Maschinelles Lernen (ML) vs. Künstliche Intelligenz (KI): was sind die Unterschiede?

Maschinelles Lernen (ML) vs. Künstliche Intelligenz (KI): was sind die Unterschiede?

Einführung

Die Begriffe Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) sind in letzter Zeit zu Schlagwörtern geworden, und beide zusammen haben die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden in Kontakt treten, revolutionär verändert. Fast jede Branche hat diese Technologien übernommen, um besser zu verkaufen und den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Es ist verständlich, dass ML und KI untrennbar miteinander verbunden sind, und obwohl sie mehrere ähnliche Merkmale aufweisen, sind sie nicht dasselbe. In diesem Artikel werden die beiden Technologien analysiert und die Unterschiede im Gegensatz zu den Gemeinsamkeiten herausgearbeitet, die sie aufweisen.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und nutzt Daten, statistische Methoden und Algorithmen, um menschliche Intelligenz zu imitieren. Sie wird im weitesten Sinne als die Fähigkeit der Maschine definiert, wie ein Mensch zu handeln und komplexe Aufgaben zu erfüllen, fast ähnlich wie Menschen Probleme lösen. ML kann bei Data-Mining-Projekten wichtige Erkenntnisse zutage fördern, und die auf diese Weise gewonnenen Informationen werden auf vielfältige Weise genutzt, vor allem aber, um die Kunden besser zu bedienen. Die durch ML gewonnenen Erkenntnisse werden auch bei der Entscheidungsfindung für Softwareanwendungen helfen.

Maschinelles Lernen wird häufig danach kategorisiert, wie genau diese Algorithmen ihre Vorhersagen treffen und wie hoch ihre Genauigkeit ist. Es gibt also vier Ansätze, mit denen Sie ML machen können –

• Überwachtes Lernen
• Semi-überwachtes Lernen
• Unüberwachtes Lernen
• Verstärkungslernen

Die Datenwissenschaftler entscheiden je nach den Daten, die sie vorhersagen wollen, welchen Ansatz sie wählen.

ML ist in allen Anwendungen weit verbreitet, und eines der wichtigsten Beispiele, das Sie wahrscheinlich kennen, ist die Empfehlungsmaschine von Facebook. Wahrscheinlich haben Sie es schon beim Herunterscrollen im Newsfeed gespürt. Die Funktion zur Personalisierung von Nachrichten ist erstaunlich, und sobald Sie etwas Interessantes lesen oder sehen, erhalten Sie immer wieder ähnliche Informationen. Die Empfehlungsmaschine ändert sich ständig, um sich an das Surfverhalten des Nutzers anzupassen, und sobald Sie einen bestimmten Beitrag von jemandem nicht gelesen haben, wird dieser nicht mehr im Newsfeed angezeigt. Andere Beispiele, bei denen ML sehr nützlich ist, sind:

• Selbstfahrende Autos – Mit ML ist es möglich, dass der Fahrer gewarnt wird, wenn er ein Objekt sieht, und ihm so ausweichen kann.
• Intelligente Assistenten – Virtuelle Assistenten nutzen überwachte und unüberwachte ML, um natürliche Sprache zu verstehen.
• Kundenbeziehungsmanagement – CRM-Software kann wichtige E-Mails analysieren und den Teammitgliedern anzeigen, welche E-Mails zuerst beantwortet werden müssen. Ausgefeilte ML-Systeme können auch Vertriebsteams dazu bringen, effektive Antworten zu geben.

Künstliche Intelligenz

Vereinfacht ausgedrückt ist künstliche Intelligenz oder KI ein Teilgebiet der Informatik, das es computergesteuerten Robotern ermöglicht, intelligent zu handeln, Aufgaben zu erfüllen, Probleme zu lösen usw. Computer verwenden dazu Echtzeitdaten und können eine Vielzahl von fortgeschrittenen Funktionen ausführen.

Die Möglichkeiten der KI sind enorm und sehr ermutigend für Unternehmen und ebenso nützlich für Verbraucher. Es gibt Lagerroboter, die in den Cybersicherheitssystemen navigieren und die Bestände kontinuierlich analysieren können, und virtuelle Assistenten, die die Antworten der Nutzer vorhersagen und intelligente Antworten geben können. KI vereint Statistik, Datenanalyse, Informatik, Linguistik, Neurowissenschaften, Hardware- und Softwaretechnik und oft auch Philosophie und Psychologie. Die Technologie stützt sich auch auf ML und Deep Learning, um Vorhersagen zu treffen und Techniken wie Prognosen, Vorhersagen, intelligente Datenabfragen und andere Funktionen zu nutzen, die Unternehmen helfen, ihre Kunden zu verstehen und mit ihnen zu kommunizieren.

Dies beweist, dass ML und KI nicht ein und dasselbe sind und nicht als ein und dasselbe verwechselt werden dürfen.

Aber auch ML und KI sind miteinander verbunden, und zwar folgendermaßen

Der Computer nutzt die künstliche Intelligenz, um wie ein Mensch zu denken und zu handeln und selbständig Aufgaben zu erfüllen.

Der Computer nutzt ML, um seine Intelligenz zu entwickeln.

Maschinelles Lernen hilft bei der Entwicklung von künstlicher Intelligenz, aber es ist nicht zwingend erforderlich, dass KI nur mit ML entwickelt wird, ML macht KI nur bequemer.

ML verbindet Data Science mit KI, denn hier geht es um das Lernen aus Daten. Data Science ist übrigens das Studium von Datensystemen und -prozessen, die dabei helfen, Datensätze zu verwalten und aus ihnen eine Bedeutung abzuleiten. Die Aufgabe der Datenwissenschaftler besteht darin, Werkzeuge, Technologien, Algorithmen, Prinzipien und Anwendungen zu nutzen, um aus den zufälligen Datensätzen einen Sinn zu machen.

Die Unterschiede, die KI und ML ausmachen

KI, kurz für künstliche Intelligenz, ist die Fähigkeit, Wissen zu erwerben und es anzuwenden.

ML, die Abkürzung für Machine Learning, ist die Aneignung dieser Kenntnisse oder Fähigkeiten.

KI zielt darauf ab, die Erfolgschancen zu erhöhen, kümmert sich aber nicht um die Genauigkeit.

ML konzentriert sich auf die Genauigkeit, kümmert sich aber nicht um den Erfolg.

Mit KI können Sie ein intelligentes System entwickeln, das eine Vielzahl komplexer Aufgaben erfüllen kann.

Mit ML können die Maschinen nur die Aufgaben ausführen, für die sie trainiert sind.

KI kann wie ein Computerprogramm arbeiten und intelligente Arbeit leisten.

Bei ML nimmt die Maschine die Daten und lernt aus ihnen.

Der Bereich der KI ist sehr breit gefächert und kann für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden.

Der Spielraum für ML ist sehr begrenzt.

Mit KI kann man natürliche Intelligenz simulieren und wie ein Mensch handeln, um komplexe Probleme zu lösen.

Mit ML können Sie aus Daten für eine Aufgabe lernen und eine optimale Leistung für diese spezielle Aufgabe erzielen.

Bei der KI geht es um Entscheidungsfindung. Der Schwerpunkt liegt auch darauf, optimale Lösungen für die Nutzer zu finden.

Mit ML lernen die Systeme neue Dinge aus den gesammelten Daten, und die Genauigkeit ist ziemlich hoch. Dies ist hier jedoch ein Nachteil. Auch wenn ML-Modelle anfangs einen hohen Genauigkeitswert aufweisen, könnte der Datensatz sehr unausgewogen sein, was die Forscher in die Irre führen könnte.

AI konzentriert sich darauf, die optimale Lösung zu finden.

ML muss einfach eine Lösung finden, ob optimal oder nicht.

KI kombiniert ML und Deep Learning, um die menschliche Intelligenz nachzuahmen.

ML ist eine Teilmenge der KI.

Mit KI erhalten Sie intelligente Systeme und Vorhersagen.

Mit ML erhalten Sie Wissen.

KI arbeitet mit allen Arten von Daten – strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten.

ML arbeitet nur mit strukturierten und unstrukturierten Daten.

KI ist ein weiter gefasster Begriff, da es sich um Maschinen handelt, die die menschliche Intelligenz bis zu einem gewissen Grad nachahmen. Es handelt sich also um einen unscharfen Begriff. ML ist begrenzter, weil sich die ML-Forscher darauf konzentrieren, Maschinen zu lehren, eine bestimmte Aufgabe auszuführen und auf dieser Grundlage genaue Berichte zu erstellen.

Informieren Sie sich über die wichtigsten Anwendungen:

Siri verwendet KI und wird jeden Tag besser. Google Translate und intelligente humanoide Roboter wie Sophia nutzen ebenfalls KI.

Die Verwendungszwecke von ML sind so unterschiedlich. Wir haben bereits die Empfehlungsmaschine erwähnt. Abgesehen davon nutzen auch Aktienkursprognosen, Googles Suchalgorithmen und Facebooks Freundschaftsvorschläge ML. Auch Banken nutzen die Technologie, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken.

Fazit

Die Unterschiede zwischen KI und ML sind nicht sehr deutlich, aber sie sind dennoch vorhanden. Wenn Sie ML so trainieren, dass es künftige Verkäufe auf der Grundlage bestimmter Daten vorhersagt, wird es genau das tun können. Die KI verfügt über ein intelligenteres System, so dass sie definitiv mehr leisten kann als das, wofür sie trainiert wurde. ML spielt jedoch eine wichtige Rolle für den Erfolg der KI. Für Unternehmen und E-Commerce-Websites sind KI und ML von großem Nutzen.

Diese beiden Technologien sind unwiderruflich mit unserem Leben verwoben, und wir werden die Auswirkungen überall spüren, sei es im Geschäftsleben oder bei alltäglichen Aktivitäten.

Interessante Links:

Einige der wichtigsten Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Weitere Informationen über maschinelles Lernen

Bilder: Canva

Der Autor: Sascha Thattil arbeitet bei Software-Developer-India.com die zur YUHIRO Gruppe gehört. YUHIRO ist ein deutsch-indisches Unternehmen, das Programmierer an IT-Unternehmen, Agenturen und IT-Abteilungen vermittelt.