Künstliche Intelligenz (KI) ist in allem verbreitet, von der Autokorrektur bis zu Musikempfehlungen, von Frankensteins Monster bis zu Replikanten und paranoide Roboter. KI wurde in den 1950er Jahren formalisiert, ist über die spekulative Fiktion hinausgegangen und ein unvermeidlicher Teil unseres Alltagslebens.
In den letzten Jahren hat die Zahl der Softwareprojekte, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, deutlich zugenommen. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden zwar oft synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Stellen Sie sich KI als Intelligenz und ML als Wissen vor.
Der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die typischerweise mit menschlicher Aktivität und Intelligenz in Verbindung gebracht werden: Denken, Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wahrnehmung usw. Jede „intelligente“ Aktivität einer Maschine fällt unter KI. Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes menschliches Verhalten zu imitieren.
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. ML ist eine Reihe von Algorithmen, die zur Erzielung künstlicher Intelligenz entwickelt wurden: Diese Algorithmen müssen aus Daten lernen, sich bei zusätzlicher Datenaufnahme selbst anpassen und ein Ziel erreichen können, ohne explizit programmiert zu werden.
Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
ML-Aufgaben werden häufig in zwei Hauptkategorien eingeteilt: Überwachtes Lernen und Unüberwachtes Lernen. Um große Datensätze angemessen zu analysieren und daraus Nutzen zu ziehen, sind oft beide Methoden erforderlich.
Ein überwachter Lernalgorithmus leitet aus einem Trainingssatz ein Vorhersagemodell ab: einen Algorithmus, der eine Schlussfolgerung basierend auf dem typischen Pfad von der Eingabe zur Ausgabe abbilden kann. Ziel des überwachten Lernens ist es, bei neuen Daten (Eingabe) die Ausgabe dieser Daten (genau) vorhersagen zu können.
Eine einfache Datenklassifizierungsaufgabe kann beispielsweise mit einem überwachten Lernalgorithmus angegangen werden, wenn genügend Daten vorliegen – Daten vom Typ x fallen in Kategorie z. Wenn neue Daten hinzugefügt werden, kann der Algorithmus erkennen, dass Daten vom Typ [x] anhand von [y] Kennungen in Kategorie [z] eingeordnet werden können. Überwachte Lernalgorithmen benötigen in der Regel menschliche Unterstützung, um Etikett die Daten.
Ein Algorithmus für unüberwachtes Lernen hingegen versucht, Gemeinsamkeiten in Daten zu finden (ohne menschliche Kennzeichnung der Daten), um Erkenntnisse zu gewinnen. Ein unüberwachter Algorithmus kann anhand einer Dateimenge Daten basierend auf den Merkmalen, Inhalten oder Metadaten der Dokumente in Untergruppen gruppieren.
Clustering ist beispielsweise eine Art unüberwachter Lernalgorithmus: Clustering-Algorithmen durchsuchen Daten, um natürliche Cluster zu entdecken und zu identifizieren, die darauf hinweisen, dass es sich um denselben Datentyp handelt – das können bestimmte Arten personenbezogener Informationen, Formate, die typischerweise personenbezogene Informationen enthalten, und mehr sein.
Tiefes Lernen
Deep Learning umfasst eine Reihe von Algorithmen, die sowohl überwachte als auch unüberwachte Machine-Learning-Aufgaben ausführen. Diese Algorithmen orientieren sich an der Art und Weise, wie Menschen Daten verarbeiten und Muster erkennen. Es handelt sich um eine weitere Ebene der Klassifizierung und Clusterung, die dazu beiträgt, unabhängige und unbeschriftete Daten zu verstehen.
Deep Learning erweitert die Abbildung und Analyse großer Datensätze um ein neues Niveau. Es ermöglicht eine mehrschichtige Architektur, um komplexe Datenherausforderungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Auswertung von Big Data und die Verarbeitung ansonsten unstrukturierter und vielfältiger Datensätze besser zu bewältigen.
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