Die Hauptunterschied zwischen KI und Machine Learning ist das KI ist die Entwicklung von Computersystemen, die ähnlich wie ein Mensch Aufgaben intelligent ausführen können, während Machine Learning eine Art künstliche Intelligenz ist, die einem System die Fähigkeit verleiht zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

Heutzutage entwickelt sich die Technologie rasant. Wissenschaftler und Ingenieure erfinden verschiedene Technologien, um die Lebensqualität zu verbessern. Eine solche Technologie ist KI (Künstliche Intelligenz). Ein anderer Begriff für KI ist Machine Intelligence. Es ermöglicht Maschinen, Aufgaben auszuführen und Entscheidungen ähnlich wie ein Mensch zu treffen. Insgesamt ist KI ein weites Feld. Natural Language Processing und Robotik sind weitere Bereiche, die unter KI fallen. Auf der anderen Seite ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der KI. Daher können wir eine Machine-Learning-Anwendung auch als KI-Anwendung betrachten.

Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen

Was ist KI?

KI oder Künstliche Intelligenz ist die Technologie, die es Maschinen ermöglicht, menschliches Verhalten nachzuahmen. Es ermöglicht einer Maschine, aus Erfahrung zu lernen. Sie erhalten Inputs und erledigen Aufgaben ähnlich wie ein Mensch. Außerdem ist diese Technologie in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und daraus Entscheidungen zu treffen. Insgesamt ist KI ein Feld, das mehrere Disziplinen wie Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften und Computerphysik vereint.

Felder wie Machine Learning, Deep Learning und Natural Language Processing sind Unterkategorien der KI. Damit wird betont, dass KI ein breites Themengebiet ist. Darüber hinaus gibt es zahlreiche KI-basierte Anwendungen. Spiele, selbstfahrende Autos und Industrieroboter sind einige Beispiele für KI. Außerdem hilft es bei der Entwicklung von Anwendungen in den Bereichen Medizin, Fertigung, autonome Fahrzeuge und vieles mehr.

Was ist maschinelles Lernen?

Machine Learning ist eine Teilmenge der KI, die statistische Methoden verwendet, um Maschinen zu ermöglichen, sich mit Erfahrung zu verbessern. Der maschinelle Lernalgorithmus ist in der Lage, die Muster im Datensatz zu erkennen und die Programmaktion entsprechend anzupassen. Mit anderen Worten, es automatisiert die analytische Modellbildung.

Der Lebenszyklus des maschinellen Lernens besteht aus mehreren Schritten. Der erste Schritt besteht darin, Daten aus verschiedenen Datenquellen wie Excel-Tabellen, Datenbanken, Twitter und Yahoo zu sammeln. Der zweite Schritt ist das Data Wrangling. Es ist der Prozess des Filterns und Bereinigens der Daten. Drittens werden die Daten analysiert. In diesem Schritt erstellen wir aus den Daten ein Modell. Der vierte Schritt besteht darin, den Algorithmus zu trainieren, was bedeutet, dass er die Muster des Datensatzes entdecken kann. Der nächste Schritt besteht darin, den Algorithmus zu testen, um seine Genauigkeit zu bestimmen. Wenn das Modell korrekt ist, ist es schließlich möglich, die Anwendung bereitzustellen.

Darüber hinaus gibt es verschiedene Arten des maschinellen Lernens, darunter überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning. Überwachtes Lernen ermöglicht es dem Programm, die Muster unter Verwendung eines Satzes von gekennzeichneten Daten zu identifizieren. Mit anderen Worten, diese Algorithmen sind in der Lage, die Eingaben in Abhängigkeit von den beispielhaften Eingabe- und Ausgabepaaren auf die Ausgabe abzubilden. Darüber hinaus ermöglicht das unüberwachte Lernen dem Algorithmus, Muster unter Verwendung nicht gekennzeichneter Daten zu identifizieren. Schließlich ermöglicht Reinforcement Learning einem Algorithmus, aus vorherigen Aufgaben zu lernen.

Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen

Definition

KI oder Künstliche Intelligenz ist die von Maschinen demonstrierte Intelligenz, ähnlich der natürlichen Intelligenz, die von Menschen gezeigt wird, während maschinelles Lernen die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Methoden ist, mit denen Computersysteme eine bestimmte Aufgabe effektiv ausführen, ohne explizite Anweisungen zu verwenden. Damit beschreibt dies den Hauptunterschied zwischen KI und Machine Learning.

Funktionalität

Darüber hinaus konzentriert sich KI darauf, das intelligente Verhalten eines Menschen nachzuahmen, während sich maschinelles Lernen darauf konzentriert, versteckte Muster zu erkennen und die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern.

Abschluss

KI und Machine Learning sind zwei häufig verwendete Begriffe, die jedoch einen Unterschied haben. Der Hauptunterschied zwischen KI und Machine Learning besteht darin, dass KI die Entwicklung von Computersystemen ist, die in der Lage sind, Aufgaben ähnlich einem Menschen intelligent auszuführen, während Machine Learning eine Art künstliche Intelligenz ist, die einem System die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit zu sein programmiert.

Verweise:

1. „Künstliche Intelligenz“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 2. Juni 2019, hier verfügbar. 2. „Maschinelles Lernen.“ Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. Juni 2019, hier verfügbar.3.edureka! YouTube, YouTube, 25. Februar 2019, hier verfügbar.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. "44405376514" Mike MacKenzie über Flickr2. „Maschinenlernprozess in Zusammenfassung“ Von EpochFail – Eigene Arbeit (CC BY-SA 4.0) über Commons Wikimedia