Maschinelles Lernen (ML) vs. Künstliche Intelligenz (KI)

Sep 02, 2023

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) erfreuen sich in den letzten Jahren großer öffentlicher Aufmerksamkeit, wobei beide Begriffe in der IT-Sprache praktisch gebräuchlich sind. Trotz ihrer Ähnlichkeiten gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ML und KI, die häufig vernachlässigt werden.

Daher werden wir in diesem Blog die wichtigsten Unterschiede zwischen ML und KI behandeln, damit Sie verstehen, wie sich diese beiden Technologien unterscheiden und wie sie zusammen genutzt werden können.

Lass uns anfangen!

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das die Datenanalyse und -vorhersage mithilfe von Algorithmen und statistischen Modellen automatisiert. Es ermöglicht Systemen, Muster und Korrelationen in großen Datenmengen zu erkennen und kann auf eine Reihe von Anwendungen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und andere angewendet werden.

Bei ML geht es im Wesentlichen darum, aus Daten zu lernen. Es handelt sich um eine kontinuierliche Methode zur Entwicklung von Algorithmen, die aus vergangenen Daten lernen und zukünftige Daten vorhersagen können. Bei diesem Ansatz können ML-Algorithmen ihre Leistung im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern, indem sie bisher unbekannte oder nicht erkennbare Muster entdecken.

Im Allgemeinen gibt es vier Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen. Lassen Sie uns über jeden von ihnen Bescheid wissen.

Überwachtes Lernen umfasst die Bereitstellung gekennzeichneter Daten für das ML-System, die ihm dabei helfen zu verstehen, wie einzigartige Variablen miteinander zusammenhängen. Wenn neue Datenpunkte präsentiert werden, wendet das System dieses Wissen an, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Im Gegensatz zum überwachten Lernen sind beim unüberwachten Lernen keine gekennzeichneten Daten erforderlich, sondern es werden mehrere Clustering-Methoden verwendet, um Muster in großen Mengen unbeschrifteter Daten zu erkennen.

Reinforcement Learning bedeutet, einen Agenten darin zu trainieren, in einem bestimmten Kontext zu handeln, indem er ihn für seine Handlungen belohnt oder bestraft.

Transferlernen umfasst die Nutzung von Wissen aus früheren Aktivitäten, um neue Fähigkeiten effizient zu erlernen.

Zum besseren Verständnis schauen wir uns nun einige Beispiele für maschinelles Lernen an.

Lassen Sie uns maschinelles Lernen anhand von Beispielen aus der Praxis besser verstehen.

1. Bilderkennung: Maschinelles Lernen wird in Fotos und Videos angewendet, um Objekte, Personen, Sehenswürdigkeiten und andere visuelle Elemente zu erkennen. Google Fotos nutzt ML, um Gesichter, Standorte und andere Elemente in Bildern zu verstehen, sodass diese bequem durchsucht und kategorisiert werden können.

2. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP ermöglicht es Maschinen, Sprache so zu interpretieren, wie es Menschen tun. Automatisierte Kundenservice-Chatbots nutzen beispielsweise ML-Algorithmen, um Anfragen zuverlässig zu beantworten, indem sie den Text verstehen und den Zweck dahinter erkennen.

3. Spracherkennung: ML wird verwendet, um Computern das Verstehen von Sprachmustern zu ermöglichen. Diese Technologie wird für Spracherkennungsanwendungen wie Amazons Alexa oder Apples Siri verwendet.

4. Empfehlungsmaschinen: Algorithmen für maschinelles Lernen identifizieren Muster in Daten und machen auf der Grundlage dieser Muster Vorschläge. Netflix beispielsweise wendet maschinelle Lernalgorithmen an, um den Zuschauern Filme oder Fernsehsendungen vorzuschlagen.

5. Selbstfahrende Autos: Maschinelles Lernen ist das Herzstück selbstfahrender Autos. Es dient der Objekterkennung und Navigation und ermöglicht es Autos, Hindernisse in ihrer Umgebung zu erkennen und zu umgehen.

Nun hoffen wir, dass Sie ein klares Verständnis des maschinellen Lernens bekommen. Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, die künstliche Intelligenz (KI) zu erkunden. Lassen Sie uns also ohne weitere Umschweife in die KI eintauchen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Art von Technologie, die versucht, die Fähigkeiten der menschlichen Intelligenz nachzubilden, beispielsweise Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und Muster zu erkennen. In Erwartung sich verändernder Umstände und neuen Wissens sind KI-Systeme so konzipiert, dass sie lernen, schlussfolgern und sich selbst korrigieren.

Die Algorithmen in KI-Systemen nutzen Datensätze, um Informationen zu gewinnen, Probleme zu lösen und Entscheidungsstrategien zu entwickeln. Diese Informationen können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter Sensoren, Kameras und Benutzerfeedback.

KI gibt es schon seit mehreren Jahrzehnten und hat im Laufe der Zeit immer ausgefeilter geworden. Es wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter im Bankwesen, im Gesundheitswesen, im verarbeitenden Gewerbe, im Einzelhandel und sogar in der Unterhaltungsbranche. KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen funktionieren und mit Kunden interagieren, rasant und macht sie für viele Unternehmen zu einem unverzichtbaren Werkzeug.

In der modernen Welt ist KI alltäglicher geworden als je zuvor. Unternehmen greifen auf KI-gestützte Technologien wie Gesichtserkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), virtuelle Assistenten und autonome Fahrzeuge zurück, um Prozesse zu automatisieren und Kosten zu senken.

Letztendlich hat KI das Potenzial, viele Aspekte des Alltagslebens zu revolutionieren, indem sie den Menschen effizientere und effektivere Lösungen bietet. Da sich die KI weiterentwickelt, verspricht sie sich zu einem unschätzbar wertvollen Werkzeug für Unternehmen zu entwickeln, die ihren Wettbewerbsvorteil steigern möchten.

Wir haben viele Beispiele für KI, die mit unserem täglichen Leben verbunden sind. Lassen Sie uns einige davon erkunden:

Einige der realen Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz sind:

1. Videoanalyse: Video Analytics ist eine KI-Anwendung, die Videomaterial analysiert und mithilfe von Computer-Vision-Algorithmen wertvolle Daten daraus extrahiert. Damit lassen sich aus Sicherheitsgründen ungewöhnliches Verhalten erkennen oder Gesichter erkennen.

Diese Technologie wird häufig an Flughäfen und beim Check-in in Hotels eingesetzt, um Passagiere bzw. Gäste zu erkennen.

2. Selbstfahrende Autos: Selbstfahrende Autos erfreuen sich zunehmender Beliebtheit und gelten als wichtiges Beispiel für künstliche Intelligenz. Sie nutzen Sensoren, Kameras und maschinelle Lernalgorithmen, um Hindernisse zu erkennen, Routen zu planen und die Geschwindigkeit des Fahrzeugs basierend auf externen Faktoren zu ändern.

3. Robotik: Eine weitere wichtige Implementierung von KI ist die Robotik. Roboter können mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen lernen, verschiedene Aufgaben wie das Zusammenbauen von Waren oder das Erkunden gefährlicher Umgebungen auszuführen. Sie können auch so gestaltet sein, dass sie auf Sprach- oder physische Anweisungen reagieren.

Sie werden in Einkaufszentren zur Unterstützung der Kunden und in Fabriken zur Unterstützung des täglichen Betriebs eingesetzt. Darüber hinaus können Sie auch KI-Entwickler damit beauftragen, KI-gesteuerte Roboter für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Darüber hinaus werden KI-betriebene Roboter auch in anderen Branchen eingesetzt, beispielsweise im Militär, im Gesundheitswesen, im Tourismus und mehr.

4. Sprachassistenten: Künstliche Intelligenz wird von virtuellen Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Home genutzt, um Befehle in natürlicher Sprache zu verstehen und angemessen zu reagieren. Diese Sprachassistenten nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), um Benutzerbefehle zu verstehen und mit relevanten Informationen zu reagieren.

5. Bilderkennung: Die Bilderkennung ist eine Art Anwendung der künstlichen Intelligenz (KI), die neuronale Netze nutzt, um Objekte in einem Bild oder Videobild zu erkennen. Es kann in Echtzeit verwendet werden, um Objekte, Emotionen und sogar Gesten zu identifizieren.

Die Beispiele für KI und maschinelles Lernen sind recht ähnlich und verwirrend. Auf den ersten Blick sehen beide ähnlich aus, in Wirklichkeit sind sie jedoch unterschiedlich.

Tatsächlich ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Um dies klarer zu erklären, unterscheiden wir zwischen KI und maschinellem Lernen.

Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) sind zwei verwandte, aber unterschiedliche Konzepte. Obwohl beide zum Aufbau leistungsstarker Computerlösungen verwendet werden können, weisen sie einige wichtige Unterschiede auf.

Einer der Hauptunterschiede zwischen ML und KI ist ihr Ansatz. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen, die aus Daten lernen und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse treffen können. Dafür sind Algorithmen erforderlich, die große Datenmengen verarbeiten, Muster erkennen und daraus Erkenntnisse generieren können.

Bei der KI hingegen geht es darum, Systeme zu schaffen, die selbstständig denken, schlussfolgern und Entscheidungen treffen können. In diesem Sinne haben KI-Systeme die Fähigkeit, über die ihnen zur Verfügung gestellten Daten hinaus zu „denken“ und Lösungen zu finden, die kreativer und effizienter sind als die, die aus ML-Modellen abgeleitet werden.

Ein weiterer Unterschied zwischen ML und KI besteht in der Art der Probleme, die sie lösen. ML-Modelle werden typischerweise zur Lösung von Vorhersageproblemen verwendet, beispielsweise zur Vorhersage von Aktienkursen oder zur Erkennung von Betrug.

KI kann jedoch zur Lösung komplexerer Probleme wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer-Vision-Aufgaben eingesetzt werden.

Schließlich erfordern ML-Modelle tendenziell weniger Rechenleistung als KI-Algorithmen. Dadurch eignen sich ML-Modelle besser für Anwendungen, bei denen der Stromverbrauch wichtig ist, beispielsweise in Mobilgeräten oder IoT-Geräten.

Vereinfacht ausgedrückt sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwandte, aber unterschiedliche Bereiche. Sowohl KI als auch ML können zur Erstellung leistungsstarker Computerlösungen verwendet werden, sie verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze und Arten von Problemen, die sie lösen, und erfordern unterschiedliche Rechenleistungsniveaus.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind zwei unterschiedliche Konzepte mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen. ML konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen zur Automatisierung datengesteuerter Entscheidungen.

Andererseits steht bei KI die Entwicklung selbstlernender Maschinen im Vordergrund, die mit der Umgebung interagieren können, um Muster zu erkennen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen.

Beide sind für Unternehmen wichtig und es ist wichtig, die Unterschiede zwischen beiden zu verstehen, um ihre potenziellen Vorteile nutzen zu können. Daher ist es der richtige Zeitpunkt, mit einem Unternehmen für die Entwicklung von KI-Anwendungen in Kontakt zu treten, Ihr Unternehmen mit KI und maschinellem Lernen auszustatten und die Vorteile dieser Technologien zu nutzen.