Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gehören zum Bereich der Informatik. Beide Begriffe sind korreliert und werden von den meisten Menschen häufig synonym verwendet. KI und maschinelles Lernen sind jedoch nicht dasselbe und es gibt einige wesentliche Unterschiede, die ich hier diskutieren werde. Gehen wir also ohne weiteres auf die Details ein, um den Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen zu erkennen.

Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, Aufgaben zu lösen, die üblicherweise von intelligenten Wesen oder Menschen ausgeführt werden. KI ermöglicht es Maschinen, Aufgaben “intelligent” auszuführen, indem sie menschliche Fähigkeiten imitieren. Andererseits ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Es ist der Prozess des Lernens aus Daten, der in Form von Algorithmen in die Maschine eingespeist wird.

Künstliche Intelligenz und ihre realen Vorteile

Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft des Trainings von Computern und Maschinen, um Aufgaben mit menschlicher Intelligenz und Denkfähigkeit auszuführen. Mit AI in Ihrem Computersystem können Sie in jedem Akzent oder in jeder Sprache sprechen, solange im Internet Daten darüber vorhanden sind. AI kann es aufnehmen und Ihren Befehlen folgen.

Wir können die Anwendung dieser Technologie in vielen der Online-Plattformen sehen, die wir heute genießen, wie Einzelhandelsgeschäften, Gesundheitswesen, Finanzen, Betrugserkennung, Wetteraktualisierungen, Verkehrsinformationen und vielem mehr. Tatsächlich gibt es nichts, was die KI nicht kann.

Maschinelles Lernen und sein Prozess

Dies basiert auf der Idee, dass Maschinen durch Erfahrung lernen und sich anpassen können sollten. Maschinelles Lernen kann durch Angabe der Computerbeispiele in Form von Algorithmen erfolgen. Auf diese Weise wird anhand der angegebenen Beispiele gelernt, was zu tun ist.

Sobald der Algorithmus bestimmt, wie die richtigen Schlussfolgerungen für eine Eingabe gezogen werden sollen, wendet er das Wissen auf neue Daten an. Und das ist der Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Der erste Schritt besteht darin, Daten für eine Frage zu sammeln, die Sie haben. Der nächste Schritt besteht darin, den Algorithmus zu trainieren, indem er der Maschine zugeführt wird.

Sie müssen das Gerät ausprobieren lassen, dann Feedback sammeln und die gewonnenen Informationen verwenden, um den Algorithmus zu verbessern und den Zyklus zu wiederholen, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erhalten. So funktioniert das Feedback für diese Systeme.

Beim maschinellen Lernen werden Statistiken und Physik verwendet, um bestimmte Informationen in den Daten zu finden, ohne dass eine spezifische Programmierung darüber erforderlich ist, wo gesucht oder welche Schlussfolgerungen gezogen werden müssen. Heutzutage werden maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz auf alle Arten von Technologien angewendet. Einige von ihnen umfassen CT-Scan, MRT-Geräte, Autonavigationssysteme und Lebensmittel-Apps, um nur einige zu nennen.

Fazit

Mit einfachen Worten, künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft, Maschinen zu schaffen, die menschenähnliche Eigenschaften des Denkens und der Problemlösung haben. Auf diese Weise können Maschinen ohne explizite Programmierung aus früheren Daten lernen und Entscheidungen treffen. Kurz gesagt, das Ziel der KI ist es, intelligente Maschinen zu schaffen. Und das durch die Kombination von maschinellem Lernen und tiefem Lernen usw.

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