Serie | Data Science – Überblick zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
In der heutigen digitalen Ära sind Begriffe wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) allgegenwärtig. Doch was bedeuten sie eigentlich und wie unterscheiden sie sich voneinander? In diesem Impuls werfen wir einen eingehenden Blick auf die Klassifizierung dieser Methoden und ihre jeweiligen Anwendungen.
Künstliche Intelligenz (KI)
- Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik.
- Es bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, selbstständig Aufgaben auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, beispielsweise logisches Denken, Problemlösung und das Lernen aus Erfahrungen.
- Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz sind unter anderem Spracherkennung, Bildverarbeitung und Entscheidungsfindung.
- KI-Systeme werden entweder auf Regeln basierend oder durch maschinelles Lernen entwickelt.
Machine Learning (ML)
- Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich darauf konzentriert, Algorithmen zu entwickeln, die aus Daten lernen können, ohne explizit programmiert zu werden.
- Durch die Generierung von Wissen aus Erfahrungen lernen künstliche Systeme aus Beispielen und können diese nach Abschluss der Lernphase verallgemeinern. Das bedeutet, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es erkennt Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten.
- Durch einen Lerntransfer kann das System auch unbekannte Daten beurteilen oder aber aufgrund einer Überanpassung des Modells an die Trainingsdaten am Lernen unbekannter Daten scheitern.
- Machine Learning Modelle werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, wie z.B. in der Spam-Erkennung, Gesichtserkennung, medizinischen Diagnosen und Finanzprognosen.
Deep Learning (DL)
- Deep Learning ist eine fortgeschrittene Form des Machine Learnings, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert.
- Die Netzwerke bestehen aus mehreren Schichten von Neuronen, die Daten durch komplexe Transformationen verarbeiten.
- Deep Learning ist besonders effektiv bei der Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Bildern, Texten und Sprache.
- Anwendungen von Deep Learning umfassen unter anderem Bilderkennung, Sprachübersetzung und autonome Fahrzeuge.
Weitere Teilgebiete der künstlichen Intelligenz sind unter anderem Robotik, Expertensysteme und Natural Language Processing.
Unterschiede und Anwendungen in Methoden, Tools, Einsatzgebiete und Anwendungsfälle
Der Hauptunterschied zwischen KI, ML und DL liegt in ihrer Komplexität und der Fähigkeit, Muster in Daten zu erkennen. Während KI den Oberbegriff für Maschinenintelligenz darstellt, ist Machine Learning eine Technik, die es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen, und Deep Learning ist eine spezifische Methode des Machine Learnings, die auf tiefen neuronalen Netzwerken basiert.
Fazit und Zukunftsausblick Künstlicher Intelligenz
Die Entwicklung von KI, ML und DL schreitet stetig voran und hat bereits merkliche Auswirkungen auf verschiedene Branchen. Zukünftige Fortschritte könnten zu noch leistungsfähigeren und intelligenten Systemen führen, die komplexe Probleme lösen und menschenähnliche Fähigkeiten besitzen.
Insgesamt ist die Klassifizierung von KI, ML und DL von entscheidender Bedeutung, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen und ihre Anwendungen zu verstehen. Durch ein besseres Verständnis dieser Technologien können Unternehmen innovative Lösungen entwickeln und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
(Eine detaillierte Erläuterung zur Funktionsweise, zum Training, zu Einsatzmöglichkeiten und Zugriff sowie zu den Vorteilen und Herausforderungen von LLMs wie GPT-4 kann in unseren vorherigen Impuls Berichten Large Language Models und Das Large Language Model GPT-4 nachgelesen werden.)
Übersicht der Data Science (ML & AI) Serie:
- AI im Fußball: Entwicklung eines Expected Goals Modells
- Einführung in Deep Learning und PyTorch
- NLP zur Analyse von E-Mails
- Entwicklung eines Machine Learning Modells auf Azure
- Architektur und Funktionsweise von neuronalen Netzen
- Entwicklung eines neuronalen Netzes zur Prädiktion von Airbnb-Preisen
- Architektur und Funktionsweise von baumartigen Regressionsverfahren
- Entwicklung baumartiger Regressionsverfahren zur Prädiktion von Airbnb-Preisen
- Was sind Large Language Modelle
- Das Large Language Model GPT-4
- Prompt Engineering in ChatGPT
- Entwicklung eines Large Language Modells mit LangChain & OpenAI
- Überblick zu Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning
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