Kunstmatige intelligentie en machine learning maken deel uit van de informatica. Beide termen zijn gecorreleerd en de meeste mensen gebruiken ze vaak door elkaar. AI en machine learning zijn echter niet hetzelfde en er zijn enkele belangrijke verschillen die ik hier zal bespreken. Laten we dus zonder verder oponthoud ingaan op de details om het verschil tussen AI en machine learning te leren kennen.
Kunstmatige intelligentie is het vermogen van een machine om taken op te lossen die vaak worden uitgevoerd door intelligente wezens of mensen. AI stelt machines dus in staat om taken “slim” uit te voeren door menselijke vaardigheden te imiteren. Aan de andere kant is machine learning een subset van kunstmatige intelligentie. Het is het leerproces van gegevens die in de vorm van algoritmen in de machine worden ingevoerd.
Kunstmatige intelligentie en de voordelen in de echte wereld
Kunstmatige intelligentie is de wetenschap van het trainen van computers en machines om taken uit te voeren met menselijke intelligentie en redeneervaardigheden. Met AI in je computersysteem kun je in elk accent of elke taal spreken, zolang er gegevens op internet over zijn. AI kan het oppakken en je commando’s volgen.
We kunnen de toepassing van deze technologie zien in veel van de online platforms waar we tegenwoordig van genieten, zoals winkels, gezondheidszorg, financiën, fraudedetectie, weersupdates, verkeersinformatie en nog veel meer. In feite is er niets dat AI niet kan.
Machine learning en het proces ervan
Dit is gebaseerd op het idee dat machines door ervaring moeten kunnen leren en aanpassen. Machine learning kan door de computer voorbeelden te geven in de vorm van algoritmen. Zo leert hij aan de hand van de gegeven voorbeelden wat hij moet doen.
Zodra het algoritme heeft bepaald hoe de juiste conclusies voor elke invoer kunnen worden getrokken, past het de kennis vervolgens toe op nieuwe gegevens. En dat is de levenscyclus van machine learning. De eerste stap is het verzamelen van gegevens voor een vraag die u heeft. Vervolgens is de volgende stap het trainen van het algoritme door het aan de machine te geven.
U moet de machine het laten uitproberen, vervolgens feedback verzamelen en de verkregen informatie gebruiken om het algoritme te verbeteren en de cyclus herhalen totdat u de gewenste resultaten krijgt. Zo werkt de feedback voor deze systemen.
Machine learning maakt gebruik van statistiek en natuurkunde om specifieke informatie in de gegevens te vinden, zonder enige specifieke programmering over waar te zoeken of welke conclusies te trekken. Machine learning en kunstmatige intelligentie worden tegenwoordig toegepast op allerlei soorten technologie. Sommigen van hen omvatten CT-scan, MRI-machines, autonavigatiesystemen en voedsel-apps, om er maar een paar te noemen.
Conclusie
In eenvoudige bewoordingen is kunstmatige intelligentie de wetenschap van het maken van machines met mensachtige eigenschappen van redeneren en probleemoplossing. En hierdoor kunnen machines leren en beslissingen nemen op basis van gegevens uit het verleden zonder expliciete programmering. Kortom, het doel van AI is om intelligente machines te maken. En dat doet het door machine learning en deep learning te combineren.
