Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Inhaltsübersicht

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind zwei beliebte Begriffe im heutigen Zeitalter der Automatisierung. Oft werden diese beiden Begriffe synonym verwendet, um intelligente Software oder Systeme zu beschreiben.

Auch wenn KI und ML auf Mathematik und Statistik basieren, sind sie nicht dasselbe.

In diesem Artikel erfahren Sie die genauen Unterschiede zwischen KI und ML mit einigen praktischen Beispielen, um jegliche Verwirrung zu beseitigen. Los geht's!

Was ist Künstliche Intelligenz oder AI?

Die Fähigkeit eines Systems, menschliche kognitive Funktionen wie Lernen und Problemlösung zu imitieren, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Ein Computersystem nutzt Mathematik und Logik durch KI, um das Denken zu simulieren, das Menschen nutzen, um aus neuen Informationen zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz. Beim maschinellen Lernen werden mathematische Modelle von Daten verwendet, um einem Computer zu helfen, ohne direkte Anweisungen zu lernen. Auf diese Weise kann ein Computer kontinuierlich lernen und sich auf der Grundlage von Erfahrungen selbst verbessern.

Sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen dasselbe?

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zwar sehr eng miteinander verwandt, aber sie sind nicht dasselbe. In der Regel wird das maschinelle Lernen als Teilbereich der künstlichen Intelligenz betrachtet.

Wie sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen miteinander verbunden?

Ein "intelligenter" Computer nutzt künstliche Intelligenz, um wie ein Mensch zu denken und eigenständig Aufgaben auszuführen. Maschinelles Lernen bezieht sich darauf, wie ein Computersystem seine Intelligenz entwickelt.

Anwendungsbereiche von AI

Einige der realen Anwendungen von KI finden sich in den folgenden Bereichen:

  • Gesundheitswesen
  • Landwirtschaft
  • Reisen
  • Bankwesen und Finanzen
  • Marketing
  • Personalisiertes Einkaufserlebnis
  • Chatbots
  • Kundenbetreuung
  • Selbstfahrende Autos
  • Intelligente Häuser

Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens

Auch wenn der Umfang des maschinellen Lernens sehr groß ist, arbeiten die Forscher in den folgenden Bereichen daran, die Welt von morgen zu revolutionieren:

  • Autoindustrie
  • Robotik
  • Quantencomputer
  • Computer Vision

Beispiele für AI und ML

Beispiele für maschinelles Lernen

  1. Produktempfehlungen auf Amazon
  2. E-Mail-Spam- und Malware-Filterung bei Gmail und Yahoo

Beispiele für künstliche Intelligenz

  1. Googles KI-gestützte Vorhersagen
  2. Mitfahrzentralen wie Uber und Lyft
  3. Kommerzielle Flüge nutzen einen AI-Autopiloten
  4. Plagiatskontrolleure
  5. Robo-Leser
  6. Mobile Scheckeinzahlungen
  7. Betrugsprävention
  8. Kreditentscheidungen
  9. Sprache zu Text
  10. Intelligente persönliche Assistenten

Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

  1. Eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschliches Verhalten zu simulieren, wird als künstliche Intelligenz bezeichnet. Ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, automatisch aus früheren Daten und Erfahrungen zu lernen, ohne explizit zu programmieren, wird als maschinelles Lernen bezeichnet.
  2. Ziel der künstlichen Intelligenz ist es, intelligente Computersysteme zu schaffen, die wie Menschen in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen. Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, Maschinen zu ermöglichen, aus Daten zu lernen und genaue Ergebnisse zu erzielen.
  3. Bei der künstlichen Intelligenz führen intelligente Systeme jede Aufgabe genauso aus wie Menschen. Beim maschinellen Lernen wird Maschinen beigebracht, eine bestimmte Aufgabe anhand von Daten auszuführen und ein genaues Ergebnis zu erzielen.
  4. Die beiden wichtigsten Teilbereiche der künstlichen Intelligenz sind maschinelles Lernen und Deep Learning. 
  5. Künstliche Intelligenz hat ein sehr breites Spektrum an Möglichkeiten. Aber das maschinelle Lernen hat einen begrenzten Anwendungsbereich.
  6. Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, ein intelligentes System zu schaffen, das mehrere komplexe Aufgaben erfüllen kann. Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen zu schaffen, die nur die spezifischen Aufgaben ausführen können, für die sie trainiert wurden.
  7. Bei Systemen der künstlichen Intelligenz geht es darum, die Erfolgschancen zu maximieren. Bei Systemen des maschinellen Lernens geht es dagegen hauptsächlich um Genauigkeit und Muster.
  8. Die wichtigsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz sind Siri, ein intelligenter humanoider Roboter, Kundensupport durch Chatbots, Expertensysteme, Online-Spiele usw. Die wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens sind Online-Empfehlungssysteme, Vorschläge für die automatische Markierung von Facebook-Freunden, Google-Suchalgorithmen usw.
  9. Künstliche Intelligenz kann auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten in drei Typen unterteilt werden: Schwache KI, allgemeine KI und starke KI. Das maschinelle Lernen wird ebenfalls in drei Haupttypen unterteilt: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Verstärkungslernen.
  10. Künstliche Intelligenz umfasst Lernen, logisches Denken und Selbstkorrektur. Maschinelles Lernen umfasst Lernen und Selbstkorrektur, wenn neue Daten eingegeben werden.
  11. Algorithmen der künstlichen Intelligenz befassen sich nur mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Die Algorithmen des maschinellen Lernens hingegen befassen sich mit strukturierten und halbstrukturierten Daten.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz Aufgaben löst, die menschlicher Intelligenz bedürfen, während maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz ist, die spezifische Aufgaben durch Lernen aus Daten und Vorhersagen löst.

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