Künstliche Intelligenz (KI) im Vergleich zu maschinellem Lernen (ML)
Es kann vorkommen, dass Menschen die künstliche Intelligenz (KI) und das maschinelle Lernen (ML) austauschbar verwenden, insbesondere wenn es um Themen wie Big Data, Vorhersageanalysen und andere digitale Transformationsthemen geht. Verwirrung ist verständlich, weil künstliche Intelligenz und Machine Learning eng miteinander verbunden sind. Diese Trendtechnologien unterscheiden sich jedoch in verschiedener Hinsicht, z. B. im Umfang und in den Anwendungen.
Immer mehr KI- und ML-Produkte haben sich für Unternehmen bewährt, um enorme Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, bessere Entscheidungen zu treffen, Empfehlungen in Echtzeit zu erstellen und präzise Prognosen zu erstellen.
Was genau ist also der Unterschied zwischen ML und KI, wie sind ML und KI miteinander verbunden und was bedeuten diese Begriffe für Unternehmen in der Praxis?
Wir schlüsseln KI und ML auf und untersuchen, wie diese beiden innovativen Konzepte zusammenhängen und wodurch sie sich voneinander unterscheiden.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld, das sich auf den Einsatz von Technologien zum Erstellen von Maschinen und Computern bezieht, die die kognitiven Funktionen im Zusammenhang mit menschlicher Intelligenz imitieren können, wie beispielsweise die Fähigkeit auf gesprochene oder geschriebene Sprache zu reagieren, Daten zu analysieren, Empfehlungen zu geben und vieles mehr.
Obwohl künstliche Intelligenz oft selbst als System betrachtet wird, handelt es sich um eine Reihe von Technologien, die in einem System implementiert werden, um ein komplexes Problem lösen.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die einer Maschine oder einem System das Lernen und Optimieren von Erfahrungen ermöglicht. Statt expliziter Programmierung analysiert das maschinelle Lernen mithilfe von Algorithmen große Datenmengen, lernt aus den Erkenntnissen und trifft dann fundierte Entscheidungen.
Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern die Leistung im Laufe der Zeit, während sie trainiert werden – und mehr Daten verfügbar gemacht werden. Modelle für maschinelles Lernen sind die Ausgabe oder was das Programm aus dem Ausführen eines Algorithmus für Trainingsdaten lernt. Je mehr Daten verwendet werden, desto besser wird das Modell.
Wie sind KI und ML verbunden?
KI und ML sind zwar nicht das Gleiche, aber sie sind eng verbunden. Die einfachste Möglichkeit, die Beziehung zwischen KI und ML zu verstehen, ist:
- KI ist das allgemeine Konzept, dass eine Maschine oder ein System wie ein Mensch funktioniert
- ML ist eine Anwendung von KI, mit der Maschinen Informationen aus Daten extrahieren und daraus autonom lernen können.
Wenn Sie sich den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz merken, können Sie sich sie als Dachkategorien vorstellen. Künstliche Intelligenz ist der übergeordnete Begriff, mit dem verschiedene spezifische Ansätze und Algorithmen abgedeckt werden. Maschinelles Lernen steckt darunter, aber auch andere wichtige Unterbereiche wie Deep Learning, Robotik, Expertensysteme und Natural Language Processing.
Unterschiede zwischen KI und ML
Sie wissen jetzt, wie sie miteinander verbunden sind. Was ist der Hauptunterschied zwischen KI und ML?
Künstliche Intelligenz umfasst die Idee einer Maschine, die menschliche Intelligenz imitieren kann. Maschinelles Lernen hingegen nicht. Ziel des maschinellen Lernens ist es, einer Maschine beizubringen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen und präzise Ergebnisse durch Identifizieren von Mustern zu liefern.
Angenommen, Sie fragen Ihr Google Nest-Gerät: "Wie lange brauche ich heute zur Arbeit? In diesem Fall stellen Sie einer Maschine eine Frage und erhalten eine Antwort zur voraussichtlichen Fahrzeit zu Ihrem Büro. Hier ist das Gesamtziel darin, dass das Gerät eine Aufgabe erfolgreich ausführt – eine Aufgabe, die Sie in der Regel in einer realen Umgebung ausführen müssten (z. B. Recherche der Anfahrtszeit).
Im Kontext dieses Beispiels besteht das Ziel der Verwendung von ML im Gesamtsystem nicht darin, eine Aufgabe auszuführen. Beispielsweise können Sie Algorithmen zur Analyse von Live-Verkehrs- und Verkehrsdaten trainieren, um das Volumen und die Dichte des Verkehrsflusses zu prognostizieren. Der Umfang beschränkt sich jedoch auf die Ermittlung von Mustern, die Genauigkeit der Vorhersage und das Lernen aus den Daten, um die Leistung für diese spezifische Aufgabe zu maximieren.
Künstliche Intelligenz
- KI ermöglicht es einer Maschine, menschliche Intelligenz zur Lösung von Problemen zu simulieren
- Ziel ist die Entwicklung eines intelligenten Systems, das komplexe Aufgaben ausführen kann
- Wir entwickeln Systeme, mit denen komplexe Aufgaben wie ein Mensch gelöst werden können
- KI bietet eine Vielzahl von Anwendungen
- KI nutzt Technologien in einem System, sodass menschliche Entscheidungen nachgeahmt werden
- KI funktioniert mit allen Arten von Daten: strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert
- KI-Systeme nutzen Logik und Entscheidungsbäume, um zu lernen, zu verstehen und zu korrigieren
Maschinelles Lernen
- Maschinelles Lernen ermöglicht es einer Maschine, autonom aus bisherigen Daten zu lernen
- Ziel ist es, Maschinen zu entwickeln, die aus Daten lernen können, um die Genauigkeit der Ausgabe zu erhöhen
- Wir trainieren Maschinen mit Daten, um bestimmte Aufgaben auszuführen und präzise Ergebnisse zu liefern
- Der Anwendungsbereich des maschinellen Lernens ist begrenzt
- ML verwendet selbstlernende Algorithmen, um Vorhersagemodelle zu erstellen
- ML kann nur strukturierte und semistrukturierte Daten verwenden
- ML-Systeme stützen sich auf statistische Modelle zum Lernen und können sich selbst korrigieren, wenn sie mit neuen Daten bereitgestellt werden.
Vorteile der gemeinsamen Verwendung von KI und ML
KI und ML bieten Organisationen jeder Art und Größe leistungsstarke Vorteile, darunter ständig neue Möglichkeiten. Vor allem, wenn die Datenmenge und die Komplexität zunehmen, werden automatisierte und intelligente Systeme für die Automatisierung von Aufgaben, die Wertschöpfung und das Gewinnen umsetzbarer Informationen immer wichtiger.
Vorteile künstlicher Intelligenz und Machine Learning:
Breitere Datenbereiche
Analysieren und Aktivieren einer größeren Bandbreite von unstrukturierten und strukturierten Datenquellen.
Schnellere Entscheidungsfindung
Verbessern Sie die Datenintegrität, beschleunigen Sie die Datenverarbeitung und reduzieren Sie menschliche Fehler für eine fundiertere, schnellere Entscheidungsfindung.
Effizienz
Höhere betriebliche Effizienz und geringere Kosten.
Analyseintegration
Stärkung der Mitarbeiter durch Einbindung prädiktiver Analysen und Statistiken in Geschäftsberichte und -anwendungen
Anwendungen von KI und ML
Künstliche Intelligenz und Machine Learning können in vielerlei Hinsicht eingesetzt werden, sodass Unternehmen sich wiederholende oder manuelle Prozesse automatisieren können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Unternehmen aller Branchen nutzen KI und ML auf verschiedene Weise, um ihre Arbeitsweise und ihren geschäftlichen Erfolg zu transformieren. Die Einbindung von KI- und ML-Funktionen in ihre Strategien und Systeme hilft Organisationen dabei, ihre Daten und verfügbaren Ressourcen neu zu gestalten, die Produktivität und Effizienz zu steigern und die datengestützte Entscheidungsfindung durch Vorhersageanalysen zu verbessern und die Kunden- und Mitarbeiterumgebung zu optimieren.
Hier sind einige der gängigsten Anwendungen von KI und ML:
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Analyse und Einblicke von Patientenakten, Vorhersage und Modellierung von Ergebnissen, beschleunigte Arzneimittelentwicklung, erweiterte Diagnose, Patientenüberwachung und Extraktion von Informationen aus klinischen Notizen.
Produktion/Fertigung
Monitoring von Produktionsmaschinen, vorausschauende Wartung, IoT-Analysen und betriebliche Effizienz.
E-Commerce und Einzelhandel
Inventaro- und Lieferkettenoptimierung, Nachfrageprognose, visuelle Suche, personalisierte Angebote und Angebote sowie Empfehlungssysteme.
Finanzdienstleistungen
Risikobewertung und -analyse, Betrugserkennung, automatisierter Handel und Optimierung der Dienstverarbeitung.
Telekommunikation
Intelligente Netzwerke und Netzwerkoptimierung, vorausschauende Instandhaltung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Upgradeplanung und Kapazitätsprognosen.
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