Op het gebied van technologische innovatie worden twee termen vaak door elkaar gehaald en soms zelfs door elkaar gebruikt: machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI). Hoewel deze concepten ongetwijfeld gerelateerd en onderling verbonden zijn, vertegenwoordigen ze verschillende facetten binnen het bredere landschap van technologie en informatica.
Machine learning definiëren
Machine learning is in wezen een subset van kunstmatige intelligentie. Het gaat om systemen en algoritmen die computers in staat stellen van gegevens te leren en hun prestaties bij specifieke taken te verbeteren zonder expliciete programmering. In wezen maken ML-algoritmen gebruik van patronen en statistische methoden om machines in staat te stellen hun mogelijkheden geleidelijk te verbeteren.
Er zijn drie primaire typen machine learning:
-
Leren onder toezicht: Dit omvat het trainen van een model op gelabelde gegevens, waarbij het algoritme leert van input-output-paren en de uitkomsten voorspelt wanneer er nieuwe input wordt gegeven.
-
Onbewaakt leren: In dit scenario werkt het model met niet-gelabelde gegevens, waarbij wordt geprobeerd patronen of structuren binnen de gegevensset te vinden zonder specifieke richtlijnen voor de uitvoer.
-
Reinforcement Learning: Dit type omvat algoritmen die met vallen en opstaan leren door interactie met een omgeving. Het systeem ontvangt feedback in de vorm van beloningen of straffen op basis van zijn acties.
Kunstmatige intelligentie begrijpen
Kunstmatige intelligentie vertegenwoordigt daarentegen een breder concept dat machines of systemen omvat die taken kunnen uitvoeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is. AI heeft tot doel menselijke intelligentieprocessen te simuleren, zoals leren, redeneren, probleemoplossing, perceptie en taalbegrip.
AI omvat verschillende technologieën, waaronder machinaal leren, maar reikt verder dan deze. Bij AI zijn bijvoorbeeld expertsystemen betrokken. Dit zijn op regels gebaseerde systemen die het besluitvormingsvermogen van een menselijke expert op een specifiek domein nabootsen.
Belangrijkste verschillen
Hoewel machinaal leren een cruciaal onderdeel van AI is, ligt het onderscheid in de reikwijdte en toepassing ervan:
-
Reikwijdte: Machine learning is een subset van AI en richt zich specifiek op het mogelijk maken van machines om van gegevens te leren. AI omvat daarentegen een breder scala aan technologieën en methodologieën die verder gaan dan alleen het leren van data.
-
Toepassing: Machine learning-algoritmen worden toegepast op een breed scala aan taken, van beeldherkenning tot natuurlijke taalverwerking en aanbevelingssystemen. AI omvat deze toepassingen echter samen met expertsystemen, robotica en andere gebieden die menselijke intelligentie simuleren.
