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Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Die wichtigsten Unterschiede
Geschrieben von
Talent Garden
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Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind Innovationen, die in letzter Zeit in der Technologiewelt für viel Aufsehen gesorgt haben - und das aus gutem Grund. Sie ermöglichen es Unternehmen, Arbeitsabläufe zu vereinfachen und Datenmuster zu entdecken, die zu intelligenteren Unternehmensentscheidungen führen. Sie bringen Fortschritt in fast jede Branche, indem sie für mehr Effizienz sorgen und sind grundlegende Instrumente, um den Wettbewerbsvorteil zu vergrößern.
Das Interesse an diesen Technologien - und die Nachfrage nach Experten darin - steigt extrem an. Diese bemerkenswerte Entwicklung bietet Unternehmen erhebliche Chancen, aber auch Herausforderungen. KI und ML, die einmal Gegenstand von Science-Fiction waren, sind heutzutage dabei, Standard in Unternehmen zu werden.
In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen AI und ML erörtert, die Chancen und Herausforderungen und warum sie in den kommenden Jahren ein gängiger Begriff sein werden.
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Grundsätzliches Verstehen
Künstliche Intelligenz (KI):
Künstliche Intelligenz ist ein Feld der Computerwissenschaften, in dem Computer dazu gebracht werden, menschliche Intelligenz zu imitieren. Systeme mit Künstlicher Intelligenz müssen nicht vorher angepasst werden, sie verwenden spezielle Algorithmen, die mit ihrer eigenen Intelligenz arbeiten können. Dies umfasst zum Beispiel Algorithmen für maschinelles Lernen, verstärkende Algorithmen und Neuronennetze. Künstliche Intelligenz kommt in vielen Bereichen bereits zum Einsatz, beispielsweise bei Sprachassistenten (Siri, Google Assistant, Alexa), Chatbots, Schachspielen usw.
In Bezug auf Fähigkeiten unterteilt man KI in drei Stufen: schwache KI, generelle KI und starke KI. Zur Zeit gibt es nur schwache und generelle KI, aber die Zukunft wird der starken KI gehören, von der erwartet wird, dass sie intelligenter als Menschen sein wird.
Maschinelles Lernen (ML):
Maschinelles Lernen befähigt Computer dazu, intelligentere Entscheidungen zu treffen, indem er sich auf Prognosen stützt oder nur wenige Entscheidungen zu fällen, die auf vorhandenen Informationen beruhen, ohne dass eine spezielle Programmierung erforderlich ist. Maschinelles Lernen verwendet eine große Menge an strukturierten sowie halbstrukturierten Daten. Damit kann ein Modell Maschinellen Lernens genaue Resultate erstellen oder Prognosen abgeben, die auf diesen Informationen beruhen.
Maschinelles Lernen nutzt normalerweise Algorithmen, die selbständig durch historische Informationen lernen. Dies funktioniert jedoch nur für bestimmte Bereiche. Ein Beispiel: Erstellt man ein Modell, das Katzenfotos erkennen soll, so wird es nur Ergebnisse für Katzenfotos liefern. Gibt man andere Daten ein, z.B. Hundefotos, so wird keine Reaktion erfolgen. Maschinelles Lernen wird ebenfalls in verschiedenen Bereichen benutzt, zum Beispiel bei Onlineempfehlungen wie Google Suchmaschinen, Spamfiltern in E-Mails, Selbsttagging-Vorschlägen bei Facebook usw.
Anwendungen von Künstlicher Intelligenz & Maschinellem Lernen
Anwendungen von KI:
- Fortgeschrittene Robotik
- Virtuelle Assistenten
- Online-Produktempfehlungen
- E-Mail- und Malwarefilter
Artikel aktualisiert am: 09 August 2023
Geschrieben von
Talent Garden, Digital Skills Academy
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