ML vs. KI Bedeutung, Anwendungen und Unterschiede in den Technologien

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und Informatik, das maschinelle Lernen, konzentriert sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen, um zu simulieren, wie Menschen lernen, wodurch die Genauigkeit des Systems schrittweise erhöht wird.

Die schnell wachsende Disziplin der Datenwissenschaft beinhaltet maschinelles Lernen als kritisches Element. Algorithmen werden trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen mithilfe statistischer Techniken zu generieren und wesentliche Erkenntnisse aus Data-Mining-Operationen zu gewinnen. Im Idealfall beeinflussen die Entscheidungen, die aus diesen Erkenntnissen getroffen werden, wichtige Wachstumsindikatoren in Anwendungen und Unternehmen. Data Scientists werden mit der Entwicklung und dem Wachstum von Big Data gefragter sein, da sie benötigt werden, um die kritischsten Geschäftsprobleme und dann die Daten zu identifizieren, um sie zu beantworten.

Laut Market Research Future wird erwartet, dass der Marktanteil des maschinellen Lernens von 2020 bis 2030 eine CAGR von 38,76% verzeichnen und 106,52 Milliarden erreichen wird.

Ein Computersystem kann dank maschinellem Lernen frühere Daten verwenden, um die Zukunft vorherzusagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Eine große Menge an strukturierten und halbstrukturierten Daten wird beim maschinellen Lernen für ein maschinelles Lernmodell verwendet, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern oder Vorhersagen basierend auf diesen Daten zu treffen.

Die Algorithmen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, nutzen vergangene Daten, um sich selbst zu lernen. Es funktioniert nur für eingeschränkte Domänen; Wenn wir beispielsweise ein maschinelles Lernmodell erstellen, um Fotos von Hunden zu finden, liefert es nur Ergebnisse für Hundebilder. Wenn wir jedoch zusätzliche Daten hinzufügen, z. B. ein Katzenbild, funktioniert das Modell nicht mehr. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter die automatische Freundschaftsvorschlagsfunktion von Facebook, die Suchmaschinen von Google, E-Mail-Spamfilter und Online-Empfehlungssysteme.

Was ist KI?

Die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) steigert die Geschäftsleistung und Produktivität durch die Automatisierung ehemals arbeitsintensiver Prozesse oder Abläufe. KI kann auch Daten in einem Maßstab analysieren, in dem noch nie ein Mensch in der Lage war. Diese Fähigkeit hat erhebliche geschäftliche Vorteile. Laut Market Research Future wird der Markt für künstliche Intelligenz (KI) im gesamten prognostizierten Zeitraum voraussichtlich 311,35 Mrd. USD bei einer CAGR von 41% erreichen. (2020-2030).

Mit der wachsenden Bevölkerung wächst auch die Datenmenge, die industriellen Nutzern zur Verfügung steht. Global gesehen ist Data Science das Studium dieser umfangreichen Daten, die von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden, darunter KI. Das Lesen dieser umfangreichen Datenblätter und die Bewertung des Marktrückgangs und der Trends beinhaltet die Verwendung von Deep Learning, der Programmiersprache Python und maschinellem Lernen.

Computeraufgaben sind aufgrund der Verfügbarkeit von Daten in einem menschenlesbaren Format durch Cloud-Speicher und grafische Interpretation dieser Rohdaten einfacher geworden. Basierend auf diesen Rohdaten erstellen Qualitätstester in IT-Organisationen in der Regel Testfälle, die Unternehmen nutzen, um mehr Benutzer für ihre Produkte zu gewinnen. Der Markt für künstliche Intelligenz kombiniert modernste Computer Vision mit menschlichen Emotionen, um Instanzen mit den wenigsten Fehlern zu produzieren.

Die Marktanalyse für künstliche Intelligenz basiert auf einem robusten Algorithmus, der eine ausgeklügelte maschinelle Lernsprache verwendet, um die Macht der Daten zu nutzen und vielen Sektoren erhebliche kommerzielle Vorteile zu bringen. Durch die Antizipation der potenziellen Gewinn- und Verlustanalysen eines Marktes, wenn eine Person einen Geschäftsvorschlag unterbreitet, hat die KI Entwicklern, Forschern und Unternehmen Perspektiven auf industrieller Ebene geschaffen.

Digitale Plattformen haben das tägliche Leben dominiert, und Wissenschaftler haben davor gewarnt, dass künstliche Intelligenz (KI) eines Tages den menschlichen Intellekt übertreffen und vielleicht in der Lage sein könnte, die menschliche Rasse zu kontrollieren. Es wird angenommen, dass das Erkennen menschlichen Verhaltens und Musters und die Schaffung einer analytischen Struktur für die Spracherkennung die Produktivität steigern kann.

Anwendungen, die komplizierte Aktivitäten ausführen, die früher menschlichen Input erforderten, wie Schach spielen oder online mit Kunden chatten, sind als künstliche Intelligenz (KI) bekannt geworden. Der Begriff und seine Unterbereiche, wie Machine Learning und Deep Learning, werden häufig synonym verwendet. Aber es gibt Variationen. Zum Beispiel konzentriert sich maschinelles Lernen auf die Schaffung von Systemen, die neue Fähigkeiten entwickeln oder bestehende basierend auf den aufgenommenen Daten verbessern.

Im Folgenden finden Sie einige wichtige Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz:

• Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz kann ein Computer menschliches Verhalten nachahmen. Während maschinelles Lernen, ein Zweig der künstlichen Intelligenz, eine

Computer, um aus früheren Daten ohne explizite Programmierung zu lernen.

KI zielt darauf ab, intelligente Computersysteme zu schaffen, die herausfordernde Probleme wie Menschen angehen. Gleichzeitig ist es das Ziel von ML, Computern die Möglichkeit zu bieten, aus Daten zu lernen, um korrekte Ergebnisse zu liefern.

In der KI schaffen wir intelligente Maschinen, die jede Arbeit wie ein Mensch erledigen können. Beim Einsatz von maschinellem Lernen trainieren wir Computer mit Daten, um bestimmte Aufgaben auszuführen und korrekte Ergebnisse zu erzielen.

Deep Learning und Machine Learning sind die beiden Hauptbereiche der KI. Gleichzeitig ist Deep Learning eine grundlegende Abteilung des maschinellen Lernens.

KI hat eine Vielzahl von Anwendungen. Aber der Umfang des maschinellen Lernens ist begrenzt.

Ziel der KI ist es, ein intelligentes System zu entwickeln, das eine Vielzahl anspruchsvoller Aufgaben bewältigen kann. Während maschinelles Lernen darauf abzielt, Werkzeuge zu entwickeln, die nur die genauen Aufgaben ausführen können, die ihnen beigebracht wurden.

KI-Systeme zielen darauf ab, ihre Erfolgschancen zu erhöhen. Gleichzeitig sind Genauigkeit und Muster die Kernanliegen des maschinellen Lernens.

Zugehörige Berichte:

https://epsnews.com/2022/08/09/ai-has-room-to-grow-in-the-supply-chain/

https://cryptopositives.com/metaverse-vs-web-3-0/

http://icrowdnewswire.com/5g-vs-6g-what-is-difference-from-technology-standpoint

http://icrowdnewswire.com/advantages-and-disadvantages-of-5g-technology-and-their-applications

http://icrowdnewswire.com/ai-vs-rpa-differences-application-and-market-projection

Über Market Research Future:

Market Research Future (MRFR) ist ein globales Marktforschungsunternehmen, das stolz auf seine Dienstleistungen ist und eine vollständige und genaue Analyse verschiedener Märkte und Verbraucher weltweit bietet. Market Research Future hat das herausragende Ziel, den Kunden die optimale Qualität der Forschung und granulare Forschung zu bieten. Unsere Marktforschungsstudien nach Produkten, Dienstleistungen, Technologien, Anwendungen, Endbenutzern und Marktteilnehmern für globale, regionale und länderspezifische Marktsegmente ermöglichen es unseren Kunden, mehr zu sehen, mehr zu wissen und mehr zu tun, was Ihnen hilft, Ihre wichtigsten Fragen zu beantworten.

Folgen Sie uns: LinkedIn | Twitter

Kontakt Market Research Future (Teil von Wantstats Research und Media Private Limited) 99 Hudson Street, 5. Etage New York, NY 10013 Vereinigte Staaten von Amerika 1 628 258 0071 (USA) 44 2035 002 764 (Vereinigtes Königreich) E-Mail: [email protected] Webseite: https://www.marketresearchfuture.com

Keywords:  ML vs AI,ML Market,AI Market,machine learning,machine learning market,Artificial intelligence (AI) technology,Artificial intelligence (AI) market,Artificial intelligence market,AI systems,Artificial intelligence market analysis,Machine Learning Market Share

Tags:   German, News, Research Newswire