Machine Learning tegen Kunstmatige Intelligentie: Sleutelverschillen

Het is heel gewoon om de termen “machine learning” en “kunstmatige intelligentie” in de verkeerde context te horen. Het is een makkelijke fout om te maken, omdat het twee afzonderlijke maar verwante concepten zijn die nauw met elkaar verbonden zijn. Met dat gezegd, is het belangrijk om op te merken dat machine learning, of ML, een subset is van kunstmatige intelligentie, of AI.

Om deze twee concepten beter te begrijpen, laten we eerst elk van hen definiëren:

• Kunstmatige Intelligentie (AI): AI is elke software of proces dat is ontworpen om menselijk denken na te bootsen en informatie te verwerken. AI omvat een breed scala aan technologieën en vakgebieden zoals computer visie, natuurlijke taalverwerking (NLP), autonome voertuigen, robotica en tenslotte machine learning. AI stelt apparaten in staat om te leren en informatie te identificeren om problemen op te lossen en inzichten te verwerven. 
• Machine Learning (ML): Machine learning is een subset van AI, en het is een techniek die bestaat uit het leren van apparaten om informatie te leren uit een dataset zonder menselijke tussenkomst. Machine learning-algoritmen kunnen leren van gegevens in de loop van de tijd, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie van het overall machine learning-model verbeteren. Een andere manier om ernaar te kijken is dat machine learning het proces is dat AI ondergaat wanneer het AI-functies uitvoert. 

Sleutelaspecten van Kunstmatige Intelligentie

Veel definities van kunstmatige intelligentie zijn in de loop der jaren opgedoken, wat een van de redenen is waarom het soms wat ingewikkeld of verwarrend kan lijken. Maar in zijn eenvoudigste vorm is AI een vakgebied dat computerwetenschap en robuuste datasets combineert om effectief problemen op te lossen.

Het huidige veld van kunstmatige intelligentie omvat sub-velden zoals machine learning en diepe learning, die AI-algoritmen omvatten die voorspellingen doen of classificaties maken op basis van invoergegevens.

AI wordt soms onderverdeeld in verschillende soorten, zoals zwakke AI of sterke AI. Zwakke AI, die ook wel smalle AI of kunstmatige smalle intelligentie (ASI) wordt genoemd, is AI die is getraind om specifieke taken uit te voeren. Het is de meest zichtbare vorm van AI in ons dagelijks leven, waardoor toepassingen zoals Apple’s Siri en autonome voertuigen mogelijk zijn.

Sterke AI bestaat uit kunstmatige algemene intelligentie (AGI) en kunstmatige superintelligentie (ASI). AGI is op dit moment alleen theoretisch en verwijst naar een machine die een intelligentie heeft die gelijk is aan die van de mens. AGI zou zelfbewust zijn en in staat om complexe problemen op te lossen, te leren en te plannen voor de toekomst. Nog verder gaand, zou ASI de intelligentie en het vermogen van de mens overtreffen.

Een van de manieren om AI te begrijpen is door naar enkele van zijn toepassingen te kijken, die onder andere omvatten:

• Spraakherkenning: AI is de sleutel tot veel spraakherkenningsTechnologieën. Ook wel computer spraakherkenning of spraak-naar-tekst genoemd, het vertrouwt op NLP om menselijke spraak om te zetten in geschreven formaat. 
• Computer visie: AI stelt computers in staat om informatie te extraheren uit digitale beelden, video’s en andere visuele invoer. Computer visie wordt gebruikt voor fototagging, medische beeldvorming, autonome auto’s en veel meer. 
• Klantenservice: AI drijft chatbots in de klantenservice-industrie aan, waardoor de relatie tussen bedrijven en hun klanten verandert. 
• Fraude detectie: Financiële instellingen gebruiken AI om verdachte transacties te identificeren. 

Sleutelaspecten van Machine Learning

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 meestal deze gegevens nodig om te zijn voorbewerkt en georganiseerd, of anders zouden diepe leer-algoritmen, die een subveld van AI zijn, het overnemen.

Wanneer we naar het grotere concept van machine learning kijken, wordt het al snel duidelijk dat het een zeer waardevol instrument is voor bedrijven van alle maten. Dit is grotendeels te danken aan de enorme hoeveelheid gegevens die beschikbaar zijn voor organisaties. Machine learning-modellen verwerken de gegevens en identificeren patronen die het bedrijfsbesluitvormingsproces op alle niveaus verbeteren, en deze modellen worden bijgewerkt en hun analytische nauwkeurigheid verbeteren elke keer.

Machine learning bestaat uit een aantal technieken, waarbij elke techniek op een andere manier werkt:

• Begeleid leren: Gelabelde gegevens “begeleiden” de algoritmen en trainen ze om gegevens te classificeren en voorspellingen te doen. 
• Onbegeleid leren: Een machine learning-techniek die ongelabelde gegevens gebruikt. Onbegeleide leermodellen kunnen gegevens analyseren en patronen ontdekken zonder menselijke tussenkomst. 
• Versterkt leren: Deze techniek traint modellen om een reeks beslissingen te nemen, en het is gebaseerd op een beloning/straf-systeem. 

Verschil in AI/ML-vaardigheden

Nu we de twee concepten van kunstmatige intelligentie en machine learning hebben gescheiden, hebt u waarschijnlijk geraden dat elk een ander vaardighedenpakket vereist. Voor personen die betrokken willen raken bij AI of ML, is het belangrijk om te erkennen wat voor elk van hen nodig is.

Wanneer het gaat om AI, heeft het vaardighedenpakket de neiging meer theoretisch dan technisch te zijn, terwijl machine learning een hoge mate van technische expertise vereist. Met dat gezegd, is er enige overlapping tussen de twee.

Laten we eerst naar de topvaardigheden voor kunstmatige intelligentie kijken:

• Data Science: Een multidisciplinair veld dat zich richt op het gebruik van gegevens om inzichten te verkrijgen, zijn data science-vaardigheden cruciaal voor AI. Ze kunnen alles omvatten, van programmeren tot wiskunde, en helpen data scientists technieken zoals statistische modellering en gegevensvisualisatie te gebruiken. 
• Robotica: AI biedt robots computer visie om hen te helpen hun omgeving te navigeren en te begrijpen. 
• Ethiek: Iedereen die betrokken is bij AI moet goed op de hoogte zijn van alle ethische implicaties van deze technologie. Ethiek zijn een van de belangrijkste zorgen met betrekking tot de inzet van AI-systemen. 
• Domeinkennis: Door domeinkennis te hebben, begrijpt u de industrie beter. Het zal u ook helpen om innovatieve technologieën te ontwikkelen om specifieke uitdagingen en risico’s aan te pakken en uw bedrijf beter te ondersteunen. 
• Machine Learning: Om AI echt te begrijpen en op de beste manier toe te passen, moet u een solide begrip hebben van machine learning. U hoeft niet elk technisch aspect van machine learning-ontwikkeling te kennen, maar u moet de fundamentele aspecten ervan kennen. 

Wanneer we naar machine learning kijken, worden de vaardigheden veel technischer. Met dat gezegd, zou het iedereen die betrokken wil raken bij AI of ML ten goede komen om zo veel mogelijk van deze vaardigheden te kennen:

• Programmeren: Elke machine learning-professional moet bekwaam zijn in programmeertalen zoals Java, R, Python, C++ en Javascript. 
• Wiskunde: ML-professionals werken uitgebreid met algoritmen en toegepaste wiskunde, waardoor ze sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden moeten hebben, gecombineerd met wiskundige kennis. 
• Neuraal netwerkarchitectuur: Neurale netwerken zijn fundamenteel voor diepe learning, die een subset is van machine learning. ML-experts hebben een diep begrip van deze neurale netwerken en hoe ze kunnen worden toegepast in verschillende sectoren. 
• Big Data: Een groot deel van machine learning is big data, waarin deze modellen enorme datasets analyseren om patronen te identificeren en voorspellingen te doen. Big data verwijst naar de extrahering, beheer en analyse van enorme hoeveelheden gegevens op een efficiënte manier. 
• Verdeelde berekening: Een tak van de computerwetenschap, verdeelde berekening is nog een belangrijk deel van machine learning. Het verwijst naar verdeelde systemen waarvan de componenten zijn gelegen op verschillende netwerkcomputers, die hun acties coördineren door communicatie uit te wisselen.

Dit zijn slechts enkele van de AI- en ML-vaardigheden die door iedereen die betrokken wil raken bij deze velden, moeten worden verworven. Met dat gezegd, zou elke zakelijke leider er veel bij gebaat zijn om deze vaardigheden te leren, aangezien het hen zou helpen om een beter begrip te hebben van hun AI-projecten. En een van de belangrijkste sleutels tot succes voor elk AI-project is een competent team van leiders dat begrijpt wat er gaande is.

Als u meer wilt leren over hoe u enkele van deze AI- of ML-vaardigheden kunt verwerven, bekijk dan onze lijst met de beste data science en machine learning-certificaten.