Die Technologie hat das Leben viel einfacher gemacht als im vorigen Jahrhundert. Mit jeder neuen Generation technischer Geräte haben auch Software-Upgrades an Bedeutung gewonnen.
Ebenso haben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen begonnen, die Softwareindustrie zum Wohle der Menschheit zu dominieren. Es ist wichtig, zwischen ihnen zu unterscheiden.
Key Take Away
- Künstliche Intelligenz (KI) ist das umfassendere Konzept der Schaffung von Maschinen, die Aufgaben ausführen können, die menschenähnliche Intelligenz erfordern. Im Gegensatz dazu ist maschinelles Lernen (ML) eine Teilmenge der KI, die Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen.
- ML konzentriert sich darauf, Maschinen in die Lage zu versetzen, ihre Leistung ohne explizite Programmierung zu verbessern, während KI verschiedene Ansätze umfasst, darunter regelbasierte Systeme und Expertensysteme.
- KI-Anwendungen können Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision umfassen, während ML-Techniken häufig in Datenanalysen, Mustererkennung und Empfehlungssystemen verwendet werden.
Artificial Intelligence vs Maschinelles lernen
Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit, Computersysteme zu erstellen, die menschliche Gedanken, Fähigkeiten und Verhaltensweisen nachahmen und verschiedene komplexe Aufgaben ausführen können. Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen mithilfe von Technologien und Algorithmen zu bauen, die nur die spezifischen Aufgaben ausführen können, für die sie trainiert wurden.
Künstliche Intelligenz wird auch als KI abgekürzt. Es ist eine komplizierte Methode, Maschinen menschliche Eigenschaften zu verleihen.
Es gibt zahlreiche Anwendungen derselben im täglichen Leben und die Ingenieure und Computerexperten unternehmen wiederholte Versuche, eine Revolution mit Hilfe derselben herbeizuführen. Es verwendet alle Arten von Eingaben.
Machine Learning wird auch als ML abgekürzt.
Es ist ein weiterer Zweig der angewandten Informatik, der seinen ganzen Schwerpunkt auf Algorithmen und statistischen Methoden zur Interpretation großer Informationsbrocken legt. Auf dem Markt sind verschiedene Kurse verfügbar, und die Verbesserung der Fähigkeiten trägt dazu bei, den technologischen Zugang im Allgemeinen zu erleichtern.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Artificial Intelligence | Maschinelles lernen |
|---|---|---|
| Definition | Künstliche Intelligenz kann als intelligente Arbeit definiert werden, die von einem System geleistet wird, um das Intelligenzdefizit mechanischer Systeme auszugleichen. | Maschinelles Lernen ist ein einfacherer Begriff, der den Prozess impliziert, durch den ein System Wege aufnimmt, um genauere Daten bereitzustellen. |
| Hauptzweck der Gründung | Es hilft bei der Entscheidungsfindung, wenn Menschen nicht verfügbar sind, um Möglichkeiten zu ergründen. | Es hilft bei der Erweiterung der Wissensbasis des digitalen Systems für den zukünftigen Zugriff. |
| Gemeinsame Lösungen bereitgestellt | Künstliche Intelligenz bietet Lösungen für menschliche Probleme. | Machine Learning liefert Lösungen für unbelebte Probleme der digitalen Welt. |
| An der Ausbreitung beteiligte Prozesse | Technologische Algorithmen und andere Facetten der Interpretation kommen zum Einsatz. | Statistische Methoden und Speicherprozessoren helfen der Maschine, vom Benutzer zu lernen. |
| Impulse zum Lernen | Künstliche Intelligenz erfordert für die Umsetzung spezielle Eingaben zum Verständnis der menschlichen Natur. | Machine Learning nutzt bereits eingespeiste Details zur Erweiterung der Funktionen. |
Was ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz als Konzept gibt es seit 1950. Obwohl sie immer als Bedrohung angesehen wird, die zur Überwältigung des menschlichen Intellekts führt, hat sie auch eine Reihe besonderer Vorteile.
In Bezug auf die mechanische Interpretation ermöglichen die Prinzipien der künstlichen Intelligenz den Zugriff auf Desktops und Laptops im gleichen Kontext wie Smartphones. Es sind verschiedene Attribute damit verbunden, die ohne künstliche Intelligenz möglicherweise viel menschliches Eingreifen erfordern.
Künstliche Intelligenz kann weiter in zwei große Kategorien eingeteilt werden – allgemeine künstliche Intelligenz und enge künstliche Intelligenz. Die erstere Branche ist eng mit den vielfältigen Funktionen der technologischen Welt verbunden, die Multitasking beinhaltet und gleichzeitig Lösungen für zahlreiche Probleme bereitstellt.
Die schmale Variante hingegen ist, wie der Name schon sagt, nur für Pflichtenheftaufgaben geeignet. Es ist am besten, vorsichtig mit künstlicher Intelligenz umzugehen, da ein Missbrauch schwerwiegende Folgen haben kann, die sich in den meisten Fällen gegen die Menschheit insgesamt richten.
Künstliche Intelligenz hat verschiedene reale Beispiele wie selbstfahrende Autos, Autokorrekturfunktionen während des Tippens, Karten mit Staus und Flugzeuge, die im Autopilot-Modus gelassen werden können. Dennoch kann das menschliche Bewusstsein nicht durch KI ersetzt werden.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen kann als eine bestimmte Teilmenge technologischer Fortschritte interpretiert werden, die sich niemals mit künstlicher Intelligenz im digitalen Bereich überschneidet. Mit dem Aufkommen der metaverse und anderen verwandten Programmen ist die Bedeutung des maschinellen Lernens sprunghaft angestiegen.
Es wurde erstmals 1959 durch ans Licht gebracht IBM. Seit seiner Gründung hat dieses Feld unzählige Veränderungen zum Wohle der Menschheit erfahren.
Maschinelles Lernen, obwohl es sich um eine Art künstlicher Intelligenz handelt, ist ziemlich unabhängig von anderen Variablen. Die Maschine verwendet die in das System eingegebenen Daten, um den Standardarbeitsablauf zu verstehen.
Mit anderen Worten, anstatt nach festgelegten Mustern zu arbeiten, modifiziert die Maschine die Routen, um Schlussfolgerungen gemäß dem menschlichen Intellekt zu ziehen.
Es ersetzt nicht die Notwendigkeit mechanischer Arbeit, sondern versucht, den technologischen Geist in gleicher Weise zu verbessern. Maschinelles Lernen wird auch als das Lernen aus bestehenden Daten bezeichnet, um zukünftige Daten zu manipulieren.
Dieses Prinzip wird beispielsweise angewendet, wenn eine Person im Internet nach einem Produkt sucht und dann einige Tage lang ähnliche oder eng verwandte Werbung erhält. Die Verwendung von maschinellem Lernen umfasst die Erkennung von Cyberbetrug, Vorschläge für zu verfolgende Seiten usw.
Hauptunterschiede zwischen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
- Künstliche Intelligenz wird als technologisch kultivierter Intellekt definiert. Andererseits wird Machine Learning als der bewusste Umgang mit digitalen Daten durch ein neues System auf Basis vergangener Erfahrungen definiert.
- Der Hauptzweck der künstlichen Intelligenz besteht darin, Probleme zu lösen, die menschliche Eingriffe erfordern, während maschinelles Lernen nicht über den Rahmen der digitalen Analyse hinaus funktioniert.
- Der Prozess der Entscheidungsfindung wird durch Methoden der künstlichen Intelligenz verbessert, während die Wissensbasis für interpretative Zwecke im Bereich des maschinellen Lernens erweitert wird.
- KI stützt sich nur auf Algorithmen, während ML auch Statistiken und Auswendiglernen umfasst.
- KI benötigt neuartige Stimuli, während ML in Gegenwart bereits vorhandener Daten problemlos gut funktionieren kann.
Letzte Aktualisierung: 13. Juli 2023
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Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
