Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz

Die ganze Welt befindet sich derzeit aufgrund der COVID-19-Pandemie im Lockdown. Schulen, Hochschulen und sogar Büros wurden geschlossen, um eine weitere Ausbreitung des Virus zu verhindern. Wenn Sie sich schon immer mit einigen neuen Technologien weiterbilden oder mehr darüber erfahren möchten, ist dies die beste Zeit.

Angenommen, maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind eine der Fähigkeiten oder Technologien, die Sie erforschen möchten, dann sind Sie hier richtig. Es gibt viele KI- und maschinelle Lernkurse im World Wide Web, die von mehreren Online-Schulungsinstituten angeboten werden. Im Gegensatz zu den meisten von ihnen werden wir die Grundlagen von ML und KI in den meisten Laienbegriffen durchgehen. Wir werden auch einige Unterschiede zwischen den beiden im zusammenfassenden Abschnitt durchgehen. Fangen wir ohne weiteres an.

Künstliche Intelligenz (KI):

Wenn Sie einen der Iron-Man-Filme gesehen haben oder ein einigermaßen modernes Smartphone verwenden, haben Sie wahrscheinlich schon von künstlicher Intelligenz (KI) gehört. Zur Auffrischung: JARVIS in Iron-Man-Filmen ist eine KI. Auch Google Assistant in Ihrem Android-Gerät oder Siri in Ihrem Apple-Gerät, die wir alle kennen, ist das beste Beispiel, das wir uns für künstliche Intelligenz vorstellen können. Künstliche Intelligenz ist jedoch viel mehr als Ihr Assistent.

Lassen Sie uns die Definition durchgehen, um zu verstehen, was künstliche Intelligenz ist:

“ Die Informatik definiert die Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz als das Lernen von „ intelligenten Agenten “: jedes Gerät, das sich an seine Umgebung anpasst und notwendige Maßnahmen ergreift, die seine Chance maximieren, seine Ziele erfolgreich zu erreichen. Eine detailliertere Definition beschreibt KI als „die Fähigkeit eines Systems, die von externen Agenten abgeleiteten Daten richtig zu verstehen, aus solchen Daten zu lernen und diese Erkenntnisse zu nutzen, um bestimmte Ziele und Aufgaben durch flexible Anpassung zu erreichen“.

Laienhaft ausgedrückt ist KI ein künstlich geschaffenes System, das versucht, menschliches Verhalten und Handeln nachzuahmen, insbesondere bei der Lösung komplexer Probleme wie der Klassifizierung von Hunden und Katzen auf der Grundlage von Bildern, Gesichtserkennung, Arzneimittelforschung, Musikerstellung usw.

Die meisten Kurse zu KI und maschinellem Lernen führen uns nicht in die folgenden drei Arten von lernenden KI-Systemen ein:

• Schmale KI (schwache KI) : Derzeit sind alle Hype- und KI-Anwendungen hier. Es ist ein System der künstlichen Intelligenz, das eine bestimmte Aufgabe genauso oder besser als Menschen ausführen kann. Es ist im Allgemeinen nicht in der Lage, Bewusstsein zu erfahren. B. Gesichtsdetektoren in sozialen Medien, Objekt- und Formerkennung, KI in Spielen usw.
• Allgemeine KI (starke KI) : Es ist ein KI-System, das einen allgemeinen Zustand erreicht hat, in dem es jede intellektuelle Aufgabe mit der gleichen Genauigkeit wie die von Menschen ausführen kann. Es ist in der Lage, Bewusstsein zu erfahren.
• Super-KI (Theoretische KI) : Es ist ein KI-System, das die menschliche Intelligenz in allen Aspekten übertrifft. Es kann sogar den klügsten Menschen schlagen. Die meisten Menschen sind besorgt über diese Art von KI. Berühmte Gesichter wie Elon Musk glauben, dass diese KI-Systeme wahrscheinlich zum Aussterben der Menschheit führen werden.

Um den KI-Teil zusammenzufassen :

Es ist ein breites Gebiet der Informatik, das Maschinen zu menschenähnlicher Intelligenz befähigt. Die meiste KI-Arbeit wird derzeit in der Kategorie „Narrow AI“ geleistet. Wir sind weit davon entfernt, General oder Super AI zu erschaffen.

Maschinelles Lernen (ML):

Wenn Sie die jüngsten Ankündigungen eines großen Technologiegiganten verfolgen, werden Sie diesen Begriff gehört haben. Wie Microsoft kürzlich ihre Arbeit an einer verbesserten „FIND“-Funktion in MS-Word angekündigt hat, die jetzt ML verwendet, um beabsichtigte Wörter zu finden, selbst wenn Sie einen Tippfehler im Textfeld „Suchen“ gemacht haben („Strg + F“).

Lassen Sie uns zuerst die Definition durchgehen:

„ Maschinelles Lernen ist eine detaillierte Untersuchung von Computeralgorithmen, die sich durch Erfahrung automatisch anpassen. „

Es ist ein Teil der KI. Es ermöglicht Systemen, automatisch aus ihrer Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Dies geschieht, weil ML auf einem ausgeklügelten Satz von Algorithmen sowie (meistens) strukturierten und bereinigten Daten mit Labels beruht . ML-Systeme versuchen, Beziehungen zwischen den Merkmalen (Spalten oder Attribute oder wesentliche Daten) der Daten zu lernen. Die Daten werden dem ML-Modell von Ihnen bereitgestellt.

Das Grundverständnis besteht darin, aus den wesentlichen Merkmalen und deren Zusammenhang mit dem Label die Lösung der Aufgabe abzuleiten. Durch das Lernen von Beziehungen identifiziert es Muster, die inhärente Natur der Daten und wie sich ihre Werte auf den Namen auswirken. Basierend auf dem, was es aus der Analyse der Daten gewonnen hat, trifft es fundierte Entscheidungen unter Verwendung verschiedener Algorithmen. Das Modell wird mit den im Training verwendeten Daten trainiert, anhand von Validierungsdaten auf Leistung und Genauigkeit validiert und anhand der Testdaten getestet.

ML-Systeme benötigen im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden keine explizit codierte Logik für die Lösung. Anstatt beispielsweise die Formel/These zur Vorhersage von Verkäufen fest zu codieren, lernt das Modell selbst die Philosophie auf der Grundlage von Mustern und Beziehungen, die es während der Trainingsphase aufnimmt. Es gibt drei Arten von ML-Algorithmen:

• Überwachtes Lernen : Hier bestehen die Trainingsdaten aus Labels. Es fungiert als Supervisor für das ML-Modell. Daher der Name Supervised Learning. B. lineare Regression, Entscheidungsbäume usw.
• Unüberwachtes Lernen : Hier haben die Trainingsdaten keine Labels. Stattdessen findet das ML-Modell auf der Grundlage der Daten selbst Muster und extrahiert nützliche Funktionen. Es heißt Unsupervised Learning, da es keinen Betreuer gibt. Sie werden häufig für Clustering verwendet – z. B. K-Means-Clustering, Assoziation usw.
• Reinforcement Learning : Die meisten Kurse zu KI und maschinellem Lernen sagen nicht viel über diesen Typ aus. Die Schlüsselidee besteht darin, den Agenten für die Durchführung korrekter Aktionen zu belohnen. Bestrafen Sie sie auch für jeden falschen Schritt. Folgen Sie dem Trial-and-Error-Ansatz, genau wie Spiele, zum Beispiel Q-Learning.

Eine typische Anwendung von ML umfasst – Verkaufsprognosen, Prognosen, Betrugserkennung usw.

Zusammenfassung von KI vs. ML

KI

• Es ahmt menschliche Intelligenz oder Verhalten nach
• Ein weiter gefasster Begriff
• Es ist immer noch ein Forschungsgebiet.
• Es wird derzeit in mehreren Bereichen und in der Produktentwicklung implementiert.

ML

• Es ist eine Technik, die es einem Computer ermöglicht, aus den vorhandenen Daten zu lernen.
• Die meisten ML-Anwendungen sind bereits in mehreren Branchen und der Produktentwicklung im Einsatz.

Überprüfen Sie daher bei der Auswahl von Kursen zu KI und maschinellem Lernen , ob alle diese Abschnitte abgedeckt sind.