Machine learning versus kunstmatige intelligentie: belangrijkste verschillen

Het is heel gebruikelijk om de termen ‘machine learning’ en ‘kunstmatige intelligentie’ in de verkeerde context te horen. Het is een gemakkelijke fout om te maken, omdat het twee afzonderlijke maar vergelijkbare concepten zijn die nauw verwant zijn. Dat gezegd hebbende, is het belangrijk op te merken dat machine learning, of ML, een subset is van kunstmatige intelligentie, of AI. 

Om deze twee concepten beter te begrijpen, zullen we ze eerst definiëren: 

• Kunstmatige intelligentie (AI): AI is alle software of processen die zijn ontworpen om het menselijk denken na te bootsen en informatie te verwerken. AI omvat een breed scala aan technologieën en velden, zoals computervisie, natuurlijke taalverwerking (NLP), autonome voertuigen, robotica en ten slotte machinaal leren. AI stelt apparaten in staat informatie te leren en te identificeren om problemen op te lossen en inzichten te verkrijgen. 
• Machine learning (ML): Machine learning is een subset van AI, en het is een techniek waarbij apparaten worden aangeleerd om informatie te leren die aan een dataset wordt gegeven zonder menselijke tussenkomst. Machine learning-algoritmen kunnen in de loop van de tijd leren van gegevens, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie van het algehele machine learning-model worden verbeterd. Een andere manier om ernaar te kijken is dat machine learning het proces is dat AI ondergaat bij het uitvoeren van AI-functies. 

Belangrijkste aspecten van kunstmatige intelligentie

In de loop der jaren zijn er veel definities van kunstmatige intelligentie opgedoken, wat een van de redenen is waarom het enigszins ingewikkeld of verwarrend kan lijken. Maar in zijn eenvoudigste vorm is AI een vakgebied dat computerwetenschap en robuuste datasets combineert om tot effectieve probleemoplossing te komen. 

Het huidige gebied van kunstmatige intelligentie omvat subgebieden zoals machine learning en deep learning, waarbij AI-algoritmen betrokken zijn die voorspellingen of classificaties maken op basis van invoergegevens. 

AI wordt soms opgesplitst in verschillende typen, zoals zwakke AI of sterke AI. Zwakke AI, ook wel Narrow AI of Artificial Narrow Intelligence (ANI) genoemd, is AI die is getraind om specifieke taken uit te voeren. Het is de meest voor de hand liggende vorm van AI in ons dagelijks leven en maakt toepassingen zoals Apple's Siri en autonome voertuigen mogelijk. 

Sterke AI bestaat uit Artificial General Intelligence (AGI) en Artificial Super Intelligence (ASI). AGI is op dit moment alleen theoretisch en verwijst naar een machine met een intelligentie die gelijk is aan die van mensen. AGI zou zelfbewust zijn en in staat zijn om zeer complexe problemen op te lossen, te leren en plannen te maken voor de toekomst. Als we nog verder gaan, zou KSI de menselijke intelligentie en bekwaamheid overtreffen. 

Een van de manieren om AI te begrijpen, is door naar enkele van de verschillende toepassingen te kijken, waaronder: 

• Spraakherkenning: AI is de sleutel tot veel spraakherkenningstechnologieën. Ook wel computerspraakherkenning of spraak-naar-tekst genoemd, het vertrouwt op NLP om menselijke spraak in geschreven formaat te vertalen. 
• Computer visie: AI stelt computers in staat om informatie te extraheren uit digitale afbeeldingen, video's en andere visuele invoer. Computervisie wordt gebruikt voor het taggen van foto's, beeldvorming in de gezondheidszorg, zelfrijdende auto's en nog veel meer. 
• Klantenservice: AI drijft chatbots aan in de hele klantenservice-industrie, waardoor de relatie tussen bedrijven en hun klanten verandert. 
• Fraude detectie: Financiële instellingen gebruiken AI om verdachte transacties op te sporen. 

Belangrijkste aspecten van machinaal leren 

Machine learning-algoritmen vertrouwen op gestructureerde gegevens om voorspellingen te doen. Gestructureerde gegevens zijn gegevens die zijn gelabeld, georganiseerd en gedefinieerd met specifieke kenmerken. Machine learning heeft deze gegevens meestal nodig om vooraf te worden verwerkt en georganiseerd, anders zouden ze worden overgenomen door deep learning-algoritmen, wat weer een deelgebied van AI is. 

Als we naar het grotere concept van machine learning kijken, wordt al snel duidelijk dat het een zeer waardevolle tool is voor bedrijven van elke omvang. Dit is voor een groot deel te danken aan de enorme hoeveelheid gegevens waarover organisaties beschikken. Modellen voor machinaal leren verwerken de gegevens en identificeren patronen die de zakelijke besluitvorming op alle niveaus verbeteren, en deze modellen worden automatisch bijgewerkt en verbeteren elke keer hun analytische nauwkeurigheid. 

Machine learning bestaat uit een aantal verschillende technieken, die allemaal anders werken: 

• Leren onder toezicht: Gelabelde gegevens houden toezicht op de algoritmen en trainen ze om gegevens te classificeren en uitkomsten te voorspellen. 
• Ongecontroleerd leren: Een machine learning-techniek die gebruikmaakt van niet-gelabelde gegevens. Onbewaakte leermodellen kunnen gegevens analyseren en patronen ontdekken zonder menselijke tussenkomst. 
• Versterking leren: Deze techniek traint modellen om een ​​reeks beslissingen te nemen en is gebaseerd op een belonings-/strafsysteem. 

Verschil in AI/ML-vaardigheden

Nu we de twee concepten van kunstmatige intelligentie en machine learning hebben gescheiden, heb je waarschijnlijk geraden dat elk een andere reeks vaardigheden vereist. Voor individuen die betrokken willen raken bij AI of ML, is het belangrijk om te weten wat er voor elk nodig is. 

Als het op AI aankomt, zijn de vaardigheden eerder theoretisch dan technisch, terwijl machine learning zeer technische expertise vereist. Dat gezegd hebbende, er is een kruising tussen de twee. 

Laten we eerst eens kijken naar de belangrijkste vaardigheden die nodig zijn voor kunstmatige intelligentie: 

• Gegevenswetenschap: Een multidisciplinair veld gericht op het gebruik van data om inzichten te verkrijgen, data science-vaardigheden zijn cruciaal voor AI. Ze kunnen alles omvatten, van programmeren tot wiskunde, en ze helpen datawetenschappers bij het gebruik van technieken zoals statistische modellering en datavisualisaties. 
• Robotica: AI biedt robots computervisie om hen te helpen navigeren en hun omgeving te voelen. 
• Ethiek: Iedereen die betrokken is bij AI moet goed thuis zijn in alle ethische implicaties van dergelijke technologie. Ethiek is een van de belangrijkste aandachtspunten bij de inzet van AI-systemen. 
• Domein kennis: Door domeinkennis te hebben, begrijp je de branche beter. Het zal u ook helpen bij het ontwikkelen van innovatieve technologieën om specifieke uitdagingen en risico's aan te pakken, waardoor uw bedrijf beter wordt ondersteund. 
• Machine Learning: Om AI echt te begrijpen en op de best mogelijke manier toe te passen, moet u een goed begrip hebben van machine learning. Hoewel u misschien niet elk technisch aspect van de ontwikkeling van machine learning hoeft te kennen, moet u de fundamentele aspecten ervan kennen. 

Als we naar machine learning kijken, worden de vaardigheden vaak veel technischer. Dat gezegd hebbende, zou het nuttig zijn voor iedereen die betrokken wil raken bij AI of ML om er zoveel mogelijk van te weten:

• Programmering: Elke machine learning-professional moet bekwaam zijn in programmeertalen zoals Java, R, Python, C++ en Javascript. 
• Wiskunde: ML-professionals werken veel met algoritmen en toegepaste wiskunde, en daarom moeten ze sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden hebben, gecombineerd met wiskundige kennis. 
• Neurale netwerkarchitectuur: Neurale netwerken zijn fundamenteel voor diep leren, een onderdeel van machine learning. ML-experts hebben een diep begrip van deze neurale netwerken en hoe ze in verschillende sectoren kunnen worden toegepast. 
• Grote gegevens: Een belangrijk onderdeel van machine learning is big data, waarbij deze modellen enorme datasets analyseren om patronen te identificeren en voorspellingen te doen. Big data verwijst naar het efficiënt extraheren, beheren en analyseren van grote hoeveelheden gegevens. 
• Gedistribueerd computergebruik: Distributed computing, een tak van de informatica, is een ander belangrijk onderdeel van machine learning. Het verwijst naar gedistribueerde systemen waarvan de componenten zich op verschillende netwerkcomputers bevinden, die hun acties coördineren door communicatie uit te wisselen. 

Dit zijn slechts enkele van de AI- en ML-vaardigheden die iedereen zou moeten verwerven die betrokken wil raken bij het veld. Dat gezegd hebbende, zou elke bedrijfsleider veel baat hebben bij het leren van deze vaardigheden, omdat het hen zou helpen een beter begrip te krijgen van hun AI-projecten. En een van de belangrijkste sleutels tot succes voor elk AI-project is een bekwaam team van leiders dat begrijpt wat er gebeurt.

Als je meer wilt weten over hoe je een aantal van deze AI- of ML-vaardigheden kunt verwerven, bekijk dan onze lijst met beste data science en machine learning certificeringen.