Im Bereich der technologischen Innovation werden zwei Begriffe oft miteinander vermischt und manchmal sogar synonym verwendet: Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI). Obwohl diese Konzepte zweifellos miteinander verwandt und verbunden sind, stellen sie unterschiedliche Facetten innerhalb der breiteren Landschaft der Technologie und Informatik dar.
Definition von maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen ist im Kern ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Es umfasst Systeme und Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben ohne ausdrückliche Programmierung zu verbessern. Im Wesentlichen nutzen ML-Algorithmen Muster und statistische Methoden, die es Maschinen ermöglichen, ihre Fähigkeiten schrittweise zu verbessern.
Es gibt drei Hauptarten des maschinellen Lernens:
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Überwachtes Lernen: Hierbei wird ein Modell anhand von markierten Daten trainiert, wobei der Algorithmus aus Eingabe-Ausgabe-Paaren lernt und Ergebnisse vorhersagt, wenn er neue Eingaben erhält.
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Unüberwachtes Lernen: In diesem Szenario arbeitet das Modell mit nicht beschrifteten Daten und versucht, Muster oder Strukturen innerhalb des Datensatzes zu finden, ohne dass spezifische Anweisungen für die Ausgabe vorliegen.
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Verstärkungslernen: Bei dieser Art lernen Algorithmen durch Versuch und Irrtum durch Interaktion mit einer Umgebung. Das System erhält eine Rückmeldung in Form von Belohnungen oder Bestrafungen auf der Grundlage seiner Aktionen.
Künstliche Intelligenz verstehen
Künstliche Intelligenz hingegen ist ein breiteres Konzept, das Maschinen oder Systeme umfasst, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, menschliche Intelligenzprozesse wie Lernen, logisches Denken, Problemlösung, Wahrnehmung und Sprachverständnis zu simulieren.
KI umfasst verschiedene Technologien, einschließlich des maschinellen Lernens, geht aber darüber hinaus. KI umfasst zum Beispiel Expertensysteme, d. h. regelbasierte Systeme, die die Entscheidungsfähigkeit eines menschlichen Experten in einem bestimmten Bereich nachahmen.
Wesentliche Unterschiede
Das maschinelle Lernen ist zwar ein wesentlicher Bestandteil der KI, der Unterschied liegt jedoch in ihrem Umfang und ihrer Anwendung:
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Umfang: Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der sich speziell darauf konzentriert, Maschinen in die Lage zu versetzen, aus Daten zu lernen. KI hingegen umfasst eine breitere Palette von Technologien und Methoden, die über das Lernen aus Daten hinausgehen.
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Anwendung: Algorithmen des maschinellen Lernens werden für ein breites Spektrum von Aufgaben eingesetzt, von der Bilderkennung über die Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen. KI umfasst diese Anwendungen zusammen mit Expertensystemen, Robotik und anderen Bereichen, die menschliche Intelligenz simulieren.
