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Der Unterschied zwischen Machine Learning und Künstlicher Intelligenz

Aktualisiert: 31. Mai 2023

Für Menschen, die sich nicht täglich mit Software-Technologie auseinandersetzen, sind die Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen möglicherweise nicht sofort erkennbar, da beide Begriffe - abgesehen von einigen technischen Details - dieselbe Sache zu beschreiben scheinen.

Beide Begriffe sind eng miteinander verwandt. Sie sind jedoch nicht dasselbe. Es gibt immer noch wichtige Punkte, die es zu verstehen gilt, insbesondere für diejenigen, die diese Technologien in ihrem Unternehmen implementieren wollen.

Heute werden wir uns mit den wichtigsten Unterschieden zwischen AI und ML beschäftigen.

Definition und Unterschied:

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein weites Feld, das sich mit der Simulation menschlicher Intelligenz in programmierbaren Maschinen befasst, die wie Menschen denken und lernen. Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI und bezieht sich auf die Verwendung spezieller Algorithmen und statistischer Modelle, die es Maschinen ermöglichen, ihre Leistung zu verbessern, indem sie lernen, mit Daten umzugehen. Zum Vergleich siehe Abbildung unten.



Mit anderen Worten, KI ist das Gesamtkonzept, dass Maschinen Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, während das maschinelle Lernen eine spezifische Möglichkeit ist, KI zu erreichen.


Die Bedeutung von Daten oder Wissen

Klassische KI-Systeme, wie regelbasierte Systeme, brauchen keine großen Datenmengen, um erstellt zu werden, da sie auf vordefinierten Regeln beruhen, um Aufgaben auszuführen. Diese Regeln werden typischerweise von Experten im Fachbereich erstellt, die ein tiefes Verständnis der Problemdomäne haben und die Bedingungen und Aktionen explizit definieren können, die zur Durchführung einer Aufgabe erforderlich sind.

Ein Beispiel dafür ist ein regelbasiertes System zur Erkennung von Objekten in einem Bild, das programmiert wurde, ein Objekt als Auto zu erkennen, wenn es vier Räder und eine bestimmte Form hat oder Sie einen Temperatursensor haben, der das System alarmiert, wenn es einen bestimmten Schwellenwert erreicht. Diese Regeln können von einem Experten auf Wissen oder Formeln definiert werden und benötigen keine großen Datenmengen.

Andererseits benötigen ML-Systeme große Datenmengen, um erstellt zu werden, da sie aus Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern um die beste Lösung zu finden. Diese Systeme verwenden Algorithmen, die Daten analysieren und Muster finden können, die zur Vorhersage oder Entscheidung verwendet werden können.

Ein Beispiel dafür ist ein ML-System zur Erkennung von Objekten in einem Bild, das an einer großen Datenmenge von Bildern trainiert wurde und lernt, Objekte anhand ihrer sogenannten Merkmale wie Farbe, Form und Textur zu erkennen. Dieses System benötigt viele Daten, um von verschiedenen Beispielen zu lernen und auf neue Situationen zu generalisieren. Dies bedeutet, dass ML-Systeme in komplexen Problemräumen Lösungen finden können, bei denen Menschen Schwierigkeiten haben, sie zu verstehen.

Je mehr Daten ein ML-System hat, desto genauer kann es sein. Mit ausreichend Daten kann das System lernen, die Feinheiten der Aufgabe zu erkennen und Vorhersagen mit hoher Genauigkeit zu treffen, auch in unsicheren Situationen. Mit zu wenig Daten kann das System möglicherweise nicht gut lernen oder generalisieren, was zu schlechter Leistung führt.

Zusammenfassend benötigen klassische KI-Systeme keine große Menge an Daten, da sie auf vordefinierten Regeln basieren, während ML-Systeme viele Daten benötigen, da sie von Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern. ML-Systeme sind in Bereichen geeignet, in denen die Regeln schwer zu definieren, komplex oder viele verschiedene Merkmale vorhanden sind.

Techniken:



Abstrakte Darstellung eines Entscheidungsbaums

Regelbasierte KI:

Experten-Systeme: Experten-Systeme sind regelbasierte KI-Systeme, die eine Wissensbasis verwenden, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen. Die Wissensbasis wird von Experten aus dem Fachgebiet erstellt und enthält eine Reihe von Wenn-Dann-Regeln, die die Bedingungen und Aktionen definieren, die zur Durchführung einer Aufgabe erforderlich sind. Experten-Systeme können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, wie zum Beispiel bei der medizinischen Diagnostik, der finanziellen Prognose und der wissenschaftlichen Forschung.

Entscheidungsbaum: Entscheidungsbäume sind eine Art von regelbasiertem System, das eine baumähnliche Struktur verwendet, um eine Reihe von Entscheidungen darzustellen. Jeder Knoten im Baum repräsentiert eine Entscheidung und die Zweige repräsentieren die möglichen Ausgänge. Entscheidungsbäume können für Aufgaben wie Klassifizierung und Vorhersage verwendet werden.

Dies sind einige häufige Techniken in regelbasierten AI-Systemen. Alle verwenden vordefinierte Regeln, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen, und sie können in einer Vielzahl von Anwendungen, je nach dem Fachgebiet, in dem sie angewendet werden, eingesetzt werden.


Machine Learning Methoden:

  • Clustering

  • Gradient Boosting

  • Artificial neural network

  • Reinforcement learning

  • ...

Im Rahmen der Methoden gibt es für das Lernen anhand der Daten unterschiedliche Vorgehensweisen:

  • Supervised Lernen: Supervised Lernen ist ein Typ des ML, bei dem das System an einem beschrifteten Datensatz trainiert wird, bei dem das korrekte Ergebnis für jeden Eingang bereits bekannt ist. Das System verwendet dann diese Trainingsdaten, um Vorhersagen auf neue, unbekannte Daten zu treffen. Häufig verwendete Algorithmen im supervised Lernen sind Lineare Regression, Logistische Regression und Support-Vektor-Maschinen (SVMs).

  • Unüberwachtes Lernen: Unüberwachtes Lernen ist eine Art von ML, bei der das System keine beschrifteten Daten erhält. Das System muss selbst Muster und Beziehungen in den Eingabedaten finden. Gängige Algorithmen, die im unüberwachten Lernen verwendet werden, sind k-Means-Clustering und Hauptkomponentenanalyse (PCA).

  • Semi-überwachtes Lernen: Semi-überwachtes Lernen ist eine Art von ML, bei der das System eine geringe Menge an beschrifteten Daten und eine große Menge an unbekannten Daten erhält. Das System muss die beschrifteten Daten verwenden, um Muster in den unbekannten Daten zu finden. Gängige Algorithmen, die im semi-überwachten Lernen verwendet werden, sind Selbstausbildung und Co-Training.

  • Reinforcement Learning: Reinforcement Learning ist eine Art von ML, bei der das System durch Interaktion mit einer Umgebung und Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen lernt. Gängige Algorithmen, die im Reinforcement Learning verwendet werden, sind Q-Learning und SARSA.

  • Deep Learning: Deep Learning ist eine Art von ML, die auf neuronalen Netzen mit mehreren Schichten basiert. Diese Netze sind in der Lage, komplexe Muster in Daten zu lernen und wurden für herausragende Ergebnisse in Aufgaben wie Bilderkennung und Natural Language Processing (NLP) verwendet. Gängige Algorithmen, die im Deep Learning verwendet werden, sind Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).

Es gibt mehrere Gründe, warum es in den letzten Jahren große Fortschritte bei maschinellen Lernsystemen (ML) gegeben hat:

  1. Verfügbarkeit von Daten: Mit der Explosion digitaler Daten steht jetzt eine enorme Menge an Daten zur Verfügung, die für das Training von ML-Modellen genutzt werden kann. Diese Daten können verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die eine Vielzahl von Aufgaben mit hoher Genauigkeit lernen können. Regelbasierte Systeme hingegen basieren auf vordefinierten Regeln, die in der Regel von Experten erstellt werden, was ein zeitaufwendiger und arbeitsintensiver Prozess ist.

  2. Skalierbarkeit: ML-Systeme können einfach skaliert werden, um große Datenmengen und komplexe Aufgaben zu verarbeiten. Sie können auf großen Datensätzen trainiert werden und dann für die Ausführung von Aufgaben auf neuen Daten eingesetzt werden. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, das Wissen aus einer Domäne auf eine ähnliche Domäne anzuwenden, indem sie mit kleineren Datensätzen neu trainiert werden. Regelbasierte Systeme können dagegen durch die Anzahl der definierten Regeln und die Komplexität der Aufgaben, die sie ausführen können, beschränkt sein.

  3. Anpassbarkeit: ML-Systeme können sich an neue Situationen anpassen und eine Vielzahl von Aufgaben ausführen. Sie können aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Regelbasierte Systeme werden jedoch in der Regel für bestimmte Aufgaben entwickelt und können sich nicht an neue Situationen anpassen. Oder sie können auf neuen Daten ohne Änderung des Modells neu trainiert werden. Regelbasierte Systeme müssen von Grund auf neu definiert werden.

Zusammenfassung:

Wir hoffen, dass wir mit diesem Artikel ein paar erste grundsätzliche Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz und Machine Learning beantworten konnten. War dir der Inhalt des Artikels bereits bekannt? Du möchtest in einem Hightech-Unternehmen arbeiten, in dem Software-Projekte wieder Spaß machen? Dann bewirb dich bei uns.

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