Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Sammelbegriff für verschiedene Strategien und Techniken, die dazu dienen, Maschinen menschenähnlicher zu machen. KI umfasst alles von intelligenten Assistenten wie Alexa bis hin zu Staubsaugerrobotern und autonom fahrenden Autos. Machine Learning (ML) ist einer von vielen anderen Zweigen der KI. ML ist die Wissenschaft der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die Computersysteme verwenden, um komplexe Aufgaben ohne explizite Anweisungen auszuführen. Die Systeme verlassen sich stattdessen auf Muster und Inferenz. Computersysteme verwenden Machine-Learning-Algorithmen, um große Mengen an historischen Daten zu verarbeiten und Datenmuster zu erkennen. Machine Learning ist zwar KI, aber nicht alle KI-Aktivitäten sind Machine Learning.
Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen KI und Machine Learning?
Machine Learning (ML) ist ein eng fokussierter Zweig der künstlichen Intelligenz (KI). Beide Bereiche gehen jedoch über die grundlegende Automatisierung und Programmierung hinaus, um Ergebnisse auf der Grundlage komplexer Datenanalysen zu generieren.
Menschenähnliche Problemlösung
Lösungen für künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) eignen sich für komplexe Aufgaben, die im Allgemeinen präzise Ergebnisse erfordern, die auf erlerntem Wissen basieren.
Ein selbstfahrendes KI-Auto verwendet beispielsweise Computer Vision, um Objekte in seinem Sichtfeld zu erkennen, und die Kenntnis der Verkehrsregeln, um ein Fahrzeug zu steuern.
Ein ML-Algorithmus zur Immobilienpreisgestaltung verwendet beispielsweise Kenntnisse über frühere Verkaufspreise, Marktbedingungen, Grundrisse und Lage, um den Preis eines Hauses vorherzusagen.
Bereiche der Informatik
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind Bereiche der Informatik, die sich auf die Entwicklung von Software konzentrieren, die Daten auf komplexe Weise analysiert, interpretiert und versteht. Wissenschaftler in diesen Bereichen versuchen, ein Computersystem so zu programmieren, dass es komplexe Aufgaben ausführt, die selbstlernend sind. Eine gut konzipierte Software erledigt Aufgaben entweder so schnell oder schneller als eine Person.
Branchenübergreifende Anwendungen
KI-Anwendungen gibt es in allen Branchen. Sie können KI verwenden, um Lieferketten zu optimieren, Sportergebnisse vorherzusagen, landwirtschaftliche Ergebnisse zu verbessern und Empfehlungen zur Hautpflege zu personalisieren.
ML-Anwendungen sind ebenfalls breit gefächert. Sie können eine vorausschauende Planung der Maschinenwartung, dynamische Reisepreise, die Aufdeckung von Versicherungsbetrug und Prognosen zur Einzelhandelsnachfrage umfassen.
Hauptunterschiede: KI und Machine Learning
Machine Learning (ML) ist ein spezifischer Zweig der künstlichen Intelligenz (KI). ML hat im Vergleich zu KI einen begrenzten Umfang und Fokus. KI umfasst mehrere Strategien und Technologien, die nicht in den Bereich des Machine Learning fallen.
Hier sind einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden.
Zielsetzungen
Das Ziel jedes KI-Systems ist es, dass eine Maschine eine komplexe menschliche Aufgabe effizient erledigt. Solche Aufgaben können Lernen, Problemlösung und Mustererkennung beinhalten.
Andererseits besteht das Ziel von ML darin, dass eine Maschine große Datenmengen analysiert. Die Maschine verwendet statistische Modelle, um Muster in den Daten zu erkennen und ein Ergebnis zu erzielen. Das Ergebnis ist mit einer Wahrscheinlichkeit der Richtigkeit oder einem Vertrauensgrad verbunden.
Methods
Das Gebiet der KI umfasst eine Vielzahl von Methoden zur Lösung verschiedener Probleme. Zu diesen Methoden gehören genetische Algorithmen, neuronale Netzwerke, Deep Learning, Suchalgorithmen, regelbasierte Systeme und Machine Learning selbst.
Innerhalb von ML werden Methoden in zwei große Kategorien unterteilt: überwachtes und unüberwachtes Lernen. Überwachte ML-Algorithmen lernen, Probleme mithilfe von Datenwerten zu lösen, die als Eingabe und Ausgabe gekennzeichnet sind. Unüberwachtes Lernen ist eher explorativ und versucht, verborgene Muster in unbeschrifteten Daten zu entdecken.
Implementierungen
Der Prozess der Erstellung einer ML-Lösung umfasst in der Regel zwei Aufgaben:
- Auswahl und Vorbereitung eines Trainingsdatensatzes
- Auswahl einer bereits vorhandene ML-Strategie oder eines Modells, wie z. B. eine lineare Regression oder einen Entscheidungsbaum
Datenwissenschaftler wählen wichtige Datenmerkmale aus und geben sie für das Training in das Modell ein. Sie verfeinern den Datensatz kontinuierlich mit aktualisierten Daten und Fehlerprüfungen. Datenqualität und Vielfalt verbessern die Genauigkeit des ML-Modells.
Die Entwicklung eines KI-Produkts ist in der Regel ein komplexerer Prozess. Daher entscheiden sich viele Menschen für vorgefertigte KI-Lösungen, um ihre Ziele zu erreichen. Diese KI-Lösungen wurden in der Regel nach jahrelanger Forschung entwickelt, und Entwickler stellen sie über APIs für die Integration in Produkte und Dienste zur Verfügung.
Voraussetzungen
ML-Lösungen benötigen für das Training einen Datensatz mit mehreren hundert Datenpunkten sowie ausreichend Rechenleistung, um ausgeführt zu werden. Je nach Anwendung und Anwendungsfall kann eine einzelne Serverinstance oder ein kleiner Servercluster ausreichend sein.
Andere intelligente Systeme können unterschiedliche Infrastrukturanforderungen haben, die von der Aufgabe, die Sie ausführen möchten, und der verwendeten Berechnungsmethode abhängen. High-Computing-Anwendungsfälle erfordern die Zusammenarbeit mehrerer tausend Maschinen, um komplexe Ziele zu erreichen.
Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass sowohl vorgefertigte KI- als auch ML-Funktionen verfügbar sind. Sie können sie über APIs in Ihre Anwendung integrieren, ohne dass zusätzliche Ressourcen erforderlich sind.
Was würde ein Unternehmen benötigen, um mit KI und Machine Learning zu beginnen?
Wenn Sie künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning (ML) einsetzen wollen, sollten Sie zunächst die Probleme definieren, die Sie lösen wollen, oder die Forschungsfragen, die Sie untersuchen wollen. Sobald Sie den Problembereich identifiziert haben, können Sie die geeignete KI- oder ML-Technologie ermitteln, um ihn zu lösen. Es ist wichtig, die Art und Größe der verfügbaren Trainingsdaten zu berücksichtigen und die Daten vorzuverarbeiten, bevor Sie beginnen.
Mit On-Demand-Cloud-Diensten können Sie KI erstellen, ausführen und verwalten. Und die Lernfunktionen können über die Cloud von Amazon Web Services (AWS) erstellt, ausgeführt und verwaltet werden.
Wie können Unternehmen KI und ML nutzen?
Einige Lösungen für Machine Learning (ML) sind für die meisten Unternehmen geeignet:
- Bei der Kundensegmentierung werden Kunden anhand ihres Verhaltens, ihrer Vorlieben und ihrer Eigenschaften für weitere Vertriebs- und Marketingaktivitäten segmentiert. Lesen Sie, wie Lion Parcel AWS für die Kundensegmentierung verwendet.
- Bei der Betrugserkennung werden ungewöhnliche Transaktionen, die entdeckt werden, ausfindig gemacht und gelöst. Lesen Sie, wie Luno AWS zur Betrugserkennung verwendet.
- Bei der Stimmungsanalyse fließt das Kundenfeedback in die Produktstrategie und das Marketing ein. Lesen Sie, wie Zignal Labs AWS für die Stimmungsanalyse verwendet.
Und hier sind Lösungen für künstliche Intelligenz (KI), die für die meisten Unternehmen geeignet sind:
- Chatbots eignen sich für Kundendienstanfragen und Triaging. Lesen Sie, wie MetroPlusHealth AWS für Chatbots verwendet.
- Spracherkennung eignet sich hervorragend, um Besprechungen in schriftliche Protokolle umzuschreiben. Lesen Sie, wie Epiq AWS für Spracherkennung verwendet.
- Computer Vision eignet sich gut für biometrische Erkennungssysteme. Lesen Sie, wie PayEye AWS für Computer Vision verwendet.
Zusammenfassung der Unterschiede: KI vs. Machine Learning
| Künstliche Intelligenz |
Machine Learning |
|
| Wie lautet es? |
KI ist ein weit gefasster Begriff für maschinengestützte Anwendungen, die menschliche Intelligenz nachahmen. Nicht alle KI-Lösungen sind ML. |
ML ist eine Methode der künstlichen Intelligenz. Alle ML-Lösungen sind KI-Lösungen. |
| Am besten geeignet für |
KI eignet sich am besten, um eine komplexe menschliche Aufgabe effizient zu erledigen. |
ML eignet sich am besten, um Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, um spezifische Probleme zu lösen. |
| Methods |
KI kann eine Vielzahl von Methoden verwenden, wie regelbasierte, neuronale Netzwerke, Computer Vision usw. |
Für ML wählen Benutzer manuell Merkmale aus Rohdaten aus und extrahieren sie und weisen Gewichtungen zu, um das Modell zu trainieren. |
| Implementierung |
Die KI-Implementierung hängt von der Aufgabe ab. KI ist oft vorinstalliert und wird über APIs abgerufen. |
Sie trainieren neue oder bestehende ML-Modelle für Ihren spezifischen Anwendungsfall. Vorgefertigte ML-APIs sind verfügbar. |
Wie kann AWS Ihre Anforderungen an KI und Machine Learning unterstützen?
AWS bietet eine breite Palette von Services, mit denen Sie Lösungen für künstliche Intelligenz und Machine Learning (KI/ML) jeder Größe, Komplexität und jedes Anwendungsfalls erstellen, ausführen und integrieren können.
Amazon SageMaker ist eine komplette Plattform, um Ihre ML-Lösungen von Grund auf aufzubauen. SageMaker verfügt über eine vollständige Suite vorgefertigter Modelle für Machine Learning, Speicher- und Rechenkapazitäten sowie eine vollständig verwaltete Umgebung.
Für KI können Sie AWS-Services nutzen, um Ihre eigenen KI-Lösungen von Grund auf zu entwickeln oder vorgefertigte KI-Services in Ihre Lösung zu integrieren.
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