Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen! Was ist der Unterschied?

Das menschliche Gehirn ist ein erstaunliches Organ, aber wir haben seine Fähigkeiten noch nicht vollständig verstanden, aber wir haben erfolgreich Technologien entwickelt, die ihre Handlungen imitieren oder Menschen lehren, so zu denken, wie sie es tun. Dies bringt uns zu zwei relevanten Themen auf dem Markt: Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML).

Viele Prozesse wurden automatisiert, um mit AI und ML schnellere Ergebnisse zu erzielen. Das offensichtlichste Beispiel ist GOOGLE. Ja! Die Suchmaschine arbeitet mit Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Wie kann Google Ihrer Meinung nach nicht alle Ihre Fragen beantworten, sondern weitere Anweisungen vorschlagen?

AI und ML werden oft synonym verwendet, aber was sind AI und ML? Und was ist der Unterschied zwischen den beiden? Lass es uns herausfinden.

Künstliche Intelligenz: Dies ist das Gebiet der Informatik, das sich mit Programmen und Algorithmen befasst, mit denen Maschinen genaue Ergebnisse erkennen, verarbeiten und liefern können. Mit anderen Worten, es ist Technologie, die Autos intelligenter machen kann.

Angesichts der ständig wachsenden Zahl von Menschen benötigen wir intelligente Maschinen, um bestimmte Aufgaben zu erledigen, einschließlich der Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen. Zum Beispiel können wir heute Aktien durch Klicken anlegen und handeln, aber es gibt ausgefeilte Algorithmen, die große Datenmengen verarbeiten, um darauf hinzuweisen, welche Aktie besser gehandelt wird.

Künstliche Intelligenz wird in zwei große Kategorien unterteilt - allgemeine KI und angewandte KI. Schauen wir uns jeden einzelnen genauer an.

Allgemeine KI: Diese Programme sind sehr wichtig, um Sie an einen geplanten Termin zu erinnern oder um Grammatikfehler im Dokument zu korrigieren. Sie erledigen ihre Aufgaben so gut, dass Sie sich jetzt auf andere wichtige Aspekte konzentrieren können.

Angewandte KI: Wenn es darum geht, mehrere Aufgaben zu erledigen, sind Programme für angewandte KI die besten. Sie können Daten aus verschiedenen Bereichen analysieren und Ihnen das beste Ergebnis liefern. Wenn Sie beispielsweise Siri oder Google Assistant nach dem nächstgelegenen italienischen Restaurant fragen, wird zunächst Ihr aktueller Standort ermittelt, dann alle Restaurants in demselben geografischen Gebiet gescannt, dann italienische Restaurants gefiltert und die Ergebnisse nach dem nächstgelegenen gesucht. zeigt lang an. Maschinen verwenden ausgefeilte Algorithmen unter Maschinelles Lernen, um all diese Informationen zu analysieren und genaue Ergebnisse zu finden.

Was ist nun maschinelles Lernen? Und warum brauchten wir es, wenn wir künstliche Intelligenz hatten?

Es gab zwei große Durchbrüche, die zum maschinellen Lernen führten.

Die erste Offenbarung wurde von Arthur Samuel gebracht, der feststellte, dass es möglich sein könnte, sein eigenes Lernen zu programmieren, anstatt intelligente Maschinen zu bauen.

Der zweite Grund ist die zunehmende Nutzung des Internets. Dies führte zu einer großen Datenmenge für die Analyse. Die Ingenieure dachten daher, es sei einfacher, ihr eigenes Denken zu programmieren, als Maschinenanalyse zu lehren. Wenn Sie sie mit dem Internet verbinden, haben Sie vollen Zugriff auf Informationen auf der ganzen Welt. Es begann eine neue Welle namens Maschinelles Lernen.

Maschinelles Lernen ist eine Funktion der künstlichen Intelligenz, eine Wissenschaft des Entwerfens von Programmen und Algorithmen, die Maschinen so denken und machen können wie Menschen. Zum Beispiel gibt Ihnen Facebook Vorschläge, die auf dem basieren, was Sie am meisten sehen.

Kreditkartenbetrug, Gesichtserkennung und mehr mit ausgeklügelten Algorithmen, die das maschinelle Lernen ständig analysieren, Daten mit früheren Szenarien vergleichen und auf unterschiedliche Situationen reagieren. Es kann verwendet werden, um schwerwiegende Probleme wie ML-Funktionen zu lösen.

Es gibt drei Arten von ML:

Kontrollierte ML: In dieser Runde stellen wir Testfälle und Zielszenarien im Algorithmus bereit, damit er Fälle untersucht und genaue Ergebnisse liefert, wenn neue Daten eingegeben werden. Zum Beispiel: Erkennung von Kreditkartenbetrug, Autokorrekturprogramme.

Unkontrollierte ML: Hier gibt es keine vordefinierten Daten. Der Algorithmus selbst ist so programmiert, dass Datensortierung, Musterauswahl und mögliche Ergebnisse erzielt werden. Zum Beispiel: Empfehlungsmechanismen auf allen E-Commerce-Websites.

Rekonstruierte ML: Diese Methode beinhaltet tägliche Interaktionen mit der Umwelt und Maßnahmen, die Nutzen oder Risiko minimieren. Der Algorithmus stoppt seine Effekte erst, wenn er sein volles Potenzial erreicht hat. Zum Beispiel: Spiele, fliegende Autos usw.

Es gibt kaum einen Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Mit anderen Worten, künstliche Intelligenz baut intelligente Maschinen, maschinelles Lernen macht sie autark. Diese beiden Technologien haben das Geschäft der Welt revolutioniert, auch wenn das Auto (dank Hollywood) in Gefahr ist, eingeklemmt zu werden. Jetzt setzen wir uns und genießen die Früchte.