Het verschil tussen kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML)

Bekijk dit overzicht om het verschil tussen kunstmatige intelligentie en machine learning te herkennen.

Het verschil tussen kunstmatige intelligentie en machine learning

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn nauw verwant en verbonden. Vanwege deze relatie moet er bij het verschil tussen kunstmatige intelligentie en machine learning vooral worden gekeken naar de onderlinge verbinding.

Wat is kunstmatige intelligentie (AI)?

Kunstmatige intelligentie is het vermogen van een computersysteem om menselijke cognitieve functies na te bootsen, zoals leren en problemen oplossen. Met behulp van kunstmatige intelligentie simuleert een computersysteem de redeneringen die mensen gebruiken om te leren van nieuwe informatie en beslissingen te nemen door middel van wiskunde en logica.

Zijn kunstmatige intelligentie en machine learning hetzelfde?

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn weliswaar sterk verwant, maar het zijn niet dezelfde technieken. Machine learning wordt beschouwd als een subset van AI.

Wat is machine learning?

Machine learning is een toepassing van kunstmatige intelligentie. Dit is het proces waarbij wiskundige gegevensmodellen worden gebruikt om een computer te helpen leren zonder directe instructies. Hierdoor kan een computersysteem zelfstandig blijven leren en zichzelf verbeteren, op basis van ervaringen.

Op welke manier zijn kunstmatige intelligentie en machine learning met elkaar verbonden?

Een 'intelligente' computer gebruikt kunstmatige intelligentie om als een mens te denken en zelfstandig taken uit te voeren. Machine learning is de manier waarop een computersysteem zijn eigen intelligentie ontwikkelt.

Eén manier om een computer te trainen om het menselijke redeneren te simuleren, is het gebruik van een neuraal netwerk. Dit is een reeks algoritmen die zijn gemodelleerd naar de menselijke hersenen. Dankzij een neuraal netwerk kan met een computersysteem kunstmatige intelligentie worden verkregen door middel van deep learning. Het is precies deze nauwe relatie waarom de vergelijking tussen kunstmatige intelligentie en machine learning vooral draait om de manier waarop deze twee technieken samenwerken.

Zo werken kunstmatige intelligentie en machine learning samen

Als u het verschil tussen kunstmatige intelligentie en machine learning bestudeert, is het handig om te kijken hoe ze via hun nauwe relatie met elkaar samenwerken. Kunstmatige intelligentie en machine learning werken als volgt samen:

Stap 1

Een AI-systeem wordt gebouwd met behulp van machine learning en andere technieken.

Stap 2

Machine learning-modellen worden gemaakt door patronen in de gegevens te bestuderen.

Stap 3

Gegevenswetenschappers optimaliseren de machine learning-modellen op basis van die patronen in de gegevens.

Stap 4

Het proces wordt herhaald en verfijnd totdat de nauwkeurigheid van het model hoog genoeg is voor het uitvoeren van de vereiste taken.

De mogelijkheden van kunstmatige intelligentie en machine learning

Bedrijven in vrijwel elke sector ontdekken nieuwe mogelijkheden door de koppeling tussen kunstmatige intelligentie en machine learning. Hier volgen enkele voorbeelden van de mogelijkheden die voor bedrijven nuttig zijn gebleken voor het transformeren van hun processen en producten:

Predictive analytics

Hiermee kunnen bedrijven trends en gedragspatronen voorspellen, doordat er oorzaak-en-gevolgrelaties in gegevens worden ontdekt.

Aanbevelingsengines

Met aanbevelingsengines gebruiken bedrijven gegevensanalyse om producten aan te bevelen waarin een gebruiker mogelijk geïnteresseerd is.

Spraakherkenning en begrip van natuurlijke taal

Door middel van spraakherkenning kunnen computersystemen woorden in gesproken taal herkennen. Bij begrip van natuurlijke taal wordt de betekenis van geschreven of gesproken taal herkend.

Foto- en videoverwerking

Dankzij deze mogelijkheden kunnen automatisch gezichten, objecten en acties in foto's en video's worden herkend en functionaliteiten zoals visuele zoekopdrachten worden geïmplementeerd.

Sentimentanalyse

Sentimentanalyse wordt door computersystemen gebruikt om positieve, neutrale en negatieve houdingen die in tekst voorkomen, te identificeren en te categoriseren.

Voordelen van kunstmatige intelligentie en machine learning

De koppeling tussen kunstmatige intelligentie en machine learning biedt bedrijven in vrijwel elke sector ongekende voordelen; bovendien worden ook steeds nieuwe mogelijkheden ontdekt. Dit zijn nog maar enkele van de grote voordelen die bedrijven al hebben ervaren:

Meer bronnen voor gegevensinvoer

Door middel van kunstmatige intelligentie en machine learning doen bedrijven waardevolle inzichten op uit een veel breder aanbod van gestructureerde en niet-gestructureerde gegevensbronnen.

Sneller betere beslissingen nemen

Bedrijven gebruiken machine learning om de integriteit van gegevens te verbeteren en ze gebruiken kunstmatige intelligentie om menselijke fouten te verminderen. Deze combinatie leidt tot betere beslissingen die op betere gegevens zijn gebaseerd.

Verhoogde operationele efficiëntie

Met kunstmatige intelligentie en machine learning worden bedrijven efficiënter dankzij de automatisering van processen. Hierdoor worden de kosten verlaagd en hebben bedrijven meer tijd en resources over voor andere prioriteiten.

Toepassingen van kunstmatige intelligentie en machine learning

Bedrijven in verschillende sectoren ontwikkelen toepassingen die baat hebben bij de verbinding tussen kunstmatige intelligentie en machine learning. Dit zijn maar een paar voorbeelden van de manier waarop bedrijven kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen inzetten om hun processen en producten te transformeren:

Detailhandel

In de detailhandel worden kunstmatige intelligentie en machine learning gebruikt om voorraden te optimaliseren, aanbevelingsengines te bouwen en de klantervaring te verbeteren door middel van visuele zoekhulpmiddelen.

Gezondheidszorg

Organisaties in de gezondheidszorg gebruiken kunstmatige intelligentie en machine learning in toepassingen zoals beeldverwerking, om kanker beter te kunnen opsporen en predictive analytics te gebruiken voor genetisch onderzoek.

Bankwezen en financiën

Op het gebied van financiële dienstverlening zijn AI en machine learning waardevolle hulpmiddelen voor bijvoorbeeld het detecteren van fraude, het voorspellen van risico's en het geven van proactiever financieel advies.

Sales en marketing

Verkoop- en marketingteams gebruiken kunstmatige intelligentie en machine learning voor gepersonaliseerde aanbiedingen, de optimalisatie van campagnes, verkoopprognoses, gevoelsanalyses en het voorspellen van het klantverloop.

Cyberbeveiliging

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn krachtige middelen op het gebied van cyberbeveiliging. Organisaties maken hier gebruik van om zichzelf en hun klanten te beschermen door afwijkingen te detecteren.

Klantenservice

Bedrijven in vele sectoren gebruiken chatbots en cognitieve zoekmogelijkheden om vragen te beantwoorden, de intentie van klanten te peilen en virtuele hulp te bieden.

Transport

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn waardevol op het gebied van transporttoepassingen. Ze helpen bedrijven hun routes efficiënter te maken en er wordt predictive analytics gebruikt om bijvoorbeeld het verkeer te voorspellen.

Productie

Productiebedrijven gebruiken kunstmatige intelligentie en machine learning voor predictief onderhoud en om hun bedrijfsactiviteiten efficiënter dan ooit te maken.

Uw bedrijf sterker maken met kunstmatige intelligentie en machine learning

Bouw machine learning-modellen en verbeter uw processen en producten met intelligence. Ga aan de slag met 12 kunstmatige intelligentie-services, 12 maanden gratis.