Sie hören vielleicht, dass Leute künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) austauschbar verwenden, insbesondere wenn sie über Big Data, prädiktive Analysen und andere Themen der digitalen Transformation sprechen. Die Verwirrung ist verständlich, da künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eng miteinander verbunden sind. Diese trendigen Technologien unterscheiden sich jedoch in mehreren Aspekten, einschließlich Umfang, Anwendungen und mehr.
Zunehmend haben sich KI- und ML-Produkte verbreitet, da Unternehmen sie nutzen, um immense Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, bessere Entscheidungen zu treffen, Empfehlungen und Einblicke in Echtzeit zu generieren und genaue Prognosen und Vorhersagen zu erstellen.
Was genau ist also der Unterschied, wenn es um ML vs. KI geht, wie sind ML und KI verbunden, und was bedeuten diese Begriffe in der Praxis für Organisationen heute?
Wir werden KI vs. ML aufschlüsseln und erkunden, wie diese beiden innovativen Konzepte miteinander verbunden sind und was sie voneinander unterscheidet.
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz ist ein breites Feld, das sich auf den Einsatz von Technologien bezieht, um Maschinen und Computer zu bauen, die kognitive Funktionen, die mit menschlicher Intelligenz verbunden sind, wie Sehen, Verstehen und Reagieren auf gesprochene oder geschriebene Sprache, Datenanalyse, Empfehlungen und mehr, nachahmen können.
Obwohl künstliche Intelligenz oft als eigenständiges System betrachtet wird, ist es eine Reihe von Technologien, die in einem System implementiert sind, um es zu befähigen, zu überlegen, zu lernen und zu handeln, um ein komplexes Problem zu lösen.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die automatisch ermöglicht, dass eine Maschine oder ein System aus Erfahrung lernt und sich verbessert. Statt expliziter Programmierung verwendet maschinelles Lernen Algorithmen, um große Datenmengen zu analysieren, aus den Einsichten zu lernen und dann fundierte Entscheidungen zu treffen.
Maschinelle Lernalgorithmen verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit, da sie trainiert werden – sie werden mehr Daten ausgesetzt. Maschinelle Lernmodelle sind das Ergebnis oder das, was das Programm aus der Ausführung eines Algorithmus auf Trainingsdaten lernt. Je mehr Daten verwendet werden, desto besser wird das Modell.
Wie sind KI und ML verbunden?
Während KI und ML nicht ganz dasselbe sind, sind sie eng miteinander verbunden. Der einfachste Weg zu verstehen, wie KI und ML miteinander zusammenhängen, ist:
KI ist das breitere Konzept, das es einer Maschine oder einem System ermöglicht, wie ein Mensch zu empfinden, zu überlegen, zu handeln oder sich anzupassen ML ist eine Anwendung von KI, die es Maschinen ermöglicht, Wissen aus Daten zu extrahieren und autonom daraus zu lernen Eine hilfreiche Art, sich den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zu merken, besteht darin, sie sich als Regenschirmkategorien vorzustellen. Künstliche Intelligenz ist der übergeordnete Begriff, der eine Vielzahl spezifischer Ansätze und Algorithmen abdeckt. Maschinelles Lernen befindet sich unter diesem Schirm, aber auch andere wichtige Teilbereiche wie Deep Learning, Robotik, Expertensysteme und natürliche Sprachverarbeitung.
Unterschiede zwischen KI und ML
Nun, da Sie verstehen, wie sie verbunden sind, was ist der Hauptunterschied zwischen KI und ML? Während künstliche Intelligenz die Idee einer Maschine umfasst, die menschliche Intelligenz nachahmen kann, tut dies maschinelles Lernen nicht. Maschinelles Lernen zielt darauf ab, einer Maschine beizubringen, wie sie eine bestimmte Aufgabe ausführen und genaue Ergebnisse durch das Erkennen von Mustern liefern kann.
Nehmen wir an, Sie fragen Ihr Google Nest-Gerät: „Wie lange dauert meine Fahrt heute?“ In diesem Fall stellen Sie einer Maschine eine Frage und erhalten eine Antwort über die geschätzte Zeit, die Sie benötigen, um zu Ihrem Büro zu fahren. Hier ist das Gesamtziel, dass das Gerät eine Aufgabe erfolgreich ausführt – eine Aufgabe, die Sie normalerweise selbst in einer realen Umgebung erledigen müssten (zum Beispiel Ihre Fahrtzeit recherchieren).
Im Kontext dieses Beispiels besteht das Ziel der Verwendung von ML im Gesamtsystem nicht darin, es zu befähigen, eine Aufgabe auszuführen. Beispielsweise könnten Sie Algorithmen trainieren, um Live-Transit- und Verkehrsdaten zu analysieren, um das Volumen und die Dichte des Verkehrsflusses vorherzusagen. Der Umfang ist jedoch auf das Erkennen von Mustern, die Genauigkeit der Vorhersage und das Lernen aus den Daten beschränkt, um die Leistung für diese spezifische Aufgabe zu maximieren.