AI versus machine learning

Wat is machine learning (ML)?

Machine learning is een subcategorie van kunstmatige intelligentie waarmee machines kunnen leren van data of ervaringen uit het verleden. Ze zijn niet expliciet geprogrammeerd om algoritmen te produceren die herhaaldelijk nauwkeurige uitkomsten genereren.

Bij spraak-naar-tekst-zoekopdrachten op je telefoon wordt ML gebruikt om gesproken woorden te vertalen in tekst. In de medische wereld gebruiken artsen machine learning om sneller beeldanalyses te maken en in het bankwezen versnelt ML de opsporing van fraude.

Er zijn drie typen machine-learningmodellen.

Supervised learning

Dit type ML wordt getraind met gelabelde trainingsdata. Datawetenschappers trainen het model met zeer duidelijke, beschrijvende data. Als het eenmaal is getraind, kan dit type machine-learningmodel data indelen in categorieën en die informatie gebruiken om patronen en trends te ontdekken.

Reinforcement learning

Bij reinforcement learning leert het ML-model door trial-and-error. Het model genereert output en de datawetenschapper geeft feedback om aan te geven of de output juist is of niet. Hierdoor kan het model feedback verzamelen uit eerdere ervaringen om te bepalen wat de juiste acties zijn om een taak uit te voeren.

Unsupervised learning

Anders dan bij supervised learning, waarbij gelabelde data wordt verstrekt, worden bij unsupervised learning ongelabelde datasets verstrekt aan een ML-algoritme. Het algoritme kan vervolgens zelf patronen en groepen herkennen, zonder menselijke tussenkomst.

ML-modellen kunnen complex zijn, maar deze algoritmen kunnen een grote impact hebben op de kwaliteit en bruikbaarheid van hun output. Lees meer over de manier waarop machine-learningmodellen werken.

Het verschil tussen machine learning en AI

Machine learning en AI zijn nauw verwant, omdat ML een subset van AI is. ML heeft echter een ander doel dan AI, dus het is belangrijk om de twee technologieën niet door elkaar te halen.

Laten we eens kijken naar de belangrijkste verschillen tussen AI en machine learning.

Het doel van AI

Met AI creëren datawetenschappers intelligente systemen die taken net zo goed kunnen uitvoeren als een mens. Het doel van AI is om een slim computersysteem te maken met een mensachtige intelligentie die complexe problemen kan oplossen zonder directe menselijke input.

AI kent vele toepassingen, maar is voornamelijk gericht op het maximaliseren van kansen en succes. Omdat AI geavanceerder is, kan het ongestructureerde data verwerken. Daardoor kunnen datawetenschappers een ongelabelde dataset uploaden en toch waardevolle inzichten vergaren.

De drie typen AI zijn zwakke AI, algemene AI en super-AI.

Het doel van machine learning

Het doel van machine learning is om machines te laten leren van data, zodat ze nauwkeurige output kunnen produceren. Bij ML-modellen reiken datawetenschappers data aan om machines te leren hoe ze specifieke taken moeten uitvoeren om nauwkeurige resultaten te produceren.

ML heeft een beperkt toepassingsgebied en is voornamelijk gericht op nauwkeurigheid en patroonidentificatie. ML kan geen wijs worden uit ongestructureerde data; het heeft gestructureerde of semigestructureerde data nodig om nauwkeurige output te genereren.

De drie typen ML zijn supervised learning, reinforcement learning en unsupervised learning.

Hoe AI en machine learning samenwerken

AI en ML werken samen om innovatieve oplossingen te bieden voor praktische taken. Die samenwerking gaat ver. Zo worden AI-systemen zelfs gebouwd met behulp van ML.

Hoewel AI en ML verschillende technologieën zijn, leveren ze samen superieure resultaten op.

Hoe werkt dat?

Machine learning is minder complex dan AI, maar het is een drijvende kracht achter AI-systemen. AI gebruikt ML om taken uit te voeren zoals:

1. Data voorbereiden. Hierbij wordt data geselecteerd, opgeschoond en getransformeerd naar een indeling die kan worden gebruikt door een ML-algoritme.
2. Modellen trainen. Met behulp van een ML-algoritme wordt een model gebouwd dat voorspellingen kan doen en beslissingen kan nemen op basis van de inputdata. Het algoritme 'leert' van de data door patronen en relaties te herkennen en de parameters aan te passen om fouten te minimaliseren. Dit proces wordt verschillende keren herhaald totdat consistent een hoog nauwkeurigheidsniveau wordt bereikt.
3. Modellen implementeren. Wanneer het model is getraind, kan het in de praktijk worden ingezet om voorspellingen te doen of classificaties te maken op basis van nieuwe data. Het model fungeert zo als een vorm van kunstmatige intelligentie.

Sommige mensen denken dat AI en machine learning alleen zijn voorbehouden aan grote bedrijven, maar deze technologieën zijn wijdverbreid in het dagelijks leven. Maar liefst 77% van de mensen maakt gebruik van apparaten of diensten die worden aangestuurd door AI – vaak zonder dat ze het in de gaten hebben.

Deep learning is een subset van ML. Het gebruikt neurale netwerken met drie of meer lagen om het leervermogen van het menselijk brein te simuleren. Veel AI-tools gebruiken deep learning om automatisering te versnellen en taken op een hoger niveau uit te voeren. Lees meer over de verschillen tussen deep learning en machine learning.

Voordelen van AI en machine learning

AI en ML geven bedrijven meer mogelijkheden om taken te automatiseren en hun workflows te versnellen. Samen bieden AI en ML tal van voordelen, zoals:

1. Meer bronnen voor data-input. Bedrijven worden overspoeld met data. In plaats van deze informatie op te bergen, kunnen organisaties AI en ML inzetten om een grotere hoeveelheid data-input te verzamelen en te verwerken. Daardoor wordt data automatisch op grote schaal gemobiliseerd.
2. Betere, snellere besluitvorming. AI en ML stellen organisaties in staat om grote hoeveelheden data van hogere kwaliteit te benutten. In de praktijk betekent dit dat bedrijven vaker datagestuurde inzichten uit ongestructureerde data kunnen halen. Zo kunnen ze flexibeler opereren en datagestuurde inzichten benutten, wat leidt tot betere besluitvorming in de hele onderneming.
3. Hogere operationele efficiëntie. Dankzij AI en ML kunnen bedrijven vervelende taken automatiseren en het aantal fouten verminderen, waardoor ze efficiënter en kosteneffectiever worden. In sommige sectoren, zoals retail, kan AI het aantal fouten met maar liefst 50% verminderen.

Kunstmatige intelligentie en machine learning toepassen

We zijn nog maar net begonnen en hebben nog lang niet alle mogelijkheden van AI en ML ontdekt. Maar nu al worden deze technologieën steeds populairder. In 2022 heeft maar liefst 35% van de organisaties gebruikgemaakt van AI, een stijging van 4% ten opzichte van 2021.

In 2023 maken steeds meer bedrijven gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning voor de volgende toepassingen:

• Klantenservice. Organisaties zetten AI en ML in om vragen van klanten sneller – en nauwkeuriger – te beantwoorden met AI-gestuurde chatbots. Ze gebruiken ook oplossingen zoals Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) om diepere inzichten over hun klanten te verzamelen en zo een onberispelijke service te verlenen.
• Bank- en geldwezen. Financiële bedrijven gebruiken AI en ML voor een breed scala aan toepassingen, van naleving en beleggingsbeheer tot documentverwerking.
• Klantinzichten. Steeds meer bedrijven personaliseren de klantervaring op basis van AI-gestuurde inzichten. Zo maken de aanbevelingssystemen van Spotify en Amazon gebruik van AI om data te verzamelen en automatisch gepersonaliseerde ervaringen te bieden.
• Cyberbeveiliging. IT-providers maken steeds meer gebruik van AI en ML om beveiligingsrisico's op te sporen en te beperken en menselijke fouten te voorkomen.
• Transport. Zelfrijdende auto's en zelfvarende vrachtschepen zijn slechts enkele voorbeelden van de manier waarop AI en ML het transport stroomlijnen.
• Marketingstrategie. Met oplossingen zoals Adobe Experience Platform genereren marketeers AI-gestuurde, real-time customer intelligence om de personalisatie te verbeteren.
• Gezondheidszorg. Zorgverleners benutten AI en ML om de diagnostische nauwkeurigheid te verbeteren, gepersonaliseerde zorg te verlenen via virtuele assistenten en fraude op te sporen.

De toekomst van AI en machine learning

Naar verwachting zal de vraag naar AI en ML in de toekomst nog verder toenemen. In 2029 zal de AI- en ML-sector meer dan $ 209 miljard waard zijn.

In de toekomst zal AI niet alleen een revolutie teweegbrengen in de medische en onderzoekswereld, maar ook hypergepersonaliseerde klantervaringen creëren. Adobe Real-Time CDP genereert bijvoorbeeld inzichten en actiegerichte stappen om doelgroepen op te schalen met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning. Er zal ook steeds meer vraag komen naar technisch personeel voor het beheren van AI- en ML-oplossingen. Er wordt zelfs voorspeld dat het aantal banen voor computer- en datawetenschappers tot 2031 met 21% zal toenemen.

Het is duidelijk dat AI en ML voor opschudding blijven zorgen in de bedrijfswereld en daarbuiten. Deze technologie werkt vaak op de achtergrond, maar zal in de toekomst waarschijnlijk een actievere rol gaan spelen in zowel ons werk als ons dagelijks leven.

Ben jij klaar voor de volgende fase in de AI-evolutie? Lees hoe machine learning Adobe Sensei en alle Adobe Experience Cloud-producten aanstuurt.