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. Dus, zonder verder oponthoud, laten we ingaan op de details om het verschil tussen AI en machine learning te kennen.
Kunstmatige intelligentie is het vermogen van een machine om taken op te lossen die gewoonlijk worden uitgevoerd door intelligente wezens of mensen. AI stelt machines dus in staat taken “slim” uit te voeren door menselijke capaciteiten na te bootsen. Aan de andere kant is machine learning een subset van ChatGPT met kunstmatige intelligentie. Het is het leerproces van gegevens die in de vorm van algoritmen in de machine worden ingevoerd.
Kunstmatige intelligentie en de voordelen ervan 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 uw computersysteem kunt u met elk accent of elke taal spreken, zolang er maar gegevens over op internet staan. AI zal het kunnen oppakken en je commando’s kunnen volgen.
We zien de toepassing van deze technologie in veel van de online platforms waar we vandaag van genieten, zoals winkels, gezondheidszorg, financiën, fraudedetectie, weerupdates, verkeersinformatie en nog veel meer. In feite is er niets dat AI niet kan.
Machine Learning en zijn proces
Dit is gebaseerd op het idee dat machines door ervaring moeten kunnen leren en zich kunnen aanpassen. Machine learning kan worden gedaan door computervoorbeelden te geven in de vorm van algoritmen. Zo leert het aan de hand van de gegeven voorbeelden wat het moet doen.
Zodra het algoritme bepaalt hoe de juiste conclusies voor elke invoer kunnen worden getrokken, past het de kennis toe op nieuwe gegevens. En dat is de levenscyclus van machine learning. De eerste stap is het verzamelen van gegevens voor een vraag die je hebt. Vervolgens is de volgende stap om het algoritme te trainen door het naar de machine te voeren.
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. Dit is hoe de feedback werkt voor deze systemen.