Die wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verstehen

Aktualisiert auf September 02, 2024 2 Minuten gelesen

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Im Bereich der technologischen Innovation vermischen sich oft zwei Begriffe und werden manchmal sogar synonym verwendet: Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI). Obwohl diese Konzepte zweifellos miteinander verbunden und miteinander verbunden sind, repräsentieren sie doch unterschiedliche Facetten innerhalb der breiteren Landschaft von Technologie und Informatik.

Maschinelles Lernen definieren

Maschinelles Lernen ist im Kern eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Dabei handelt es sich um Systeme und Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben ohne explizite Programmierung zu verbessern. Im Wesentlichen nutzen ML-Algorithmen Muster und statistische Methoden, um Maschinen in die Lage zu versetzen, ihre Fähigkeiten schrittweise zu verbessern.

Es gibt drei Haupttypen des maschinellen Lernens:

  • Überwachtes Lernen: Dies beinhaltet das Trainieren eines Modells anhand gekennzeichneter Daten, wobei der Algorithmus aus Eingabe-Ausgabe-Paaren lernt und Ergebnisse vorhersagt, wenn neue Eingaben gegeben werden.

  • Unüberwachtes Lernen: In diesem Szenario arbeitet das Modell mit unbeschrifteten Daten und versucht, Muster oder Strukturen im Datensatz zu finden, ohne spezifische Anleitung zur Ausgabe.

  • Reinforcement Learning: Bei diesem Typ handelt es sich um Algorithmen, die durch Versuch und Irrtum durch Interaktion mit einer Umgebung lernen. Das System erhält aufgrund seiner Aktionen Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen.

Künstliche Intelligenz verstehen

Künstliche Intelligenz hingegen stellt ein umfassenderes Konzept dar, das Maschinen oder Systeme umfasst, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI zielt darauf ab, menschliche Intelligenzprozesse wie Lernen, Denken, Problemlösen, Wahrnehmung und Sprachverständnis zu simulieren.

KI umfasst verschiedene Technologien, einschließlich maschinellem Lernen, geht aber darüber hinaus. Bei der KI handelt es sich beispielsweise um Expertensysteme, also regelbasierte Systeme, die die Entscheidungsfähigkeit eines menschlichen Experten in einem bestimmten Bereich nachbilden.

Hauptunterschiede

Während maschinelles Lernen eine entscheidende Komponente der KI ist, liegt der Unterschied in ihrem Umfang und ihrer Anwendung:

  • Geltungsbereich: Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI und konzentriert sich speziell darauf, Maschinen in die Lage zu versetzen, aus Daten zu lernen. KI hingegen umfasst ein breiteres Spektrum an Technologien und Methoden, die über das bloße Lernen aus Daten hinausgehen.

  • Anwendung: Algorithmen des maschinellen Lernens werden auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet, von der Bilderkennung bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssystemen. KI umfasst diese Anwendungen jedoch zusammen mit Expertensystemen, Robotik und anderen Bereichen, die menschliche Intelligenz simulieren.