Antworten:
Ich sehe den Unterschied insbesondere im automatischen Lernen, d. h. KI entwicklet aus Fragen und Antworten eigene Lösungsansätze und Hinweise. KI kommt nach dem maschinellen Lernen.
KI muss sich aus dem Wissen und neues Wissen aufbauen. Maschinelles Lernen eine Basis um eine Grundlage für KI zu sein.
Beim maschinellen Lernen nutzen Computer bereitgestellte Daten, um selbständig zu lernen. Es ist ein Baustein der künstlichen Intelligenz. Beispiel ist die Bilderkennung bei Google.
Bei der künstlichen Intelligenz (KI) führt eine Maschine eine Aufgabe aus, bei der ein Mensch seinen Verstand nutzen müsste. Beispiele sind Chatbots, die aufgrund von 3 Stichwörtern eine ganze Geschichte produzieren.
Management-Coach / Berater - Krisenintervention CascadeIT Glattfelden
Künstliche Intelligenz
Der Begriff Künstliche Intelligenz bezeichnet Maschinen, die menschliche kognitive Fertigkeiten wie das Lösen von Problemen oder andere Fähigkeiten nachahmen, die Sprache, Sprechen und strategisches Denken voraussetzen. KI-Anwendungen versetzen Maschinen in die Lage, bestimmte menschliche Aufgaben genauso gut oder sogar besser auszuführen. Im Zeitalter von Big Data wird KI immer wichtiger. Mit einer unbegrenzten Zahl an Datenpunkten und der konstanten Generierung neuer Daten wird es für den Menschen bald nicht mehr möglich sein, diese zu sichten, zu ordnen, zu analysieren, zu bewerten und logische Schlüsse daraus zu ziehen. Und das bei alltäglichen Aufgaben wie der Vereinbarung von Terminen, der Suche nach Software-Fehlern und Maschinenstörungen oder dem Organisieren von Mitarbeitern oder freiberuflich tätigen Technikern. Tatsächlich setzen heute viele erfolgreiche Field Service Provider bereits stark auf KI, um all diese Aufgaben effizient zu bewältigen.
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Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist in der Künstlichen Intelligenz der nächste logische Schritt. Zwei Erkenntnisse haben ML vorangetrieben: die Vorstellung, dass Maschinen das Lernen lernen können und das Internet. Maschinen etwas beizubringen, ist ein mühsames Unterfangen. Wenn man ihnen jedoch Zugang zur grenzenlosen Datenfülle des Internets verschafft, können sie selbst lernen - und das hat zahllose neue Perspektiven eröffnet. Wie etwa Deep Learning.
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Deep Learning
Deep Learning unterscheidet sich vom Maschinellen Lernen, indem es Maschinen in die Lage versetzt, über die verfügbaren Daten hinaus zu lernen. Das beinhaltet die Fähigkeit, Informationen zu analysieren und zu bewerten, um logische Schlüsse zu ziehen, Lösungswege auszuwählen und aus Fehlern zu lernen. Je mehr Daten eine Maschine also empfängt, desto grösser ist ihre Lernfähigkeit und desto "intelligenter" kann sie werden. Obwohl es die künstlichen neuronalen Netze, die die Grundlage dieser Technologien bilden, bereits seit den 1950er Jahren gibt, haben erst die bahnbrechenden Entwicklungen des letzten Jahrzehnts die Lernkurve stark verbessert. Die am meisten verbreiteten modernen Applikationen sind Stimm- und Bilderkennung. Das Niveau der Datenanalyse ermöglicht jedoch viele vorausschauende Applikationen, wie enorme Verbesserungen in der vorausschauenden Wartung, sicherere autonome Fahrzeuge, die Vorhersage von Krankheiten oder Rückfällen.
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BVMW Kreisgeschäftsführer Limburg-Weilburg, Hochtaunuskreis HGFT Handelsvertretung Frank Täffner UG (haftungsbeschränkt) Waldbrunn (Westerwald)
Worauf will der Fragesteller hinaus ?
Maschinelles Lernen sind bspw. die Computer von google&co die im Internet Daten einsammeln und uns dann wieder zur Verfügung stellen. Dies ist dann maschinelles Lernen.
Das kann man beliebig fortführen bis hin zur Weiterverarbeitung dieser Daten. Dann wäre dies schon wieder künstliche Intelligenz weil Weiterverarbeitung.
Die Entwicklung wird hier immer schneller werden. Beachte die technologische Exponentialfunktion.
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Maschinelles Lernen ist eine Teildisziplin der KI. Was KI eigentlich ist, ist nicht exakt definiert. Letzlich geht es um Modellierung menschlichen Verhaltens. Beim maschnellen Lernen wird das Verhaltensmodell algorithmisch aus Erfolg und Misserfolg angepasst.
stv. Institutsleiter Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB Karlsruhe
Aus meiner Sicht umfasst Maschinelles Lernen Methoden (unüberwachtes/teilüberwachtes/überwachtes Lernen), um KI verfügbar oder nutzbar zu machen.
Weitere Infos dazu siehe https://www.iosb.fraunhofer.de/servlet/is/80216/8-Seiter_Kuenstliche%20Intelligenz_final.pdf
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