Mensen gebruiken de termen "machine learning" en "kunstmatige intelligentie" (AI) vaak gelijk, maar er zijn belangrijke verschillen tussen beide. Ontdek wat dit zijn en hoe AI onze wereld verandert. In dit artikel leer je meer over AI versus machine learning, de voorbeelden ervan, symbolische AI versus machine learning, datawetenschap versus AI versus machine learning en soorten machine learning.
AI versus machine learning
AI is, in de eenvoudigste bewoordingen, computersoftware die de manier waarop mensen denken imiteert, zodat het ingewikkelde taken zoals analyseren, redeneren en leren kan uitvoeren. Machine learning daarentegen is een tak van AI die algoritmen gebruikt die zijn getraind op gegevens om modellen te maken die dit soort gecompliceerde taken kunnen uitvoeren. Bij de meeste AI wordt tegenwoordig gewerkt met machine learning, daarom worden de woorden vaak door elkaar gebruikt. Maar AI is het grote idee om computersoftware en -systemen te laten redeneren zoals mensen, terwijl ML slechts één manier is om dat te doen.
Artificial Intelligence (AI)
Kunstmatige intelligentie is een tak van de informatica die wordt gebruikt om computersystemen te maken die zich als mensen kunnen gedragen. Het is gemaakt van de woorden 'kunstmatig' en 'intelligentie' en het impliceert 'door mensen gecreëerde denkkracht'. We kunnen dus zeggen dat kunstmatige intelligentie een soort technologie is waarmee we intelligente systemen kunnen maken die zich kunnen gedragen als mensen. Het kunstmatige-intelligentiesysteem hoeft niet van tevoren te worden ontworpen. In plaats daarvan gebruikt het algoritmen die op zichzelf kunnen werken. Het maakt gebruik van machine learning-methoden zoals het Reinforcement Learning Algorithm en deep learning neurale netwerken. AI wordt op veel plaatsen gebruikt, zoals Siri, Google's AlphaGo, schaken met AI, enzovoort.
Machine leren (ML)
Machine learning is het leren van data. Het kan worden omschreven als een tak van kunstmatige intelligentie waarmee computers kennis kunnen oppikken uit gegevens of ervaringen uit het verleden zonder expliciet te hoeven worden geprogrammeerd. Machine learning helpt een computersysteem gegevens uit het verleden te gebruiken om voorspellingen te doen of bepaalde keuzes te maken zonder dat dit specifiek is geprogrammeerd om dit te doen. Een machine learning-model moet veel semi-gestructureerde en gestructureerde data gebruiken om op basis van die data tot nauwkeurige resultaten te komen of voorspellingen te formuleren.
AI versus ML-voorbeelden
Hieronder volgen de AI versus ML-voorbeelden
AI-voorbeelden
Kunstmatige intelligentie kan heel goed werk doen, maar het is nog niet zover dat het op emotioneel niveau contact kan maken met mensen. Toch zijn hier enkele voorbeelden van AI.
#1. Robotica
Een industriële robot is een uitstekend voorbeeld van AI. Industriële robots kunnen hun eigen nauwkeurigheid en prestaties controleren, en ze kunnen ook voelen wanneer ze gerepareerd moeten worden om kostbare uitvaltijd te voorkomen. Het kan ook optreden op plaatsen waar het nog nooit eerder is geweest.
#2. Persoonlijke assistenten
Persoonlijke assistent-tools, dit zijn mens-AI-interfacegadgets, zijn een ander soort AI. Google Home, Siri van Apple, Alexa van Amazon en Cortana van Microsoft zijn de bekendste persoonlijke assistenten. Gebruikers kunnen deze persoonlijke assistenten gebruiken om informatie te vinden, hotels te boeken, evenementen aan hun agenda toe te voegen, antwoorden op vragen te krijgen, vergaderingen te plannen, sms'jes of e-mails te verzenden, enzovoort.
ML-voorbeelden
Machine learning, of ML, is een type AI dat automatisch kan leren van gegevens zonder codering of hulp van vakexperts. Hier zijn enkele voorbeelden van ML.
#1. Productaanbevelingen
De meeste e-commercesites hebben tools die machine learning gebruiken om suggesties te doen over verschillende goederen op basis van gegevens uit het verleden. Als je bijvoorbeeld op Amazon zoekt naar boeken over machine learning en er vervolgens een koopt, zal de startpagina van Amazon je een lijst met andere boeken over machine learning laten zien als je na een bepaalde tijd terugkomt. Het vertelt je ook wat je moet kopen op basis van wat je leuk vond, in je winkelwagentje hebt gedaan en andere soortgelijke dingen hebt gedaan.
#2. E-mail spam en malware filteren
Ongewenste zakelijke bulk-e-mails ("spam" genoemd) vormen een groot probleem voor mensen die internet gebruiken. De meeste e-mailserviceproviders gebruiken tegenwoordig tools voor machinaal leren om automatisch te leren hoe ze spam-e-mails en nepberichten kunnen herkennen. Mail-spamblokkers van Gmail en Yahoo doen bijvoorbeeld meer dan alleen vooraf ingestelde regels gebruiken om naar spam-e-mails te zoeken. Terwijl ze doorgaan met het sorteren van spam, bedenken ze hun eigen nieuwe regels op basis van wat ze hebben geleerd.
Symbolische AI versus machinaal leren
Symbolische kunstmatige intelligentie (AI) is een tak van AI die zich bezighoudt met het hanteren en manipuleren van symbolen of ideeën in plaats van getallen. Het doel van symbolische AI is om slimme systemen te maken die kunnen denken en redeneren zoals mensen door gegevens uit te drukken en te manipuleren, evenals door te redeneren op basis van logische regels.
Symbolische AI versus machine learning betekent dat het verschilt van methoden zoals machine learning en deep learning omdat er niet veel trainingsgegevens voor nodig zijn. Symbolische AI daarentegen is gebouwd op het weergeven van en redeneren over kennis. Dit maakt het beter voor gebieden waar kennis goed gedefinieerd is en kan worden weergegeven in logische regels.
Machine learning daarentegen heeft enorme datasets nodig om patronen te identificeren en voorspellingen te genereren. Diep leren maakt gebruik van neurale netwerken om kenmerken rechtstreeks uit gegevens te leren. Dit maakt het goed voor gebieden met complexe en ongestructureerde gegevens.
Wanneer elke methode moet worden gebruikt, hangt af van het type probleem en de beschikbare informatie. Symbolische AI werkt goed in gebieden waar de kennis duidelijk en georganiseerd is, terwijl machine learning en deep learning goed werken in gebieden met veel gegevens en ingewikkelde patronen.
Datawetenschap versus AI versus machinaal leren
Data Science gebruikt AI (en zijn subset, Machine Learning) om historische gegevens te begrijpen, trends te ontdekken en voorspellingen te doen. In dit geval helpen AI en Machine Learning datawetenschappers om ideeën te vinden op basis van de data die ze verzamelen.
Zoals al gezegd, is Machine Learning een type AI dat Data Science naar het volgende niveau van automatisering duwt. Data Science en Machine Learning zijn op veel manieren met elkaar verbonden. Een deel van het gebied van data science is machine learning. Datawetenschap geeft machine learning-algoritmen gegevens die ze gebruiken om te leren en slimmer en beter te worden in het doen van voorspellingen. Machine Learning-systemen hebben de gegevens dus nodig omdat ze niet kunnen leren zonder deze als trainingsset te gebruiken.
Belangrijkste verschillen in AI, machine learning en datawetenschap
Kunstmatige intelligentie betekent dat de machine zich op de een of andere manier als een persoon gedraagt. Machine Learning is een onderdeel van AI, wat betekent dat het leeft met andere onderdelen van AI. Machine Learning is een reeks methoden waarmee computers conclusies kunnen trekken uit gegevens en die conclusies aan AI-apps kunnen doorgeven.
Data Science is nuttig voor meer dan alleen AI en machine learning. In Data Science kan kennis afkomstig zijn van machines, mechanische processen, IT-systemen, enz. Het gaat misschien helemaal niet om leren. Het zou gewoon een manier kunnen zijn om feiten aan te tonen.
AI kan ook worden gebruikt als tool voor data-inzichten in Data Science. Het belangrijkste verschil is dat Data Science kijkt naar het hele proces van het verzamelen, voorbereiden en analyseren van data. Het gaat niet alleen om de wiskundige of statistische onderdelen. Dus terwijl specialisten in Machine Learning en AI bezig zijn met het ontwikkelen van algoritmen gedurende de levenscyclus van een project, moeten datawetenschappers flexibeler zijn en schakelen tussen verschillende databeroepen, afhankelijk van wat het project vereist.
Analyse, representatie en het maken van voorspellingen zijn allemaal onderdelen van datawetenschap. Het gebruikt verschillende statistische methoden. AI en Machine Learning daarentegen gebruiken modellen en algoritmen om te raden wat er in de toekomst gaat gebeuren.
AI versus machine learning versus datawetenschap: hoe ze samenwerken
Machine Learning is een tak van AI die probeert machines te laten leren en zich te laten gedragen zoals mensen doen, terwijl ze tegelijkertijd hun eigen leren in de loop van de tijd verbeteren. Het belangrijkste onderdeel van Data Science is het verkrijgen van nieuwe resultaten uit data, zoals het vinden van betekenis, het vinden van problemen waarvan u niet wist dat ze bestonden of het oplossen van moeilijke problemen. Om deze resultaten te krijgen, kun je het zien als een proces van het verzamelen van gegevens, het voorbereiden, analyseren en verbeteren ervan. AI en machine learning zijn tools die Data Science gebruikt om echte en bruikbare inzichten te krijgen. Tools waarmee gewone mensen datawetenschappers kunnen worden en nieuwe inzichten uit data kunnen halen, worden nu steeds vaker gebruikt.
Samenvattend, zoals je uit al deze voorbeelden kunt zien, zijn AI, Data Science en Machine Learning niet bedoeld om mensen te vervangen in hun analytische, tactische of strategische rollen. In plaats daarvan zijn ze bedoeld om mensen te helpen nieuwe vooruitgang te boeken door met hen samen te werken. In plaats daarvan kan het worden gezien als een hulpmiddel dat mensen kan helpen nieuwe ideeën op te doen, meer gemotiveerd te zijn en het bedrijf te helpen het beter te doen.
Soorten machine learning
Machine learning is het proces waarbij een machine veel gegevens krijgt, zodat deze ervan kan leren en voorspellingen kan doen, trends kan vinden of gegevens kan sorteren. Er zijn drie soorten machine learning: begeleide training, leren zonder toezicht en leren door middel van feedback.
Een bedrijfsadviesbureau genaamd Gartner denkt dat dat onder toezicht staat leren zal in 2022 nog steeds de meest populaire manier zijn voor IT-leiders van ondernemingen om machine learning te gebruiken [2]. Bij dit type machine learning worden gegevens uit het verleden over input en output ingevoerd in algoritmen voor machine learning. De verwerking vindt plaats tussen elke set invoer en uitvoer, waardoor het algoritme het model kan wijzigen zodat de uitvoer zo dicht mogelijk bij het gewenste resultaat komt. Bij begeleid leren worden vaak methoden gebruikt zoals neurale netwerken, beslisbomen, lineaire regressie en ondersteunende vectormachines.
Dit type machine learning wordt "onder toezicht" genoemd omdat u het algoritme details geeft om het te helpen leren terwijl het werkt. De door de machine genoemde gegevens die u verstrekt, zijn de uitvoer en de rest van de details die u verstrekt, worden gebruikt als invoerfuncties.
#1. Ongecontroleerd leren
Gebruikers moeten een machine leren met gesuperviseerd leren, maar bij leren zonder toezicht worden niet dezelfde trainingssets en gegevens gebruikt. In plaats daarvan zoekt de machine naar minder voor de hand liggende patronen in de gegevens. Dit type machine learning is erg handig wanneer je patronen moet vinden en keuzes moet maken op basis van data. Ongecontroleerd leren maakt meestal gebruik van methoden zoals Hidden Markov-modellen, k-means, hiërarchische clustering en Gaussiaanse mengselmodellen.
Stel dat u, gebruikmakend van het begeleide leerscenario, niet weet welke klanten in gebreke zijn gebleven met leningen. In plaats daarvan zou je de computer voorzien van lenersinformatie, en het zou patronen onder leners zoeken voordat ze in meerdere clusters worden ingedeeld.
#2. Versterking leren
Reinforcement learning is het type machine learning dat het meest lijkt op hoe mensen leren. Het algoritme of de agent die wordt gebruikt om te leren, doet dit door met zijn omgeving om te gaan en een beloning te krijgen, hetzij positief of negatief. Tijdelijke verschillen, diepgaande vijandige netwerken en Q-learning zijn allemaal voorbeelden van gangbare methoden.
Terug naar het voorbeeld van de klant van de banklening, je zou een algoritme voor het leren van versterking kunnen gebruiken om naar details over de klant te kijken. Als het algoritme ze bestempelt als risicovol en ze niet betalen, krijgt het algoritme een mooie beloning. Het programma krijgt een negatieve beloning als ze niet in gebreke blijven. Uiteindelijk helpen beide situaties de machine om te leren door het een beter begrip te geven van zowel het probleem als de omgeving.
Wat is beter om AI of ML te leren?
Dus, moet ik beginnen met machine learning of AI? Als je wilt werken op gebieden als natuurlijke taalverwerking, computervisie of robots die AI gebruiken, moet je eerst AI leren.
Wat is een voorbeeld van AI dat geen machinaal leren is?
Op regels gebaseerde systemen zoals chatbots zijn een manier waarop AI kan worden gebruikt zonder ML. De robot kan sommige vragen beantwoorden en klanten helpen omdat mensen de regels opstellen. Machine learning is niet nodig, en het enige dat de chatbot nodig heeft om slim te zijn, is veel menselijke informatie.
Is AI groter dan machinaal leren?
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie die het voor een machine of systeem mogelijk maakt om automatisch van zijn fouten te leren en in de loop van de tijd beter te worden. Machine learning gebruikt algoritmen in plaats van expliciete programmering om naar veel gegevens te kijken, erachter te komen wat het betekent en vervolgens keuzes te maken op basis van wat het heeft geleerd.
Wie verdient er meer: AI of ML?
Het gemiddelde salaris voor een AI-ingenieur is ruim $ 100,000 per jaar. Glassdoor zegt dat het gemiddelde salaris in de Verenigde Staten meer dan $110,000 is en dat het hoogste inkomen $150,000 is.
Gebruikt AI veel wiskunde?
Algebra kan een heel belangrijk onderdeel van wiskunde in het algemeen zijn. Naast elementaire wiskundige vaardigheden zoals optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen, moet u ook het volgende weten: Exponenten. Radicalen.
Referenties
Gerelateerde artikelen
