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Die Unterschiede zwischen ML und KI erklärt: Ein umfassender Leitfaden

王林
Freigeben: 2023-09-21 16:57:01
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Die Unterschiede zwischen ML und KI erklärt: Ein umfassender Leitfaden

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden manchmal als austauschbar angesehen, tatsächlich unterscheiden sie sich jedoch grundlegend, obwohl ihre Konzepte verwandt sind. Aus der grundlegendsten Perspektive ist künstliche Intelligenz eine Art Computersoftware, die die Denkweise von Menschen simulieren und komplexe Aufgaben wie Analyse, Argumentation und Lernen erledigen kann. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das auf Daten trainierte Algorithmen verwendet, um Modelle zu erstellen, die diese komplexen Aufgaben ausführen können. Derzeit wird die meiste künstliche Intelligenz durch maschinelles Lernen erreicht, daher werden die beiden Begriffe oft synonym verwendet. Künstliche Intelligenz ist jedoch ein weit gefasster Begriff, der sich auf die Verwendung von Computersoftware und -systemen zur Simulation menschlicher kognitiver Fähigkeiten bezieht. Maschinelles Lernen ist eine spezifische Methode der künstlichen Intelligenz. Was ist also der Unterschied zwischen ML und KI? Lesen Sie weiter

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen Priorität einräumt, die es Computern ermöglichen, ohne spezielle Programmierung zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Durch wiederholtes Lernen aus Daten kann ein Computersystem daher lernen, Muster zu erkennen, die Daten zu verstehen und seine Leistung bei einer bestimmten Aufgabe zu verbessern.

Wenn Algorithmen für maschinelles Lernen mit neuen, bisher unbekannten Daten versorgt werden, nutzen sie Trainingsdaten, um Muster, Korrelationen und Erkenntnisse zu entdecken und nutzen diese Daten dann, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Verarbeitung natürlicher Sprache, Bild- und Audioerkennung, Empfehlungssysteme, selbstfahrende Autos und verschiedene Branchen profitieren von datengesteuerten Vorhersagen und Lösungen.

Was ist künstliche Intelligenz? Künstliche Intelligenz ist eine Nachahmung menschlicher Intelligenz in Computern, die so organisiert sind, dass sie Aktivitäten denken, verstehen und ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Es wird angenommen, dass Systeme der künstlichen Intelligenz mehrere Teile menschlicher intellektueller Prozesse nachahmen, wie etwa Problemlösung, Argumentation, Lernen, Wahrnehmung und Sprachverständnis.

Hauptunterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Künstliche Intelligenz

1956 wurde der Begriff „Künstliche Intelligenz“ erstmals von John McCarthy verwendet, der auch die ursprüngliche Künstliche Intelligenz-Konferenz organisierte.

AI steht für Artificial Intelligence, wobei Intelligenz wird als die Fähigkeit beschrieben, Wissen zu verstehen und anzuwenden.
  • KI ist eine große Familie, zu deren Komponenten ML und DL gehören.
  • Ihre Motivation besteht darin, die Chancen auf Wohlstand und nicht auf Perfektion zu verbessern.
  • Künstliche Intelligenz konzentriert sich auf die Entwicklung der Fähigkeit dazu Verschiedene intelligente Systeme ausführen, die komplexe Aufgaben ausführen
  • Es führt intelligente Arbeit als Computerprogramm aus
  • Ziel ist es, natürliche Intelligenz zur Lösung komplexer Probleme zu nutzen
  • Künstliche Intelligenz hat ein breites Anwendungsspektrum und entwickelt sich zu einem System, das ahmt das Lösen menschlicher Probleme nach
  • Künstliche Intelligenz bringt Weisheit
  • Maschinelles Lernen
Der Begriff „maschinelles Lernen“ wurde erstmals 1952 vom IBM-Informatiker Arthur Samuel verwendet, einem Kolonisator auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und Computerspiele

ML steht für maschinelles Lernen und wird als Steigerung des Fachwissens oder der Fähigkeiten beschrieben.
  • Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz.
  • Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Genauigkeit und nicht auf dem Wohlstand.
  • Maschinelles Lernen widmet sich der Entwicklung von Maschinen, die die Arbeit erledigen können für die sie weiterqualifiziert wurden
  • Aufgabensystemmaschinen erfassen Daten und lernen aus den Daten
  • Die Motivation besteht darin, aus Daten Wissen für bestimmte Aufgaben zu gewinnen, um die Leistung zu verbessern
  • Der Umfang des maschinellen Lernens ist begrenzt
  • Maschinelles Lernen umfasst die Erzeugung von Selbst -Lernalgorithmen
  • Maschinen lernen zu meistern

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Quelle:51cto.com
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