Maschinelles Lernen vs. künstliche Intelligenz: Hauptunterschiede

Es kommt sehr häufig vor, dass die Begriffe „maschinelles Lernen“ und „künstliche Intelligenz“ im falschen Kontext verwendet werden. Es ist leicht, einen Fehler zu machen, da es sich um zwei separate, aber ähnliche Konzepte handelt, die eng miteinander verbunden sind. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig zu beachten, dass maschinelles Lernen (ML) eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) ist. 

Um diese beiden Konzepte besser zu verstehen, definieren wir zunächst jedes einzelne: 

• Künstliche Intelligenz (KI): KI ist jede Software oder jeder Prozess, der darauf ausgelegt ist, menschliches Denken nachzuahmen und Informationen zu verarbeiten. KI umfasst eine breite Palette von Technologien und Bereichen wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), autonome Fahrzeuge, Robotik und schließlich maschinelles Lernen. KI ermöglicht es Geräten, Informationen zu lernen und zu identifizieren, um Probleme zu lösen und Erkenntnisse zu gewinnen. 
• Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI und eine Technik, bei der Geräten beigebracht wird, Informationen zu einem Datensatz ohne menschliches Eingreifen zu lernen. Algorithmen für maschinelles Lernen können im Laufe der Zeit aus Daten lernen und so die Genauigkeit und Effizienz des gesamten Modells für maschinelles Lernen verbessern. Eine andere Sichtweise ist, dass maschinelles Lernen der Prozess ist, den die KI durchläuft, wenn sie KI-Funktionen ausführt. 

Schlüsselaspekte der künstlichen Intelligenz

Im Laufe der Jahre sind viele Definitionen von künstlicher Intelligenz aufgetaucht, was einer der Gründe dafür ist, dass sie etwas kompliziert oder verwirrend erscheinen kann. Aber in ihrer einfachsten Form ist KI ein Bereich, der Informatik und robuste Datensätze kombiniert, um eine effektive Problemlösung zu erreichen. 

Der heutige Bereich der künstlichen Intelligenz umfasst Teilbereiche wie maschinelles Lernen und Deep Learning, bei denen es sich um KI-Algorithmen handelt, die auf der Grundlage von Eingabedaten Vorhersagen oder Klassifizierungen treffen. 

KI wird manchmal in verschiedene Typen unterteilt, beispielsweise in schwache KI und starke KI. Schwache KI, auch Narrow AI oder Artificial Narrow Intelligence (ANI) genannt, ist KI, die darauf trainiert wurde, bestimmte Aufgaben auszuführen. Es ist die offensichtlichste Form der KI in unserem täglichen Leben und ermöglicht Anwendungen wie Apples Siri und autonome Fahrzeuge. 

Starke KI besteht aus künstlicher allgemeiner Intelligenz (AGI) und künstlicher Superintelligenz (ASI). AGI ist an dieser Stelle nur theoretisch und bezieht sich auf eine Maschine, deren Intelligenz der des Menschen entspricht. AGI wäre selbstbewusst und in der Lage, hochkomplexe Probleme zu lösen, zu lernen und für die Zukunft zu planen. Geht man sogar noch weiter, würde ASI die menschliche Intelligenz und Fähigkeiten übertreffen. 

Eine Möglichkeit, KI zu verstehen, besteht darin, einige ihrer verschiedenen Anwendungen zu betrachten, darunter: 

• Spracherkennung: KI ist der Schlüssel zu vielen Spracherkennungstechnologien. Es wird auch als Computer-Spracherkennung oder Speech-to-Text bezeichnet und basiert auf NLP, um menschliche Sprache in ein schriftliches Format zu übersetzen. 
• Computer Vision: KI ermöglicht es Computern, Informationen aus digitalen Bildern, Videos und anderen visuellen Eingaben zu extrahieren. Computer Vision wird für Foto-Tagging, Bildgebung im Gesundheitswesen, autonome Autos und vieles mehr eingesetzt. 
• Kundenservice: KI unterstützt Chatbots in der gesamten Kundendienstbranche und verändert die Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Kunden. 
• Entdeckung eines Betruges: Finanzinstitute nutzen KI, um verdächtige Transaktionen zu erkennen. 

Schlüsselaspekte des maschinellen Lernens 

Algorithmen für maschinelles Lernen stützen sich auf strukturierte Daten, um Vorhersagen zu treffen. Strukturierte Daten sind Daten, die mit bestimmten Merkmalen gekennzeichnet, organisiert und definiert sind. Beim maschinellen Lernen müssen diese Daten normalerweise vorverarbeitet und organisiert werden, andernfalls würden sie von Deep-Learning-Algorithmen übernommen, einem weiteren Teilgebiet der KI. 

Wenn wir uns das umfassendere Konzept des maschinellen Lernens ansehen, wird schnell klar, dass es sich um ein äußerst wertvolles Werkzeug für Unternehmen jeder Größe handelt. Dies ist zum großen Teil auf die riesigen Datenmengen zurückzuführen, die Unternehmen zur Verfügung stehen. Modelle für maschinelles Lernen verarbeiten die Daten und identifizieren Muster, die die Geschäftsentscheidungsfindung auf allen Ebenen verbessern. Diese Modelle aktualisieren sich von selbst und verbessern jedes Mal ihre analytische Genauigkeit. 

Maschinelles Lernen besteht aus mehreren verschiedenen Techniken, die jeweils unterschiedlich funktionieren: 

• Überwachtes Lernen: Beschriftete Daten „überwachen“ die Algorithmen und trainieren sie, Daten zu klassifizieren und Ergebnisse vorherzusagen. 
• Unbeaufsichtigtes Lernen: Eine maschinelle Lerntechnik, die unbeschriftete Daten verwendet. Unbeaufsichtigte Lernmodelle können Daten analysieren und Muster erkennen, ohne dass der Mensch eingreifen muss. 
• Verstärkungslernen: Diese Technik trainiert Modelle, eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen, und basiert auf einem Belohnungs-/Strafsystem. 

Unterschied in den KI/ML-Fähigkeiten

Nachdem wir nun die beiden Konzepte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens getrennt haben, haben Sie wahrscheinlich vermutet, dass jedes davon unterschiedliche Fähigkeiten erfordert. Für Personen, die sich mit KI oder ML befassen möchten, ist es wichtig zu erkennen, was jeweils erforderlich ist. 

Wenn es um KI geht, sind die Fähigkeiten eher theoretischer als technischer Natur, während maschinelles Lernen hochgradig technisches Fachwissen erfordert. Dennoch gibt es eine gewisse Überschneidung zwischen den beiden. 

Schauen wir uns zunächst die wichtigsten Fähigkeiten an, die für künstliche Intelligenz erforderlich sind: 

• Datenwissenschaft: Da es sich um einen multidisziplinären Bereich handelt, der sich auf die Nutzung von Daten zur Ableitung von Erkenntnissen konzentriert, sind datenwissenschaftliche Fähigkeiten für die KI von entscheidender Bedeutung. Sie können alles von der Programmierung bis zur Mathematik umfassen und helfen Datenwissenschaftlern dabei, Techniken wie statistische Modellierung und Datenvisualisierungen anzuwenden. 
• Robotik: KI versorgt Roboter mit Computer Vision, um ihnen beim Navigieren und Erkennen ihrer Umgebung zu helfen. 
• Ethik: Jeder, der sich mit KI beschäftigt, muss mit allen ethischen Implikationen dieser Technologie vertraut sein. Ethische Aspekte sind eines der Hauptanliegen beim Einsatz von KI-Systemen. 
• Fachwissen: Durch Domänenkenntnisse werden Sie die Branche besser verstehen. Es wird Ihnen auch dabei helfen, innovative Technologien zu entwickeln, um spezifische Herausforderungen und Risiken zu bewältigen und so Ihr Unternehmen besser zu unterstützen. 
• Maschinelles lernen: Um KI wirklich zu verstehen und bestmöglich anzuwenden, sollten Sie über solide Kenntnisse des maschinellen Lernens verfügen. Auch wenn Sie möglicherweise nicht jeden einzelnen technischen Aspekt der maschinellen Lernentwicklung kennen müssen, sollten Sie die grundlegenden Aspekte kennen. 

Wenn wir uns maschinelles Lernen ansehen, werden die Fähigkeiten tendenziell weitaus technischer. Vor diesem Hintergrund wäre es für jeden, der sich mit KI oder ML befassen möchte, von Vorteil, wenn er so viele davon wie möglich kennt:

• Programmierung: Jeder Experte für maschinelles Lernen muss Programmiersprachen wie Java, R, Python, C++ und Javascript beherrschen. 
• Mathematik: ML-Experten arbeiten intensiv mit Algorithmen und angewandter Mathematik, weshalb sie über ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten gepaart mit mathematischen Kenntnissen verfügen sollten. 
• Neuronale Netzwerkarchitektur: Neuronale Netze sind von grundlegender Bedeutung für Deep Learning, eine Teilmenge des maschinellen Lernens. ML-Experten verfügen über ein tiefes Verständnis dieser neuronalen Netze und ihrer branchenübergreifenden Anwendung. 
• Big Data: Ein großer Teil des maschinellen Lernens ist Big Data, bei dem diese Modelle riesige Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Unter Big Data versteht man die effiziente Extraktion, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. 
• Verteiltes Rechnen: Verteiltes Rechnen ist ein Zweig der Informatik und ein weiterer wichtiger Teil des maschinellen Lernens. Darunter versteht man verteilte Systeme, deren Komponenten sich auf verschiedenen vernetzten Rechnern befinden, die ihre Aktionen durch Kommunikationsaustausch koordinieren. 

Dies sind nur einige der KI- und ML-Fähigkeiten, die jeder erwerben sollte, der sich in diesen Bereichen engagieren möchte. Vor diesem Hintergrund würde jeder Unternehmensleiter vom Erlernen dieser Fähigkeiten stark profitieren, da er dadurch ein besseres Verständnis seiner KI-Projekte erlangen würde. Und einer der wichtigsten Schlüssel zum Erfolg jedes KI-Projekts ist ein kompetentes Führungsteam, das versteht, was vor sich geht.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie einige dieser KI- oder ML-Fähigkeiten erwerben können, sehen Sie sich unsere Bestenliste an Datenwissenschaft und Maschinelles Lernen Zertifizierungen.