Machine Learning (ML) vs Kunstmatige Intelligentie (AI): wat zijn de verschillen?

Invoering

De termen Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI) zijn de laatste tijd modewoorden geworden, en beide samen hebben revolutionaire veranderingen teweeggebracht in de manier waarop bedrijven met hun klanten omgaan. Bijna elke industrie heeft deze technologieën overgenomen om beter te verkopen, om zich aan te passen aan de eisen van de klanten. Het is begrijpelijk dat ML en AI onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn, en hoewel ze verschillende kenmerken gemeen hebben, zijn ze niet hetzelfde. In dit artikel analyseren we de twee technologieën, en ook de verschillen die ze hebben, in tegenstelling tot de overeenkomsten die ze delen.

Machinaal leren

Machine Learning is een subset, een tak van Kunstmatige Intelligentie, en maakt gebruik van gegevens, statistische methoden en algoritmen om menselijke intelligentie na te bootsen. Het wordt ruim gedefinieerd als het vermogen van de machine om te handelen zoals mensen en complexe taken te verrichten, bijna op dezelfde manier als mensen problemen oplossen. ML kan belangrijke inzichten aan het licht brengen in dataminingprojecten en de informatie die zo aan het licht komt, zal op verschillende manieren worden gebruikt, maar vooral om klanten beter van dienst te zijn. De via ML verzamelde inzichten zullen helpen bij het besluitvormingsproces om ook softwaretoepassingen te maken.

Machine Learning wordt vaak gecategoriseerd naar de manier waarop deze algoritmen nauwkeurig worden in hun voorspellingen, en de mate van nauwkeurigheid. Er zijn dus vier benaderingen waarmee u ML kunt doen –

  • Toezichthoudend leren
  • Semi-supervised leren
  • Leren zonder toezicht
  • Versterking leren

Afhankelijk van de gegevens die zij willen voorspellen, beslissen de datawetenschappers welke aanpak zij kiezen.

ML wordt op grote schaal gebruikt in alle toepassingen, en een van de meest relevante voorbeelden die u waarschijnlijk hebt meegemaakt is de aanbevelingsmachine van Facebook. Je hebt het vast wel eens gevoeld in de nieuwsfeed als je naar beneden scrolt. De nieuws personalisatie functie is geweldig, en op het moment dat je stopt om iets te lezen of te bekijken wat je interesseert, blijf je soortgelijke items krijgen. De aanbevelingsmotor verandert voortdurend om zich aan te passen aan de surfpatronen van de gebruiker en op het moment dat je een bepaald bericht van iemand niet leest, zal de nieuwsfeed dat niet meer tonen. Andere voorbeelden waarbij ML zeer nuttig is, zijn:

  • Zelfrijdende auto’s – Met ML is het mogelijk dat de bestuurder wordt gewaarschuwd wanneer hij een object ziet en zo kan uitwijken.
  • Slimme assistenten – Virtuele assistenten gebruiken gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde ML om natuurlijke spraak te begrijpen.
  • Klantrelatiebeheer – CRM-software kan belangrijke e-mails analyseren en de teamleden laten zien welke e-mails eerst moeten worden beantwoord. Geavanceerde ML-systemen kunnen verkoopteams ertoe aanzetten ook effectieve antwoorden te geven.

Kunstmatige Intelligentie

Eenvoudig gezegd is kunstmatige intelligentie of AI een tak van de computerwetenschap die computergestuurde robots in staat stelt intelligent te handelen en taken uit te voeren, problemen op te lossen, enz. Computers gebruiken hiervoor real time gegevens en kunnen allerlei geavanceerde functies uitvoeren.

De mogelijkheden met AI zijn enorm, en zeer bemoedigend voor bedrijven en even nuttig voor consumenten. Je hebt magazijnrobots die door de cyberbeveiligingssystemen kunnen navigeren en de voorraden voortdurend analyseren, en virtuele assistenten die de antwoorden van gebruikers kunnen voorspellen en intelligente antwoorden kunnen geven. AI combineert statistiek, gegevensanalyse, computerwetenschap, taalkunde, neurowetenschap, hardware- en softwaretechniek, en vaak ook filosofie en psychologie. De technologie is ook afhankelijk van ML en deep learning om zijn voorspellingen te bereiken en gebruikt technieken zoals voorspellingen, voorspellingen, intelligent data retrieval en andere functies om bedrijven te helpen begrijpen en te communiceren met hun klanten.

Dit bewijst dat ML en AI niet één en hetzelfde zijn, en dat ze niet als één en hetzelfde kunnen worden verward.

Maar ML en AI zijn ook met elkaar verbonden, en wel als volgt

De computer gebruikt AI om te denken en te handelen als een mens, en voert zelfstandig taken uit.

De computer gebruikt ML om zijn intelligentie te ontwikkelen.

Machine Learning helpt bij de ontwikkeling van Kunstmatige Intelligentie, maar het is niet verplicht dat AI alleen met ML moet worden ontwikkeld, ML maakt AI alleen maar handiger.

ML verbindt Data Science met AI omdat het gaat om het leren van gegevens. Data Science is overigens de studie van datasystemen en -processen om datasets te helpen onderhouden en er betekenis aan te ontlenen. De taak van gegevenswetenschappers bestaat erin hulpmiddelen, technologieën, algoritmen, principes en toepassingen te gebruiken om zin te geven aan willekeurige gegevensreeksen.

De verschillen tussen AI en ML

AI, kort voor Artificial intelligence, is het vermogen om kennis te verwerven en toe te passen.

ML, kort voor Machine Learning, is de verwerving van die kennis of vaardigheid.

AI beoogt de slaagkansen te vergroten, maar maakt zich niet druk om de nauwkeurigheid.

ML richt zich op nauwkeurigheid, maar stoort zich niet aan het succes.

Met AI kun je een intelligent systeem ontwikkelen dat allerlei complexe taken kan uitvoeren.

Bij ML kunnen de machines alleen die taken uitvoeren waarvoor ze zijn opgeleid.

AI kan werken als een computerprogramma en slim werk verrichten.

Bij ML neemt de machine de gegevens en leert ervan.

Het toepassingsgebied van AI is zeer breed, en kan worden gebruikt voor een breed scala van toepassingen.

De mogelijkheden voor ML zijn zeer beperkt.

Met AI kun je natuurlijke intelligentie simuleren, handelen als mensen om complexe problemen op te lossen.

Met ML kun je leren van gegevens voor een taak en optimaal presteren op die specifieke taak.

AI draait om besluitvorming. De nadruk ligt ook op het vinden van optimale oplossingen voor de gebruikers.

Met ML leren de systemen nieuwe dingen uit de verzamelde gegevens, en de nauwkeurigheidsniveaus zijn vrij hoog. Dit is echter een nadeel. Hoewel ML-modellen aanvankelijk een hoge nauwkeurigheidswaarde kunnen laten zien, kan de dataset zeer onevenwichtig zijn, en dit kan de onderzoekers misleiden.

AI richt zich op het vinden van de optimale oplossing.

ML moet gewoon een oplossing vinden, optimaal of niet.

AI combineert ML en Deep Learning om menselijke intelligentie na te bootsen.

ML is een subset van AI.

Met AI krijg je intelligente systemen en voorspellingen.

Met ML krijg je kennis.

AI werkt met alle soorten gegevens – gestructureerde, halfgestructureerde en ongestructureerde.

ML werkt alleen met gestructureerde en ongestructureerde gegevens.

AI is een breder begrip omdat het gaat om machines die de menselijke intelligentie tot op zekere hoogte nabootsen. Daarom is het een losjes gedefinieerde term. ML is beperkter omdat de ML-onderzoekers zich richten op het aanleren van machines om een specifieke taak uit te voeren, en op basis daarvan nauwkeurige rapporten af te leveren.

Bekijk deze belangrijke toepassingen:

Siri gebruikt AI en het wordt elke dag beter. Google Translate en Intelligente humanoïde robots zoals Sophia maken ook gebruik van AI.

Het gebruik van ML is zo verschillend. We noemden reeds de aanbevelingsmotor. Daarnaast maken ook aandelenkoersvoorspellingen, de zoekalgoritmen van Google en de vriendensuggesties van Facebook gebruik van ML. Zelfs banken gebruiken de technologie om frauduleuze activiteiten op te sporen.

Conclusie

De verschillen tussen AI en ML zijn niet erg duidelijk, maar ze zijn er wel. Als u ML traint om toekomstige verkopen te voorspellen op basis van bepaalde gegevens, dan is dat precies wat het zal kunnen doen. AI heeft een intelligenter systeem, dus het kan zeker meer bereiken dan waarvoor het getraind is. ML speelt echter een belangrijke rol in het succes van AI. Bedrijven en e-commerce websites kunnen zowel AI als ML goed gebruiken.

Beide technologieën zijn onherroepelijk verweven in het weefsel van ons leven en we zullen het effect ervan voelen, waar we ook zijn, of het nu gaat om zakelijke of dagelijkse activiteiten.

Interessante links:

Enkele van de belangrijkste verschillen tussen kunstmatige intelligentie en machinaal leren

Meer informatie over machinaal leren

Foto’s: Canvas


De auteur: Sascha Thattil werkt bij Software-Developer-India.com, een onderdeel van de YUHIRO Group. YUHIRO is een Duits-Indiase onderneming die programmeurs levert aan IT-bedrijven, agentschappen en IT-afdelingen.

Geef een reactie

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.