Artificial Intelligence (AI) versus machine learning (ML)
Bekijk dit overzicht om het verschil tussen AI en machine learning te begrijpen.
Het verschil tussen AI en machine learning
Artificial Intelligence en machine learning zijn nauw verwant en verbonden. Vanwege deze relatie moet er bij het verschil tussen AI en machine learning vooral worden gekeken naar hun onderlinge verbinding.
Wat is Artificial Intelligence (AI)?
Artificial Intelligence is het vermogen van een computersysteem om menselijke cognitieve functies na te bootsen, zoals leren en problemen oplossen. Via AI simuleert een computersysteem met behulp van wiskunde en logica de redeneringen die mensen gebruiken om te leren van nieuwe informatie en beslissingen te nemen.
Zijn AI en machine learning hetzelfde?
AI en machine learning zijn weliswaar nauw 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 AI. 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.
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 AI worden verkregen door middel van deep learning. Het is precies deze nauwe relatie waarom de vergelijking tussen AI en machine learning vooral draait om de manier waarop deze twee technieken samenwerken.
Hoe zijn AI en machine learning met elkaar verbonden?
Een 'intelligente' computer gebruikt AI om als een mens te denken en zelfstandig taken uit te voeren. Machine learning is de manier waarop een computersysteem zijn eigen intelligentie ontwikkelt.
Hoe AI en machine learning samenwerken
Als je het verschil tussen Artificial Intelligence en machine learning bestudeert, is het handig om te kijken hoe ze via hun nauwe relatie met elkaar samenwerken. AI 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.
Mogelijkheden van AI en machine learning
Bedrijven in vrijwel elke sector ontdekken nieuwe mogelijkheden door de koppeling tussen AI en machine learning. Hier volgen enkele voorbeelden van de mogelijkheden die voor bedrijven waardevol 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.
Aanbevelings-engines
Met aanbevelings-engines 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, voorwerpen 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 AI en machine learning
De koppeling tussen Artificial Intelligence 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 AI en machine learning krijgen bedrijven waardevolle inzichten in een breder scala aan gestructureerde en niet-gestructureerde gegevensbronnen.
Betere, snellere besluitvorming
Bedrijven gebruiken machine learning om de integriteit van gegevens te verbeteren en ze gebruiken AI om menselijke fouten te verminderen. Deze combinatie leidt tot betere beslissingen die op betere gegevens zijn gebaseerd.
Verhoogde operationele efficiëntie
Met AI 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 AI en machine learning
Bedrijven in verschillende sectoren ontwikkelen toepassingen die profiteren van de verbinding tussen Artificial Intelligence en machine learning. Dit zijn maar een paar voorbeelden van de manier waarop bedrijven AI en machine learning kunnen inzetten om hun processen en producten te transformeren:
Retail
In de detailhandel worden AI en machine learning gebruikt om voorraden te optimaliseren, aanbevelings-engines te bouwen en de klantervaring te verbeteren door middel van visuele zoekopdrachten.
Gezondheidszorg
Organisaties in de Gezondheidszorg gebruiken AI en machine learning in toepassingen zoals beeldverwerking om kanker beter te kunnen opsporen en predictive analytics 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.
Verkoop en marketing
Verkoop- en marketingteams gebruiken AI en machine learning voor gepersonaliseerde aanbiedingen, de optimalisatie van campagnes, verkoopprognoses, sentimentanalyse en het voorspellen van het klantverloop.
Cyberbeveiliging
AI 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
AI 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 AI en machine learning voor predictief onderhoud en om hun bedrijfsactiviteiten efficiënter dan ooit te maken.
Maak je bedrijf sterker met AI en machine learning
Bouw machine learning-modellen en verbeter je processen en producten met behulp van intelligentie. Ga aan de slag met 12 AI-services, 12 maanden gratis.