Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn tegenwoordig twee van de meest besproken technologische onderwerpen. Maar wat is het verschil tussen hen? AI is een gebied van informatica dat zich richt op het ontwikkelen van machines die kunnen denken en handelen als mensen.
Machine learning daarentegen is een methode om computers te leren van gegevens te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. In dit artikel onderzoeken we de verschillen tussen AI en machine learning, evenals hun toepassingen in het bedrijfsleven en daarbuiten.
Wat is AI?
AI-onderzoek houdt zich bezig met de vraag hoe computers gemaakt kunnen worden die in staat zijn tot intelligent gedrag.
Er zijn drie soorten AI: zwak, sterk en algemeen. Zwakke AI is geprogrammeerd om één specifieke taak uit te voeren, zoals schaken of het identificeren van objecten. Sterke AI kan alles wat een mens kan, en algemene AI is een kunstmatige intelligentie die in de loop van de tijd kan evolueren en beter kan worden.
Wat is ML?
Machine learning is een subset van AI die zich bezighoudt met de vraag hoe computersystemen kunnen worden gemaakt die kunnen leren van gegevens. Machine learning-algoritmen worden gebruikt om automatisch patronen in gegevens te detecteren en deze patronen vervolgens te gebruiken om voorspellingen of aanbevelingen te doen.
Machine learning heeft twee soorten: onder toezicht en zonder toezicht.
Bij gesuperviseerd leren krijgt het computersysteem een reeks trainingsgegevens, en het is dan aan het algoritme om van deze gegevens te leren en voorspellingen te doen. Bij niet-gesuperviseerd leren krijgt het computersysteem gegevens maar wordt niet verteld wat het ermee moet doen.
Het zal moeten leren van de data zelf en patronen of verbanden proberen te vinden.
8 verschillen tussen AI en machinaal leren
Hoewel mensen de twee termen vaak door elkaar gebruiken, zijn er enkele belangrijke verschillen tussen de twee. AI is gebaseerd op het maken van machines die kunnen denken en leren als mensen, terwijl machine learning het vermogen van computers is om zelfstandig te leren door gegevens te analyseren.
- AI is gebaseerd op het maken van machines die kunnen denken en leren als mensen, terwijl machine learning het vermogen van computers is om zelfstandig te leren door gegevens te analyseren.
- Machine learning is een subset van AI, wat betekent dat alle machine learning AI is, maar niet alle AI machine learning.
- Machine learning richt zich op het leren van computers hoe ze van data kunnen leren, terwijl AI machines maakt die kunnen denken en handelen als mensen.
- Machine learning wordt voornamelijk gebruikt voor voorspellende analyses, terwijl AI kan worden gebruikt voor zowel voorspellende analyses als besluitvorming.
- Machine learning-algoritmen zijn voornamelijk gebaseerd op statistieken en waarschijnlijkheid, terwijl AI-algoritmen ook gebaseerd kunnen zijn op regels en heuristieken.
- Machine learning wordt vooral ingezet om data te analyseren om patronen te vinden, terwijl AI ook ingezet kan worden voor het genereren van nieuwe data of kennis.
- Machine learning wordt voornamelijk gebruikt voor begeleid leren, terwijl AI ook kan worden gebruikt voor onbewaakt leren.
- Machine learning-algoritmen zijn voornamelijk geoptimaliseerd voor nauwkeurigheid, terwijl AI-algoritmen ook kunnen worden geoptimaliseerd voor andere factoren, zoals rekenefficiëntie of interpreteerbaarheid.
Wat zijn enkele voorbeelden van in gebruik zijnde AI en Machine Learning?
Dit gebeurt door het gebruik van algoritmen die gegevens analyseren en vervolgens voorspellingen of beslissingen nemen op basis van die gegevens.
Er zijn veel verschillende toepassingen voor machine learning, variërend van persoonlijke assistenten zoals Siri en Google Now tot fraudepreventie en kankerdiagnose.
Nog enkele voorbeelden van in gebruik zijnde machine learning zijn:
- Autonome voertuigen
- Fraude detectie
- Spraakherkenning
- Consumentengedrag voorspellen
AI is daarentegen een meer algemene term die verwijst naar elk type kunstmatige intelligentie, waaronder machine learning. Dus hoewel alle machine learning AI is, is niet alle AI machine learning. Enkele andere voorbeelden van AI zijn:
- robots
- Virtuele assistenten
- Computer visie
- Natuurlijke taalverwerking
- Robotics
In het algemeen gaat AI-onderzoek over de vraag hoe computers gemaakt kunnen worden die in staat zijn tot intelligent gedrag. Terwijl machine learning zich richt op het zelfstandig laten leren van computers, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
Machine learning is een subset van AI en valt dus onder de grotere overkoepelende term AI.
Waarom zijn AI en ML belangrijk?
AI en ML zijn belangrijk omdat ze bedrijven in staat stellen taken te automatiseren, wat tijd en geld bespaart. Ze kunnen ook worden gebruikt om betere beslissingen te nemen door inzichten te verschaffen die met menselijke intelligentie alleen niet mogelijk zouden zijn.
Daarnaast worden AI en ML steeds belangrijker naarmate we het tijdperk van big data betreden. Omdat er elke dag meer en meer gegevens worden gegenereerd, hebben bedrijven AI en ML nodig om deze gegevens te doorzoeken en de inzichten te vinden die hen helpen betere beslissingen te nemen.
AI en ML zijn ook belangrijk omdat ze een concurrentievoordeel bieden. Bedrijven die deze technologieën kunnen benutten, zullen een aanzienlijk voordeel kunnen behalen op hun concurrenten.
Wat zijn enkele problemen met AI?
Sommige problemen met AI zijn onder meer baanverlies, omdat machines veel taken kunnen uitvoeren die mensen traditioneel doen. Er is ook het probleem van vooringenomenheid, aangezien gegevens die worden gebruikt om algoritmen te trainen, vertekend kunnen zijn, wat op zijn beurt kan leiden tot vertekende resultaten.
Bovendien is er kans op misbruik, aangezien AI kan worden gebruikt voor schadelijke doeleinden, zoals het creëren van nepnieuws of worden gebruikt bij cyberaanvallen.
AI versus machinaal leren - wat is beter?
Er is geen eenvoudig antwoord op deze vraag. Zowel AI als ML zijn belangrijk, en welke beter is, hangt af van de specifieke toepassing. Als u bijvoorbeeld een taak moet automatiseren, is AI waarschijnlijk de betere optie.
Als u voorspellingen moet doen over toekomstige gebeurtenissen, is ML waarschijnlijk de betere optie.
Over het algemeen moeten bedrijven ernaar streven zowel AI als ML te gebruiken om het maximale uit deze technologieën te halen. AI kan de mogelijkheid bieden om taken te automatiseren, terwijl ML de mogelijkheid kan bieden om betere beslissingen te nemen.
Door beide technologieën te gebruiken, zullen bedrijven de volledige voordelen van elk kunnen plukken.
Links
- De beste antwoordapparaten
- Lijst met beste virtuele machines voor Linux
- Wat is technische SEO en hoe doe je het? + Technische SEO-checklist
Conclusie - AI versus machine learning 2024
Hoewel er enige overlap is tussen AI en machine learning, zijn ze niet hetzelfde. Kortom, AI is een proces, terwijl machine learning een techniek is.
De eerste is afhankelijk van het nemen van beslissingen op basis van vooraf bepaalde regels, terwijl de laatste in de loop van de tijd kan verbeteren naarmate het "leert" uit ervaring. Er zijn veel verschillende toepassingen voor AI en machine learning, zowel in het bedrijfsleven als daarbuiten.
Ik hoop dat dit je moet hebben geholpen om het onderwerp beter te leren kennen.
