Die Begriffe „maschinelles Lernen“ und „künstliche Intelligenz“ (KI) werden häufig gleichermaßen verwendet, es gibt jedoch wichtige Unterschiede zwischen beiden. Erfahren Sie, was das ist und wie KI unsere Welt verändert. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über KI vs. maschinelles Lernen, seine Beispiele, symbolische KI vs. maschinelles Lernen, Data Science vs. KI vs. maschinelles Lernen und Arten des maschinellen Lernens.
KI gegen maschinelles Lernen
KI ist im einfachsten Sinne eine Computersoftware, die die Denkweise von Menschen nachahmt, um komplizierte Aufgaben wie Analysieren, Denken und Lernen zu erledigen. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Zweig der KI, der auf Daten trainierte Algorithmen verwendet, um Modelle zu erstellen, die solche komplizierten Aufgaben erledigen können. Heutzutage basiert die meiste KI auf der Arbeit mit maschinellem Lernen, daher werden die Wörter häufig synonym verwendet. Aber KI ist die große Idee, Computersoftware und -systeme dazu zu bringen, wie Menschen zu denken, während ML nur eine Möglichkeit ist, dies zu erreichen.
Artificial Intelligence (AI)
Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der dazu dient, Computersysteme zu entwickeln, die sich wie Menschen verhalten können. Es setzt sich aus den Wörtern „künstlich“ und „Intelligenz“ zusammen und impliziert „vom Menschen geschaffene Denkkraft“. Wir können also sagen, dass künstliche Intelligenz eine Art Technologie ist, die es uns ermöglicht, intelligente Systeme zu schaffen, die sich wie Menschen verhalten können. Das System der künstlichen Intelligenz muss nicht im Voraus entworfen werden. Stattdessen werden Algorithmen verwendet, die selbstständig arbeiten können. Es nutzt Methoden des maschinellen Lernens wie den Reinforcement-Learning-Algorithmus und Deep-Learning-Neuronale Netze. KI wird an vielen Orten eingesetzt, etwa bei Siri, Googles AlphaGo, beim Schachspielen mit KI und so weiter.
Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen ist der Prozess des Lernens aus Daten. Man kann sie als einen Zweig der künstlichen Intelligenz beschreiben, der es Computern ermöglicht, Wissen aus vergangenen Daten oder Erfahrungen zu übernehmen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Maschinelles Lernen hilft einem Computersystem, frühere Daten zu nutzen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass es speziell dafür programmiert ist. Ein Modell für maschinelles Lernen muss viele halbstrukturierte und strukturierte Daten verwenden, um genaue Ergebnisse zu erzielen oder auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen zu formulieren.
Beispiele für KI vs. ML
Im Folgenden finden Sie Beispiele für KI und ML
KI-Beispiele
Künstliche Intelligenz kann sehr gute Aufgaben erfüllen, ist aber noch nicht so weit, dass sie eine emotionale Verbindung zu Menschen herstellen kann. Dennoch finden Sie hier einige Beispiele für KI.
#1. Robotik
Ein Industrieroboter ist ein hervorragendes Beispiel für KI. Industrieroboter können ihre eigene Genauigkeit und Leistung überprüfen und erkennen, wann eine Reparatur erforderlich ist, um kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden. Es kann auch an Orten agieren, an denen es noch nie zuvor war.
#2. Persönliche Assistenten
Persönliche Assistenten, bei denen es sich um Mensch-KI-Schnittstellengeräte handelt, sind eine weitere Art von KI. Google Home, Siri von Apple, Alexa von Amazon und Cortana von Microsoft sind die bekanntesten persönlichen Assistenten. Benutzer können diese persönlichen Assistenten verwenden, um Informationen zu finden, Hotels zu buchen, Ereignisse zu ihren Kalendern hinzuzufügen, Antworten auf Fragen zu erhalten, Besprechungen zu vereinbaren, Texte oder E-Mails zu senden und so weiter.
ML-Beispiele
Maschinelles Lernen oder ML ist eine Art von KI, die ohne Programmierung oder Unterstützung durch Fachexperten automatisch aus Daten lernen kann. Hier sind einige Beispiele für ML.
#1. Produktempfehlungen
Die meisten E-Commerce-Websites verfügen über Tools, die maschinelles Lernen nutzen, um auf der Grundlage früherer Daten Vorschläge zu verschiedenen Waren zu machen. Wenn Sie beispielsweise bei Amazon nach Büchern zum Thema maschinelles Lernen suchen und dann eines davon kaufen, wird Ihnen auf der Startseite von Amazon eine Liste weiterer Bücher zum Thema maschinelles Lernen angezeigt, wenn Sie nach einer bestimmten Zeit wiederkommen. Außerdem erfahren Sie, was Sie kaufen sollen, basierend auf dem, was Ihnen gefallen, in Ihren Warenkorb gelegt und ähnliche Dinge getan hat.
#2. E-Mail-Spam- und Malware-Filterung
Unerwünschte geschäftliche Massen-E-Mails (sogenannter „Spam“) sind ein großes Problem für Menschen, die das Internet nutzen. Die meisten E-Mail-Dienstanbieter nutzen heute Tools für maschinelles Lernen, um automatisch zu lernen, wie man Spam-E-Mails und gefälschte Nachrichten erkennt. Die E-Mail-Spam-Blocker von Gmail und Yahoo nutzen beispielsweise nicht nur voreingestellte Regeln, um nach Spam-E-Mails zu suchen. Während sie weiterhin Spam sortieren, entwickeln sie basierend auf dem, was sie gelernt haben, ihre eigenen neuen Regeln.
Symbolische KI vs. maschinelles Lernen
Symbolische Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der KI, der sich mit der Handhabung und Manipulation von Symbolen oder Ideen anstelle von Zahlen befasst. Das Ziel der symbolischen KI besteht darin, intelligente Systeme zu schaffen, die wie Menschen denken und argumentieren können, indem sie Daten ausdrücken und manipulieren sowie auf der Grundlage logischer Regeln argumentieren.
Symbolische KI im Vergleich zu maschinellem Lernen bedeutet, dass sie sich von Methoden wie maschinellem Lernen und Deep Learning unterscheidet, da sie nicht viele Trainingsdaten benötigt. Symbolische KI hingegen basiert auf der Darstellung und Argumentation von Wissen. Dies eignet sich besser für Bereiche, in denen das Wissen klar definiert ist und in logischen Regeln dargestellt werden kann.
Im Gegensatz dazu benötigt maschinelles Lernen riesige Datensätze, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Deep Learning nutzt neuronale Netze, um Merkmale direkt aus Daten zu lernen. Dies eignet sich gut für Bereiche mit komplexen und unstrukturierten Daten.
Wann die einzelnen Methoden anzuwenden sind, hängt von der Art des Problems und den verfügbaren Informationen ab. Symbolische KI funktioniert gut in Bereichen, in denen das Wissen klar und organisiert ist, während maschinelles Lernen und Deep Learning in Bereichen mit vielen Daten und komplizierten Mustern gut funktionieren.
Data Science vs. KI vs. maschinelles Lernen
Data Science nutzt KI (und ihre Teilmenge, maschinelles Lernen), um historische Daten zu verstehen, Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In diesem Fall helfen KI und maschinelles Lernen Datenwissenschaftlern dabei, Ideen aus den gesammelten Daten zu finden.
Wie bereits erwähnt, ist maschinelles Lernen eine Art KI, die Data Science auf die nächste Stufe der Automatisierung bringt. Data Science und maschinelles Lernen hängen in vielerlei Hinsicht zusammen. Ein Teilbereich der Datenwissenschaft ist maschinelles Lernen. Die Datenwissenschaft stellt Algorithmen für maschinelles Lernen Daten zur Verfügung, mit denen sie lernen und intelligenter und besser Vorhersagen treffen können. Daher benötigen maschinelle Lernsysteme die Daten, da sie nicht lernen können, ohne sie als Trainingsdatensatz zu verwenden.
Hauptunterschiede in KI, maschinellem Lernen und Datenwissenschaft
Künstliche Intelligenz bedeutet, dass sich die Maschine in gewisser Weise wie ein Mensch verhält. Maschinelles Lernen ist ein Teil der KI, das heißt, es lebt mit anderen Teilen der KI zusammen. Bei maschinellem Lernen handelt es sich um eine Reihe von Methoden, die es Computern ermöglichen, aus Daten Schlussfolgerungen zu ziehen und diese Schlussfolgerungen an KI-Apps weiterzugeben.
Data Science ist nicht nur für KI und maschinelles Lernen nützlich. In der Datenwissenschaft kann Wissen von Maschinen, mechanischen Prozessen, IT-Systemen usw. stammen. Dabei geht es möglicherweise überhaupt nicht um Lernen. Es könnte einfach eine Möglichkeit sein, Fakten aufzuzeigen.
KI kann auch als Werkzeug für Datenerkenntnisse in der Datenwissenschaft eingesetzt werden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Data Science den gesamten Prozess des Sammelns, Aufbereitens und Analysierens von Daten betrachtet. Es geht nicht nur um die mathematischen oder statistischen Teile. Während also Spezialisten für maschinelles Lernen und KI während des gesamten Lebenszyklus eines Projekts damit beschäftigt sind, Algorithmen zu entwickeln, müssen Datenwissenschaftler anpassungsfähiger sein und je nach den Anforderungen des Projekts zwischen verschiedenen Datenberufen wechseln.
Analyse, Darstellung und Vorhersagen sind alles Teile der Datenwissenschaft. Es verwendet verschiedene statistische Methoden. KI und maschinelles Lernen hingegen nutzen Modelle und Algorithmen, um zu erraten, was in der Zukunft passieren wird.
KI vs. maschinelles Lernen vs. Data Science: Wie sie zusammenarbeiten
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI, der versucht, Maschinen dazu zu bringen, zu lernen und sich so zu verhalten, wie Menschen es tun, und gleichzeitig ihr eigenes Lernen im Laufe der Zeit zu verbessern. Der wichtigste Teil von Data Science besteht darin, aus Daten neue Ergebnisse zu gewinnen, z. B. die Bedeutung zu finden, Probleme zu finden, von denen Sie nicht wussten, dass sie existieren, oder schwierige Probleme zu beheben. Um diese Ergebnisse zu erhalten, können Sie sich einen Prozess vorstellen, bei dem Daten gesammelt, aufbereitet, analysiert und verbessert werden. KI und maschinelles Lernen sind Werkzeuge, die Data Science nutzt, um echte und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Tools, die es normalen Menschen ermöglichen, Datenwissenschaftler zu werden und neue Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, werden immer häufiger eingesetzt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, wie Sie an all diesen Beispielen erkennen können, KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen nicht dazu gedacht sind, Menschen in ihren analytischen, taktischen oder strategischen Rollen zu ersetzen. Stattdessen sollen sie den Menschen durch die Zusammenarbeit mit ihnen zu neuen Fortschritten verhelfen. Vielmehr kann es als Werkzeug gesehen werden, das Menschen dabei helfen kann, neue Ideen zu entwickeln, motivierter zu sein und dem Unternehmen dabei zu helfen, besser zu werden.
Arten des maschinellen Lernens
Beim maschinellen Lernen werden einer Maschine viele Daten zur Verfügung gestellt, damit sie daraus lernen und Vorhersagen treffen, Trends erkennen oder Daten sortieren kann. Es gibt drei Arten des maschinellen Lernens: überwachtes Training, unüberwachtes Lernen und Lernen durch Feedback.
Ein Unternehmensberatungsunternehmen namens Gartner glaubt, dass dies überwacht wird lernen wird im Jahr 2022 immer noch die beliebteste Möglichkeit für IT-Führungskräfte in Unternehmen sein, maschinelles Lernen einzusetzen [2]. Bei dieser Art des maschinellen Lernens werden vergangene Daten zu Ein- und Ausgängen in Algorithmen des maschinellen Lernens eingespeist. Die Verarbeitung erfolgt zwischen jedem Satz von Eingaben und Ausgaben, wodurch der Algorithmus das Modell so ändern kann, dass die Ausgaben dem gewünschten Ergebnis so nahe wie möglich kommen. Beim überwachten Lernen werden häufig Methoden wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume, lineare Regression und Support-Vektor-Maschinen eingesetzt.
Diese Art des maschinellen Lernens wird „überwacht“ genannt, weil Sie dem Algorithmus Details geben, damit er lernen kann, während er funktioniert. Die von Ihnen bereitgestellten maschinell benannten Daten sind die Ausgabe, und die restlichen von Ihnen bereitgestellten Details werden als Eingabefunktionen verwendet.
#1. Unbeaufsichtigtes Lernen
Benutzer müssen einer Maschine beim überwachten Lernen beim Lernen helfen, aber beim unüberwachten Lernen werden nicht dieselben benannten Trainingssätze und Daten verwendet. Stattdessen sucht die Maschine nach weniger offensichtlichen Mustern in den Daten. Diese Art des maschinellen Lernens ist sehr nützlich, wenn Sie Muster finden und auf der Grundlage von Daten Entscheidungen treffen müssen. Unüberwachtes Lernen verwendet normalerweise Methoden wie Hidden-Markov-Modelle, k-Means, hierarchisches Clustering und Gaußsche Mischungsmodelle.
Angenommen, Sie wüssten bei Verwendung des überwachten Lernszenarios nicht, welche Kunden mit ihren Krediten in Verzug geraten sind. Stattdessen würden Sie den Computer mit Kreditnehmerinformationen füttern und er würde nach Mustern unter den Kreditnehmern suchen, bevor er sie in mehrere Cluster einteilt.
#2. Verstärkungslernen
Reinforcement Learning ist die Art des maschinellen Lernens, die der Art und Weise, wie Menschen lernen, am ähnlichsten ist. Der Algorithmus oder Agent, der zum Lernen verwendet wird, tut dies, indem er mit seiner Umgebung umgeht und eine positive oder negative Belohnung erhält. Zeitliche Unterschiede, tiefe kontradiktorische Netzwerke und Q-Learning sind Beispiele für gängige Methoden.
Zurück zum Beispiel des Bankdarlehenskunden: Sie könnten einen Reinforcement-Learning-Algorithmus verwenden, um sich Details über den Kunden anzusehen. Wenn der Algorithmus sie als risikoreich einstuft und sie nicht zahlen, erhält der Algorithmus eine gute Belohnung. Das Programm erhält eine negative Belohnung, wenn es nicht in Verzug gerät. Letztendlich helfen beide Situationen der Maschine beim Lernen, indem sie ihr ein besseres Verständnis sowohl des Problems als auch seiner Umgebung ermöglichen.
Was ist besser, KI oder ML zu lernen?
Soll ich also mit maschinellem Lernen oder KI beginnen? Wenn Sie in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision oder Robotern arbeiten möchten, die KI verwenden, sollten Sie sich zuerst mit KI vertraut machen.
Was ist ein Beispiel für KI, die kein maschinelles Lernen ist?
Regelbasierte Systeme wie Chatbots sind eine Möglichkeit, KI ohne ML zu nutzen. Der Roboter kann einige Fragen beantworten und Kunden helfen, da Menschen die Regeln festlegen. Es ist kein maschinelles Lernen erforderlich und alles, was der Chatbot braucht, um intelligent zu sein, sind viele menschliche Informationen.
Ist KI größer als maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es einer Maschine oder einem System ermöglicht, automatisch aus Fehlern zu lernen und mit der Zeit besser zu werden. Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen anstelle expliziter Programmierung, um viele Daten zu untersuchen, herauszufinden, was sie bedeuten, und dann basierend auf dem Gelernten Entscheidungen zu treffen.
Wer verdient mehr: KI oder ML?
Das durchschnittliche Gehalt eines KI-Ingenieurs liegt bei weit über 100,000 US-Dollar pro Jahr. Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt in den Vereinigten Staaten bei über 110,000 US-Dollar und das höchste Einkommen bei 150,000 US-Dollar.
Benutzt KI viel Mathematik?
Algebra kann ein sehr wichtiger Teil der Mathematik im Allgemeinen sein. Zusätzlich zu den grundlegenden mathematischen Fähigkeiten wie Addieren, Subtrahieren, Multiplizieren und Dividieren müssen Sie auch wissen: Exponenten. Radikale.
Bibliographie
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