Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen stehen in letzter Zeit im Rampenlicht, da Unternehmen immer vertrauter mit ihrer Nutzung im Geschäftsbetrieb werden.
Obwohl sie oft zusammen diskutiert werden, sind künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zwei verschiedene Dinge und können verschiedene Anwendungen haben. Hier erfahren Sie alles, was Sie über den Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wissen müssen und wie sich dies auf Ihr Unternehmen auswirkt.
Was ist künstliche Intelligenz?
KünstlicheIntelligenz ist die Programmierung von Computern zur Ausführung von Aufgaben, die normalerweise menschliche Eingaben erfordern. Ein Computersystem ahmt typischerweise menschliche kognitive Fähigkeiten des Lernens oder der Problemlösung nach.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (Machine Learning) geschieht, wenn Computer Datensätze (wie Zahlen, Fotos, Text usw.) sortieren, um bestimmte Dinge zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Je mehr Daten es hat, desto besser und genauer wird es bei der Identifizierung von Unterschieden in den Daten.
Maschinelles Lernen erfordert typischerweise menschliche Eingaben, um mit dem Lernen zu beginnen, aber dies ist so einfach wie eine Person, die einen anfänglichen Datensatz bereitstellt. KI und maschinelles Lernen sind Begriffe, die austauschbar verwendet werden, aber das sollten sie nicht.
Der Hauptunterschied zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen besteht darin, dass KI ein allgemeines System mit kognitiven Fähigkeiten ist und maschinelles Lernen die Art und Weise ist, wie Systeme Datensätze sortieren und kognitive Intelligenz und Fähigkeiten aufbauen. Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der künstlichen Intelligenz.
Jedes maschinelle Lernen ist künstliche Intelligenz, aber nicht jede künstliche Intelligenz ist maschinelles Lernen.
Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen
Es gibt große Chancen für Unternehmen, künstlicheIntelligenz und maschinelles Lernen zu nutzen. Wir werden einige davon im Folgenden besprechen.
1. Empfehlungen und Algorithmen
Unternehmen können KI und maschinelles Lernen nutzen, um Algorithmen zu erstellen, die Benutzern Produkte oder Dienstleistungen empfehlen und Produkte, die ein Benutzer wünscht, genau empfehlen.
Ein großartiges Beispiel ist der Algorithmus eines Streaming-Dienstes, der Shows und Filme basierend auf der Sehgewohnheit und den Bewertungen vorschlägt. Diese Empfehlungen werden im Laufe der Zeit besser, da die Maschine mehr Sehgewohnheiten zur Analyse hat.
2. Bildsuche
Wenn eine Maschine Daten in Form von Bildern erhält, lernt sie die wichtigsten Merkmale und Unterscheidungsmerkmale. Diese Art des maschinellen Lernens hilft Menschen, Geräte für die visuelle Suche zu verwenden, und Google Lens ist ein großartiges Beispiel dafür.
Nehmen wir an, jemand ist in der Öffentlichkeit und sieht jemanden, der ein Paar Schuhe trägt, das ihm gefällt. Sie können keine Marke identifizieren, also machen sie ein Foto des Schuhs mit Google Lens. Es prüft das Bild auf erkennbare Merkmale und Eigenschaften und sucht im Internet nach einer Übereinstimmung, die den Suchenden schließlich zu dem exakten Paar Schuhen führt.
3. Sentiment-Analyse
KI und maschinelles Lernen können die Stimmung hinter Aussagen verstehen und sie als positiv, neutral oder negativ klassifizieren.
Social Listening-Tools sind eine beliebte Marketinganwendung der Sentiment-Analyse, und die Tools analysieren typischerweise Online-Gespräche über Marken und verwenden Schlüsselwörter, um zu bestimmen, ob Menschen in ihren Aussagen positiv oder negativ sind.
4. Spracherkennung
Maschinen können auch lernen, Geräusche und Klangmuster zu erkennen, sie zu analysieren und die Daten zu verwenden, um Antworten zu geben. Zum Beispiel kann Shazam einen Ton verarbeiten und den Benutzern mitteilen, welches Lied gerade abgespielt wird, und Siri kann Antworten auf die Sprachfrage eines Benutzers liefern.
Vorteile von KI und maschinellem Lernen
Die Nutzung von KI und maschinellem Lernen kann einer Marke, die sie nutzen möchte, eine Reihe von Vorteilen bringen:
- Datenanalyse : Wenn Systeme bei der Datenverarbeitung effizienter werden, verfügen Teams über eine Quelle nützlicher und genauer Informationen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen können.
- Effizienz und Zeitmanagement: maschinelles Lernen und KI können alltägliche Routineaufgaben übernehmen und es Teams ermöglichen, sich auf dringende Probleme zu konzentrieren, die ein Computer nicht bearbeiten kann.
- Schnelle Lösungen: intelligente Maschinen können schneller Lösungen finden, als Menschen es können. Zum Beispiel kann ein Mensch eine Liste vertrauenswürdiger Quellen zu einem Thema erstellen, aber Google Suche würde dies schneller tun.
Unabhängig von den Unterschieden ist eines offensichtlich; KI ist für Unternehmen von Vorteil und die Anpassung von Tools an Ihre Geschäftsstrategie kann Ihnen einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen.
Quelle: Hubspot
Hinterlasse jetzt einen Kommentar