Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Vergleich.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie von künstlicher Intelligenz, mit der Maschinen aus vergangenen Daten oder Erlebnissen lernen können. ML-Modelle sind nicht explizit dafür programmiert, Algorithmen zu produzieren, mit denen sich wiederholt genaue Ergebnisse erzielen lassen.

Beispielsweise setzt Speech-to-Text-Suche auf ML, um gesprochene Wörter auf eurem Smartphone in Text zu übersetzen. Im Gesundheitswesen nutzen Ärzte maschinelles Lernen, um die Bildanalyse zu beschleunigen, und im Bankensektor erleichtert ML die Betrugserkennung.

Es gibt drei Arten von ML-Modellen:

Überwachtes Lernen.

Dieser ML-Typ wurde mit gekennzeichneten Daten trainiert. Dabei trainieren Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler das Modell mit sehr klaren und beschreibenden Daten. Sobald das Training abgeschlossen ist, können diese ML-Modelle Daten in Kategorien klassifizieren und mithilfe dieser Informationen Muster und Trends erkennen.

Bestärkendes Lernen.

Beim bestärkenden Lernen lernt das ML-Modell mit der der Trial-and-Error-Methode. Dabei generiert es eine Ausgabe, zu der Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler Rückmeldungen dazu geben, ob die Ausgabe richtig oder falsch war. Das Modell kann also anhand von früheren Erlebnissen lernen, welche Aktionen für die richtige Erfüllung einer Aufgabe notwendig sind.

Unüberwachtes Lernen.

Im Gegensatz zu überwachtem Lernen, für das gekennzeichnete Daten genutzt werden, liefert unüberwachtes Lernen dem ML-Algorithmus ungekennzeichnete Datensätze. Dadurch kann der Algorithmus Muster und Gruppierungen eigenständig und ohne menschliche Eingriffe erkennen.

ML-Modelle können komplex sein, ihre Algorithmen haben jedoch große Auswirkung auf die Qualität und Nutzbarkeit der Ausgaben. Informiert euch darüber, wie ML-Modelle funktionieren.

Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind eng miteinander verwandt, da ML eine Unterkategorie von KI ist. ML hat jedoch eine andere Aufgabe als KI. Daher ist es wichtig, die beiden Technologien nicht zu verwechseln.

Die folgende Übersicht zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen KI und maschinellem Lernen.

Grundlagen von künstlicher Intelligenz.

Bei KI entwickeln Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler intelligente Systeme, die Aufgaben auf die gleiche Weise ausführen wie ein Mensch. Das Ziel von künstlicher Intelligenz besteht in einem Computer-System mit menschenähnlicher Intelligenz, das komplexe Probleme ohne menschliche Eingriffe lösen kann.

KI besitzt eine Vielzahl von Einsatzbereichen, wird jedoch in erster Linie für die optimale Nutzung von Geschäftschancen verwendet. Weil die Technologie besonders fortschrittlich ist, kann KI auch unstrukturierte Daten verarbeiten. Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler können somit sogar einen ungekennzeichneten Datensatz hochladen und daraus wichtige Erkenntnisse gewinnen.

Die drei KI-Typen sind schwache KI, allgemeine KI und Super-KI.

Grundlagen von maschinellem Lernen.

Das Ziel von maschinellem Lernen besteht darin, mithilfe von ML-Modellen Maschinen mit Daten zu trainieren, damit sie konkrete Aufgabe ausführen können und korrekte Ergebnisse produzieren.

Maschinelles Lernen besitzt einen begrenzten Einsatzbereich und wird in erster Linie für die genaue Mustererkennung verwendet. Dabei können ML-Modelle keine unstrukturierten Daten verarbeiten, sondern benötigen strukturierte oder teilstrukturierte Daten, um zutreffende Ergebnisse zu liefern.

Die drei ML-Typen sind überwachtes Lernen, bestärkendes Lernen und unüberwachtes Lernen.

Zusammenarbeit von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

KI und ML können gemeinsam eingesetzt werden, um innovative Lösungen für praxisrelevante Aufgaben zu liefern. KI-Systeme werden sogar mithilfe von maschinellem Lernen entwickelt.

Auch wenn es sich bei KI und ML um unterschiedliche Konzepte handelt, liefern sie gemeinsam hervorragende Ergebnisse.

Funktionsweise.

Maschinelles Lernen ist weniger komplex als KI, dient jedoch als treibende Kraft für KI-Systeme. KI nutzt ML für die Ausführung folgender Aufgaben:

1. Datenaufbereitung: Dazu gehört die Auswahl, Bereinigung und Transformation von Daten in ein Format, das für einen ML-Algorithmus verwendbar ist.
2. Modelltraining: Mithilfe eines ML-Algorithmus wird ein Modell erstellt, das basierend auf den Eingabedaten Vorhersagen und Entscheidungen trifft. Der Algorithmus „lernt“ aus den Daten, indem er Muster sowie Beziehungen identifiziert und seine Parameter anpasst, um Fehler zu minimieren. Dieser Prozess wird mehrfach und so lange wiederholt, bis eine bestimmte Genauigkeit dauerhaft erreicht wird.
3. Modellbereitstellung: Sobald das Modell trainiert ist, kann es im Praxiseinsatz bereitgestellt werden, um – als Form einer künstlichen Intelligenz – basierend auf neuen Daten Vorhersagen zu treffen oder Klassifizierungen durchzuführen.

Man hört gelegentlich, dass KI und maschinelles Lernen lediglich für große Unternehmen verfügbar seien. Diese Technologien sind jedoch bereits überall im täglichen Leben anzutreffen. Tatsächlich nutzen 77 % aller Menschen bereits KI-unterstützte Geräte oder Services, ohne dass ihnen das bewusst ist.

Deep Learning ist eine Unterkategorie von ML, die neuronale Netzwerke mit drei oder mehr Ebenen nutzt, um die Lernfähigkeit des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Viele KI-Tools nutzen Deep Learning zur Beschleunigung der Automatisierung und Durchführung komplexerer Aufgaben. Informiert euch über die Unterschiede zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen.

Vorteile von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

KI und ML bieten Unternehmen mehr Möglichkeiten zur Automatisierung von Aufgaben und Beschleunigung ihrer Workflows. Gemeinsam bieten KI und ML folgende Vorteile:

1. Mehr Datenquellen: Unternehmen werden von Daten förmlich überflutet. Anstatt diese Informationen unverarbeitet zu speichern, können Unternehmen mithilfe von KI und ML sogar noch mehr Quellen erschließen, um größere Datenmengen zu erfassen und zu verarbeiten. Dadurch werden automatisch Daten im benötigten Umfang mobilisiert.
2. Bessere und schnellere Entscheidungsfindung: Mithilfe von KI und ML können Unternehmen hochwertige Daten in großem Umfang nutzen. In der Praxis bedeutet das, dass die Unternehmen selbst aus unstrukturierten Daten häufiger datengestützte Erkenntnisse erhalten. Dadurch können sie agiler und datengestützt agieren, was bessere Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglicht.
3. Verbesserte betriebliche Effizienz: KI und ML ermöglichen die Automatisierung lästiger Aufgaben und minimieren gleichzeitig die die Fehlerquote. So können Unternehmen ihre Prozesse effizienter und kostengünstiger gestalten. Tatsächlich können KI-Ansätze die Fehlerquote für einige Branchen um bis zu 50 % senken. Das gilt zum Beispiel für den Einzelhandel.

Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Die Menschheit hat noch kaum an der Oberfläche dessen gekratzt, was KI und ML erreichen können, obwohl diese Technologien sich schon jetzt großer Beliebtheit erfreuen. Im Jahr 2022 setzten insgesamt 35 % aller Unternehmen auf KI, eine Steigerung von 4 % gegenüber 2021.

2023 beobachten wir aktuell, dass noch mehr Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in den folgenden Bereichen einsetzen:

• Kunden-Service: Unternehmen nutzen KI und ML für die schnellere und genauere Beantwortung von Kundenanfragen mit KI-gestützten Chatbots. Dabei nutzen sie Lösungen wie Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP), mit denen sie detailliertere Erkenntnisse zu ihren Kundinnen und Kunden erfassen, um einen hervorragenden Service zu gewährleisten.
• Banken- und Finanzwesen: Finanzunternehmen nutzen KI und ML für alle Bereiche von Compliance bis zum Investment-Management oder zur Dokumentenverarbeitung.
• Kundenerkenntnisse: Immer mehr Unternehmen können Kundenerlebnisse mit KI-gestützten Erkenntnissen personalisieren. Beispielsweise setzen die Empfehlungsmodule von Spotify und Amazon auf KI, um Daten zu erfassen und automatisch personalisierte Erlebnisse bereitzustellen.
• Cyber-Sicherheit: IT-Anbieter setzen verstärkt auf KI und ML, um Sicherheitsbedrohungen zu erkennen und zu beheben sowie um menschliche Fehler zu verhindern.
• Verkehr: Autonom fahrende Fahrzeuge und Frachtschiffe sind nur ein Beispiel dafür, welche Vorteile KI und ML für das Transportwesen bieten.
• Marketing-Strategie: Marketing-Fachleute nutzen Lösungen wie Adobe Experience Platform zum Generieren KI-gestützter Echtzeit-Customer-Intelligence, mit der sie die Personalisierung verbessern.
• Gesundheitswesen: KI und ML unterstützen Gesundheitsdienstleister durch die Verbesserung der Diagnosegenauigkeit, durch personalisierte Gesundheitsversorgung mithilfe virtueller Assistenten sowie durch die Erkennung von Betrugsversuchen.

Die Zukunft von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

In Zukunft rechnen wir damit, dass die Nachfrage nach KI und ML weiter steigen wird. Bis zum Jahr 2029 wird die KI- und ML-Branche mehr als 209 Milliarden US-Dollar wert sein.

Dabei wird KI die Medizin und Forschung revolutionieren sowie hyperpersonalisierte Verbrauchererlebnisse ermöglichen. Beispielsweise generiert Adobe Real-Time CDP Erkenntnisse und umsetzbare Schritte, um Zielgruppen mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu skalieren. Auch die Nachfrage nach MINT-Fachleuten wird steigen, die die Verwaltung der KI- und ML-Lösungen übernehmen. Laut Prognosen wird der Bedarf an Fachpersonal in Bereichen Informatik und Datenwissenschaft bis 2031 um 21 % steigen.

Es steht außer Frage, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Geschäftswelt auch in Zukunft umfassend verändern werden. Diese Technologien verrichten ihre Arbeit derzeit häufig noch im Hintergrund. Doch es ist davon auszugehen, dass sie schon bald eine aktivere Rolle in unserem täglichen Berufs- und Privatleben spielen werden.

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