Machine Learning vs KI: Definition und Erklärung.

In einer sich ständig wandelnden und datengetriebenen IT-Welt sind künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zu unverzichtbaren Technologien geworden. Sie unterstützen Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Im Jahr 2023 überrannte KI die gesamte Welt und prägt seitdem global von ethischen Fragen bis hin zu den Aktienkursen von KI-affinen Technologieunternehmen. Doch wo sind die Unterschiede von Machine Learning vs. KI? Das erfahren Sie in diesem Blog.

Es gibt 5 Arten von KI

Die faszinierende Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) besteht aus fünf zentralen Arten von Künstlicher Intelligenz. Diese Kategorien umfassen Machine Learning, Ausreißererkennung, Computer Vision, NLP (Natural Language Processing) und Knowledge Mining. Jeder dieser Bereiche birgt einzigartige Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten, die spezifische geschäftliche Herausforderungen adressieren und wertvolle Ergebnisse generieren können.

Wir werden detailliert erklären, wie Machine Learning dazu beiträgt, dass Systeme aus Erfahrungen lernen und sich kontinuierlich verbessern.

 

Reminder

KI ist Software, die versucht wie ein Mensch zu handeln und menschliche Fähigkeiten nachahmt.

Ist Machine Learning = KI?

Ja, Machine Learning ist Künstliche Intelligenz. Tatsächlich ist ML die Grundlage für viele weitere KI-Bereiche, da Machine Learning Vorhersagen & Schlussfolgerungen auf bestehende Datensätze ermöglicht.

Der Prozess für einen erfolgreichen Einsatz von einem Machine Learning Model folgt dabei einem Schema mit fünf Schritten.

• Datenerhebung / Datenextraktion
• Labeling
• Training
• Deployment
• Use & Improve

Beispiel aus der Praxis

Die Vorteile von Machine Learning sind greifbar an einem simplen Beispiel aus der Landwirtschaft, welche ihre Erntemenge maximieren will. Machine Learning in der Landwirtschaft ermöglicht präzise Entscheidungen basierend auf umfangreichen Datenanalysen und der Fähigkeit, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. ML-Algorithmen helfen Landwirten, die Effizienz ihrer Betriebe zu steigern, Erträge zu maximieren und Ressourcen zu optimieren.

Durch die Analyse von Daten wie Wetterbedingungen, Bodenbeschaffenheit, Schädlingsbekämpfungsmitteln und Ernteerträgen unterstützt ML dabei, Pflanzen optimal zu säen, mit Ressourcen zu versorgen, Krankheiten und Schädlingsbefall frühzeitig zu erkennen und zum perfekten Zeitpunkt zu ernten. Die Kombination von IoT-Geräten und ML ermöglicht Landwirten, kontinuierlich Daten über ihre Felder zu sammeln und maximale Outputs bei gleichbleibendem Ressourcen-Input zu erzielen.

Bonus: Machine Learning in Azure

Erfahren Sie, wie Sie Machine Learning in Azure nutzen können in unserem kostenlosen Whitepaper. Dort finden Sie auch die vier weiteren Arten von KI, sowie weitere Insights zum Thema Machine Learning vs. KI.

 

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