Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zwei der technologischen Themen, über die heute am meisten gesprochen wird. Aber was ist der Unterschied zwischen ihnen? KI ist ein Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung von Maschinen konzentriert, die wie Menschen denken und handeln können.
Maschinelles Lernen hingegen ist eine Methode, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen sowie ihre Anwendungen in Unternehmen und darüber hinaus.
Was ist AI?
Die KI-Forschung beschäftigt sich mit der Frage, wie man Computer schaffen kann, die zu intelligentem Verhalten fähig sind.
Es gibt drei Arten von KI – schwach, stark und allgemein. Schwache KI ist darauf programmiert, eine bestimmte Aufgabe zu erledigen, wie Schach spielen oder Objekte identifizieren. Starke KI kann alles tun, was ein Mensch kann, und allgemeine KI ist eine künstliche Intelligenz, die sich weiterentwickeln und mit der Zeit besser werden kann.
Was ist ML?
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die sich mit der Frage beschäftigt, wie man Computersysteme erstellen kann, die aus Daten lernen können. Algorithmen für maschinelles Lernen werden verwendet, um Muster in Daten automatisch zu erkennen und diese Muster dann zu verwenden, um Vorhersagen oder Empfehlungen zu treffen.
Es gibt zwei Arten von maschinellem Lernen: überwacht und nicht überwacht.
Beim überwachten Lernen erhält das Computersystem eine Reihe von Trainingsdaten, und es liegt dann am Algorithmus, aus diesen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Unüberwachtes Lernen bedeutet, dass dem Computersystem Daten gegeben werden, aber nicht gesagt wird, was damit zu tun ist.
Es muss aus den Daten selbst lernen und versuchen, Muster oder Beziehungen zu finden.
8 Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen
Während die Leute dazu neigen, die beiden Begriffe synonym zu verwenden, gibt es tatsächlich einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden. KI basiert auf der Herstellung von Maschinen, die wie Menschen denken und lernen können, während maschinelles Lernen die Fähigkeit von Computern ist, durch die Analyse von Daten selbstständig zu lernen.
- KI basiert auf der Herstellung von Maschinen, die wie Menschen denken und lernen können, während maschinelles Lernen die Fähigkeit von Computern ist, durch die Analyse von Daten selbstständig zu lernen.
- Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge von KI, was bedeutet, dass alles maschinelle Lernen KI ist, aber nicht jede KI maschinelles Lernen.
- Beim maschinellen Lernen geht es darum, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen, während es bei der KI darum geht, Maschinen zu bauen, die wie Menschen denken und handeln können.
- Maschinelles Lernen wird hauptsächlich für Predictive Analytics verwendet, während KI sowohl für Predictive Analytics als auch für die Entscheidungsfindung verwendet werden kann.
- Algorithmen für maschinelles Lernen basieren hauptsächlich auf Statistiken und Wahrscheinlichkeiten, während KI-Algorithmen auch auf Regeln und Heuristiken basieren können.
- Maschinelles Lernen wird hauptsächlich zum Analysieren von Daten verwendet, um Muster zu finden, während KI auch zum Generieren neuer Daten oder Erkenntnisse verwendet werden kann.
- Maschinelles Lernen wird hauptsächlich für überwachtes Lernen verwendet, während KI auch für unüberwachtes Lernen verwendet werden kann.
- Algorithmen für maschinelles Lernen sind hauptsächlich auf Genauigkeit optimiert, während KI-Algorithmen auch für andere Faktoren wie Recheneffizienz oder Interpretierbarkeit optimiert werden können.
Was sind einige Beispiele für KI und maschinelles Lernen im Einsatz?
Dies geschieht durch die Verwendung von Algorithmen, die Daten analysieren und dann auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
Es gibt viele verschiedene Anwendungen für maschinelles Lernen, die von persönlichen Assistenten wie Siri und Google Now bis hin zu Betrugsprävention und Krebsdiagnose reichen.
Einige weitere Beispiele für maschinelles Lernen im Einsatz sind:
- Autonome Fahrzeuge
- Entdeckung eines Betruges
- Spracherkennung
- Vorhersage des Verbraucherverhaltens
KI hingegen ist ein allgemeinerer Begriff, der sich auf jede Art von künstlicher Intelligenz bezieht, einschließlich maschinellem Lernen. Während also alles maschinelle Lernen KI ist, ist nicht alles KI maschinelles Lernen. Einige andere Beispiele für KI sind:
- Roboter
- Virtuelle Assistenten
- Computer Vision
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Robotik
Generell beschäftigt sich die KI-Forschung mit der Frage, wie man Computer schaffen kann, die zu intelligentem Verhalten fähig sind. Während maschinelles Lernen sich darauf konzentriert, Computern das selbstständige Lernen zu ermöglichen, ohne explizit programmiert zu werden.
Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge von KI und fällt daher unter den größeren Oberbegriff KI.
Warum sind KI und ML wichtig?
KI und ML sind wichtig, weil sie es Unternehmen ermöglichen, Aufgaben zu automatisieren und so Zeit und Geld zu sparen. Sie können auch verwendet werden, um bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Erkenntnisse liefern, die mit menschlicher Intelligenz allein nicht möglich wären.
Darüber hinaus werden KI und ML im Zeitalter von Big Data immer wichtiger. Da täglich mehr und mehr Daten generiert werden, benötigen Unternehmen KI und ML, um diese Daten zu sichten und die Erkenntnisse zu finden, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
KI und ML sind auch deshalb wichtig, weil sie einen Wettbewerbsvorteil bieten. Unternehmen, die in der Lage sind, diese Technologien zu nutzen, werden in der Lage sein, einen erheblichen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu erlangen.
Welche Probleme gibt es mit KI?
Zu den Problemen mit KI gehört der Verlust von Arbeitsplätzen, da Maschinen viele Aufgaben erledigen können, die traditionell von Menschen ausgeführt werden. Es gibt auch das Problem der Voreingenommenheit, da Daten, die zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden, voreingenommen sein können, was wiederum zu voreingenommenen Ergebnissen führen kann.
Darüber hinaus besteht die Möglichkeit des Missbrauchs, da KI für schädliche Zwecke wie die Erstellung von Fake News oder die Verwendung bei Cyberangriffen verwendet werden kann.
KI oder maschinelles Lernen – was ist besser?
Auf diese Frage gibt es keine einfache Antwort. Sowohl KI als auch ML sind wichtig, und welches besser ist, hängt von der jeweiligen Anwendung ab. Wenn Sie beispielsweise eine Aufgabe automatisieren müssen, ist KI wahrscheinlich die bessere Option.
Wenn Sie Vorhersagen über zukünftige Ereignisse treffen müssen, ist ML wahrscheinlich die bessere Option.
Im Allgemeinen sollten Unternehmen darauf abzielen, sowohl KI als auch ML einzusetzen, um den größtmöglichen Nutzen aus diesen Technologien zu ziehen. KI kann die Fähigkeit bieten, Aufgaben zu automatisieren, während ML die Fähigkeit bietet, bessere Entscheidungen zu treffen.
Durch den Einsatz beider Technologien können Unternehmen die Vorteile beider Technologien voll ausschöpfen.
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Fazit – KI vs. maschinelles Lernen 2024
Obwohl es einige Überschneidungen zwischen KI und maschinellem Lernen gibt, sind sie nicht gleich. Kurz gesagt, KI ist ein Prozess, während maschinelles Lernen eine Technik ist.
Ersteres verlässt sich darauf, Entscheidungen auf der Grundlage vorgegebener Regeln zu treffen, während letzteres sich im Laufe der Zeit verbessern kann, da es aus Erfahrungen „lernt“. Es gibt viele verschiedene Anwendungen für KI und maschinelles Lernen, sowohl in der Wirtschaft als auch darüber hinaus.
Ich hoffe, dies muss Ihnen geholfen haben, das Thema besser zu lernen.
