder Versicherungspolicen online kaufen.

3. Ausbildung:

Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Lehrer dabei zu unterstützen, effektiver zu unterrichten und die Qualität des Schülerlernens in Klassenzimmern auf der ganzen Welt zu verbessern, indem Big-Data-Analysetools verwendet werden, die derzeit in der Entwicklung sind.

Beispielsweise kann es anstelle der regulären Methoden wie OMR verwendet werden, um die Schüler zu benoten.

4. Sicherheit:

Maschinelles Lernen hat zahlreiche Anwendungen in der Cybersicherheit, einschließlich der Erkennung von Cyberbedrohungen, der Verbesserung verfügbarer Antivirensoftware, der Bekämpfung von Cyberkriminalität und so weiter.

Wie ähneln sich KI und maschinelles Lernen?

KI und maschinelles Lernen sind sich ähnlich, da sie beide unter das breitere Feld der Informatik fallen, das eine Vielzahl von Disziplinen umfasst. Informatiker verwenden KI, um Probleme zu lösen, Aufgaben zu automatisieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Sie verwenden ML auch, um Algorithmen zu entwerfen, die aus Erfahrungen oder anderen Datenquellen (wie menschlichem Input) lernen können.

Sowohl KI als auch ML werden seit vielen Jahren als Teil verschiedener Anwendungen wie automatisierte Fahrsysteme und Kundendienst-Chatbots verwendet; Es gibt jedoch noch vieles, was wir nicht darüber wissen, wie genau diese Techniken funktionieren!

Was sind die Hauptunterschiede zwischen KI und ML?

KI ist eine Art des maschinellen Lernens, mit der Maschinen hergestellt werden können, die sich auf eine Weise verhalten, die wir als intelligent bezeichnen würden. Algorithmen für maschinelles Lernen basieren auf statistischen Modellen, sind aber nicht unbedingt auf Statistiken beschränkt – sie können auf jedes Problem angewendet werden, das sie lösen sollen.

ML ist eine Art künstliche Intelligenz, die Daten und Algorithmen (die Regeln sind) verwendet, um Vorhersagen oder Entscheidungen über Dinge wie Aktienkurse oder Wettermuster zu treffen. ML verarbeitet große Informationsmengen und ist daher allgemeiner als KI; Dies bedeutet, dass bei der Verwendung von ML im Vergleich zu KI weniger Unsicherheit besteht.

Sie beinhaltet tendenziell auch mehr Mathematik als andere Formen der künstlichen Intelligenz, da sie die Fähigkeit von Computern erfordert, abstrakt zu denken, anstatt sich nur auf einfache Regeln zu verlassen, wie sie heute von den meisten Programmen verwendet werden!

Fazit

Es ist klar, dass KI und maschinelles Lernen zwei verschiedene Dinge sind, aber was genau sie sind und wie sie sich unterscheiden, ist ein wenig durcheinander. KI ist das Gebiet der künstlichen Intelligenz, das darauf abzielt, Maschinen zu schaffen, die zu intelligentem Verhalten fähig sind. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die sich auf Algorithmen konzentriert, die ohne explizit programmierte Anweisungen aus Daten lernen können.

Allerdings gibt es noch viele unbeantwortete Fragen sowohl zu KI als auch zu maschinellem Lernen – insbesondere, wenn es um ihre Unterschiede und Gemeinsamkeiten geht. Aber eines ist sicher: Diese Technologien werden sich weiterentwickeln, was bedeutet, dass Sie auf dem Laufenden bleiben müssen.

FAQ

1 . Was ist KI?

KI oder künstliche Intelligenz ist ein Computersystem, das Aufgaben ausführen kann, die normalerweise von Menschen erledigt werden.

2. Was ist ML?

Maschinelles Lernen kann als Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) betrachtet werden. Beim maschinellen Lernen können Computer automatisch aus Daten lernen, ohne direkt programmiert zu werden.

3. Was sind die Beispiele für KI und maschinelles Lernen?

Eines der wichtigsten Beispiele für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ist die Bilderkennung. Es ist im Wesentlichen ein Verfahren zum Identifizieren und Erkennen eines Merkmals oder Objekts in einem digitalen Bild.

Darüber hinaus kann diese Technik auf andere Arten von Analysen angewendet werden, wie etwa Mustererkennung, Gesichtserkennung, Gesichtserkennung, optische Zeichenerkennung und viele andere.