Volledige afhandeling gebeurt via e-mail & telefoon info@sofie.be
Stuur Sofie een e-mail
info@sofie.be

Blog

Machine learning en kunstmatige intelligentie: terug naar de basis

Zowel machine learning als kunstmatige intelligentie zijn veelgebruikte termen op het gebied van informatica. Er zijn echter enkele verschillen tussen de twee. In dit artikel gaan we het hebben over de verschillen die de twee velden van elkaar onderscheiden. De verschillen zullen u helpen een beter begrip te krijgen van de twee velden. Lees verder om meer te weten te komen.

Overzicht

Zoals de naam al doet vermoeden, is de term kunstmatige intelligentie een combinatie van twee woorden: intelligentie en kunstmatig. We weten dat het woord kunstmatig verwijst naar iets dat we met onze handen maken of dat het verwijst naar iets dat niet natuurlijk is. Intelligentie verwijst naar het vermogen van mensen om te denken of te begrijpen.

Allereerst is het belangrijk om in gedachten te houden dat AI geen systeem is. In plaats daarvan verwijst in naar iets dat u in een systeem implementeert. Hoewel er veel definities van AI zijn, is een ervan erg belangrijk. AI is de studie die helpt computers te trainen om ze dingen te laten doen die alleen mensen kunnen doen. We stellen een machine dus in staat om een ​​taak uit te voeren als een mens.

Machine learning is het type leren waarmee een machine zelfstandig kan leren zonder dat er programmeerwerk aan te pas komt. Met andere woorden, het systeem leert en verbetert automatisch met de tijd.

U kunt dus een programma maken dat leert van zijn ervaringen met het verstrijken van de tijd. Laten we nu eens kijken naar enkele van de belangrijkste verschillen tussen de twee termen.

Kunstmatige intelligentie

AI verwijst naar kunstmatige intelligentie. Intelligentie is in dit geval het verwerven van kennis. Met andere woorden, de machine heeft het vermogen om kennis op te doen en toe te passen.

Het primaire doel van een op AI gebaseerd systeem is om de kans op succes te vergroten, niet de nauwkeurigheid. Het draait dus niet om het vergroten van de nauwkeurigheid.

Het gaat om een ​​computertoepassing die wel op een slimme manier werkt als mensen. Het doel is om de natuurlijke intelligentie te stimuleren om veel complexe problemen op te lossen.

Het gaat over besluitvorming, wat leidt tot de ontwikkeling van een systeem dat mensen nabootst om in bepaalde omstandigheden te reageren. In feite zoekt het naar de optimale oplossing voor het gegeven probleem.

Uiteindelijk helpt AI om wijsheid of intelligentie te verbeteren.

Machinaal leren

Machine learning of MI verwijst naar het verwerven van een vaardigheid of kennis. In tegenstelling tot AI is het doel om de nauwkeurigheid te vergroten in plaats van het slagingspercentage te verhogen. Het concept is vrij eenvoudig: de machine krijgt data en blijft ervan leren.

Met andere woorden, het doel van het systeem is om te leren van de gegeven gegevens om de machineprestaties te maximaliseren. Als gevolg hiervan blijft het systeem nieuwe dingen leren, waarbij mogelijk zelflerende algoritmen moeten worden ontwikkeld. Uiteindelijk draait het bij ML om het verwerven van meer kennis.

Om een ​​lang verhaal kort te maken, dit was een introductie tot MI en AI. We hebben ook de belangrijkste verschillen tussen de twee velden besproken. Als u geïnteresseerd bent in deze gebieden, kunt u experts vragen om meer informatie.

Bron: Shalini M

  • Gerelateerde Tags: