KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Wie unterscheiden sie sich?

Bei so vielen technologischen Fortschritten und gesellschaftlichen Veränderungen verliert man sich leicht in verschiedenen Konzepten und deren Anwendbarkeit.

Hier ist ein tolles Beispiel: Künstliche Intelligenz (KI) wird oft im Science-Fiction-Storytelling verwendet und ist ein bekannter Begriff, aber wissen Sie, was sie tatsächlich bietet?

Haben Sie jemals innegehalten, um über die Unterschiede zwischen „AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning“ nachzudenken?

Jedes dieser Konzepte dient einem Zweck und kann unterschiedlich implementiert werden.

Zur Vereinfachung haben wir diesen Artikel geschrieben, um diese Begriffe und ihre Anwendbarkeit im Unternehmensalltag zu erläutern.

Wir werden über diese Unterschiede und die folgenden Themen sprechen:

Was ist künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?

KI bezieht sich auf die Entwicklung von Systemen und Maschinen, die in der Lage sind, unabhängig zu denken und zu handeln, ohne dass eine direkte menschliche Beteiligung erforderlich ist.

Es befasst sich mit einfacheren Vorgängen wie dem Extrahieren von Daten aus einer Tabellenkalkulation und komplexeren Prozessen wie der Automatisierung von Maschinen.

Diese Art von Technologie ermöglicht es einer Maschine, nicht nur Aufgaben auszuführen, sondern auch mit ihrer Umgebung zu interagieren.

Das Konzept erschien in den 1950er Jahren und war schon immer ein Thema, das die Neugier der Gesellschaft geweckt hat, insbesondere mit der Präsenz des Begriffs in Science-Fiction-Filmen.

KI ist in verschiedenen Unternehmen und Segmenten Realität geworden. Prozesse werden gestrafft, Entscheidungen präziser und das gesamte Arbeitsumfeld profitiert davon.

Ein gemeinsames System kann Daten analysieren und auf Fehler hinweisen, während KI in der Lage ist, Szenarien und Situationen zu interpretieren. Es kann beispielsweise einen Betrugsversuch im E-Commerce erkennen.

Kurz gesagt, es ist eine Möglichkeit, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns in Maschinen und Systemen zu simulieren und Informationen und Daten für die tägliche Arbeit zu interpretieren.

Wie kann es angewendet werden?

Möchten Sie wissen, welche Anwendungsmöglichkeiten KI in Ihrem Marketingplan oder anderen Bereichen Ihres Unternehmens bietet?

Sehen Sie sich einige Beispiele an:

Vorausschauende Analyse

Die Nutzung von Daten ist heute für den Erfolg eines jeden Unternehmens von grundlegender Bedeutung, und eine der effizientesten Möglichkeiten, dies zu tun, ist die vorausschauende Analyse.

Durch das Studium von Daten und Metriken ist es möglich, einen Trend zu definieren. Ein Geschäft kann beispielsweise seinen Lagerbestand mithilfe von KI besser bewerten und verhindern, dass ein Artikel zur Neige geht oder sich stapelt.

Automatisierte Konversation

Ein weiterer Bereich, der von KI profitiert, ist der Kundenservice.

Anstatt ein Team einen einfachen Kontakt mit dem Benutzer herstellen zu lassen, kann ein Chatbot einfache Fragen beantworten oder sogar das Gespräch an einen auf ein bestimmtes Thema spezialisierten Mitarbeiter lenken.

Die Idee ist, die Schritte zu optimieren, um ein flüssigeres Kundenerlebnis zu bieten.

Leistungsüberwachung

Auch in Sachen Produktivität können Manager von den Vorteilen der KI profitieren.

Ein System kann dabei helfen, festzustellen, wer gute Leistungen erbringt und wer sich verbessern muss.

Die Details können zum Beispiel bei Remote-Arbeiten sehr nützlich sein, bei denen es nicht so einfach ist, die Leistung jedes Fachmanns in Ihrem Team genau zu überwachen.

Persönlicher Assistent

KI hat auch als persönlicher Assistent an Bedeutung gewonnen.

Ein Beispiel ist Amazons Alexa, das die Sprachbefehle des Benutzers erkennen und bestimmte Aufgaben ausführen kann.

Apples Siri ist ein weiteres Beispiel für KI als persönliches Assistenten-Tool.

In einer hektischen Routine kann die Funktion helfen, sich an Termine zu erinnern, Fragen zu beantworten oder sogar eine E-Mail zu senden.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein grundlegender Prozess für das Funktionieren von KI.

Diese Technologie beinhaltet die Fähigkeit eines Roboters oder Systems, aus den von ihm verarbeiteten Daten und Informationen zu lernen.

Ohne menschliche Beteiligung ist es möglich, Verhaltensmuster zu erkennen und sogar intelligente Entscheidungen zu treffen.

Dieses Konzept ist für den Humanisierungsprozess der KI unerlässlich.

Haben Sie jemals mit einem Chatbot gesprochen und festgestellt, dass er frühere Informationen hatte, beispielsweise zu Ihren Einkäufen auf dieser E-Commerce-Website?

Maschinelles Lernen war zweifellos ein Teil dieses Systems.

Wie der Name schon sagt, kann eine Maschine durch diese Technologie lernen und sich weiterentwickeln und eine menschlichere Erfahrung bieten, indem sie den Denkprozess eines Menschen nachahmt.

Dieses künstliche Denken ermöglicht also eine Reihe neuer Möglichkeiten und Alternativen.

Mit maschinellem Lernen benötigt ein Unternehmen weniger menschliche Beteiligung an vielen Prozessen, da das System selbst argumentieren und verstehen kann, wie es die beste Entscheidung treffen kann.

Es kann in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden, z. B. um ein CRM-System effizienter zu gestalten oder die Maschinen in einer Fabrik zu automatisieren.

Wie kann es angewendet werden?

Einer der großen Vorteile von Machine Learning ist die Möglichkeit, es in unterschiedlichen Bereichen eines Unternehmens, unabhängig von Segment oder Größe, einzusetzen.

Lesen Sie weiter, um die wichtigsten Alternativen zu erfahren:

Humanisierte Chatbots

Laut einer Forbes-Umfrage sprechen über 86 % der Verbraucher bei der Nutzung des Chats auf einer Website lieber mit Menschen.

Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, besteht darin, in maschinelles Lernen zu investieren, da es Muster im Benutzerverhalten verstehen und sogar den Tonfall, Empfehlungen oder vorgeschlagene Verfahren ändern kann.

Genauere Berichte

Einer der großen Vorteile der digitalen Transformation besteht darin, dass sie bürokratische Aufgaben wie das Erstellen von Berichten und Tabellenkalkulationen erleichtert.

Machine Learning kann dabei helfen, Rohdaten in Informationen umzuwandeln und somit wertvolle Erkenntnisse für Ihr Team zu generieren.

Auf diese Weise können Marketing- oder Vertriebsexperten genauere Details zur Segmentierung einer Kampagne oder zum Abschluss eines Verkaufs erhalten.

Empfehlungssystem

Ein weiterer Vorteil des maschinellen Lernens sind Empfehlungen.

Ein E-Commerce-Unternehmen kann beispielsweise segmentierte Kampagnen entsprechend dem Benutzerverhalten auf seinen Seiten durchführen.

Auf diese Weise erhält der Verbraucher präzisere Empfehlungen zu seinen Interessen, was seine Kaufchancen erhöht.

In Zeiten harten Wettbewerbs kann dies ein relevanter Unterschied sein.

Mehr segmentierter Inhalt

Machine Learning kann auch für Ihre Inbound-Marketing-Strategie nützlich sein.

Neben guten Textern ist es entscheidend, sich auf wertvolle Erkenntnisse darüber zu verlassen, was für Ihre Leser interessant sein kann.

Die Maschine kann Themen und sogar Inhaltsformate wie interaktive Materialien identifizieren , die eine größere Wirkung auf Ihre Zielgruppe haben können.

Was ist Deep Learning und wo findet es Anwendung?

Deep Learning ist ein noch fortschrittlicherer Prozess des maschinellen Lernens.

Seine Kapazität ist so hoch, dass es ein Niveau des unüberwachten Lernens erreichen kann, d. h. ohne menschliche Beteiligung an einem Prozess.

All dies ist dank eines Systems möglich, das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns auf sehr hohem Niveau simuliert.

Deep Learning ist daher eine Weiterentwicklung des maschinellen Lernens , dank seiner tiefgreifenderen Schichten von Algorithmen.

Mit dieser Struktur kann die Maschine Objekte erkennen, Sprachbefehle verstehen, Sprachen übersetzen und sogar Entscheidungen treffen.

Es braucht nicht einmal menschliche Aufsicht, um weiter zu lernen und sich zu entwickeln.

Deep Learning ist beispielsweise die effizienteste Technologie, wenn es um Big Data geht. Schließlich ist es nicht so einfach, so viele Informationen zu interpretieren, aber sie sind grundlegend.

Dies kann die Lösung sein, um wertvolle Daten aus den unterschiedlichsten Quellen wie sozialen Netzwerken, Systemen, Suchmaschinen zu extrahieren – kurz gesagt, um zu filtern, was für die Planung eines Unternehmens am relevantesten ist.

Der Grund für eine so hohe Kapazität ist der hohe Anteil an verwendeten künstlichen neuronalen Netzen, die das menschliche Gehirn sehr ähnlich nachbilden und einen nichtlinearen Ansatz bei der Interpretation von Daten und Informationen ermöglichen.

Wie kann es angewendet werden?

Was ist die Anwendbarkeit von Deep Learning in einem Unternehmen? Schauen Sie sich einige Vorschläge an!

Entdeckung eines Betruges

Da das System Verhalten identifizieren kann, kann es Betrug bei einer Finanztransaktion oder sogar eine Authentifizierung für den Zugriff auf ein System erkennen.

Deep Learning funktioniert auf nichtlineare Weise , sodass sich die Technologie auf verschiedene Szenarien und Verhaltensweisen bezieht, um zu verstehen, dass eine bestimmte Aktion nicht angemessen ist und auf ein Problem hinweisen kann.

Unbeaufsichtigte Automatisierung

Google und Uber nutzen Deep Learning, um Autos von KI steuern zu lassen.

Es ist ein Prozess, der sich noch in der Entwicklung befindet, aber bereits weit fortgeschritten ist.

Möglich macht dies die hohe Lernfähigkeit des Systems , das auf Alltagssituationen im Straßenverkehr reagieren kann.

Ohne Aufsicht kann das Auto problemlos einen Beifahrer befördern.

Gesichtserkennung

Viele Smartphones bieten bereits Gesichtserkennungssysteme an.

Dieser Prozess scheint relativ einfach und steht in direktem Zusammenhang mit Deep Learning.

Die Technologie kann Details identifizieren , um Gesichtsausdrücke bestimmen und unterscheiden zu können, wodurch höchste Sicherheit für die Benutzer gewährleistet wird.

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning: Was sind die Hauptunterschiede?

Jetzt, da Sie mehr über KI, maschinelles Lernen und Deep Learning wissen, ist es möglicherweise einfacher, die Unterschiede zwischen ihnen zu verstehen.

Kurz gesagt, die letzten beiden Technologien sind Teil des Universums der ersten.

Sie sind Weiterentwicklungen des Prozesses und machen ein System noch besser in der Lage, Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen.

KI ist daher ein frühes Stadium des künstlichen Denkens, in dem eine Maschine ihre eigenen Entscheidungen treffen kann, aber nicht sehr leistungsfähig ist.

Maschinelles und tiefes Lernen sind noch komplexere Phasen, in denen Systeme und Maschinen eine größere Autonomie haben, wodurch die Kapazität des Denkens und folglich der Entscheidungsfindung erhöht wird.

Zwischen Machine Learning und Deep Learning sind die Namen ein guter Indikator für ihre Unterschiede.

Wie der Begriff „deep“ andeutet, umfasst Deep Learning ein noch komplexeres und fortgeschritteneres maschinelles Lernen.

Das System erstellt aus einer Algorithmusschicht ein künstliches neuronales Netzwerk, das es ihm ermöglicht, seine eigenen Entscheidungen ohne menschliche Beteiligung zu treffen.

Zusammenfassend unterscheiden sich die drei Technologien in Logik und Algorithmus, wodurch sie unterschiedliche Ziele und Anwendbarkeit innerhalb eines Unternehmens haben.

Aber sie ergänzen sich gegenseitig und repräsentieren unterschiedliche Grade von Fähigkeiten. Die Verwendung von jedem variiert entsprechend den Anforderungen.

Abschluss: Mit Ihrem neu erworbenen KI-Wissen vorankommen

Mehr als nur die Antwort auf die Frage „KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning“ zu kennen, ist es wichtig zu verstehen, wie Sie diese Technologien integrieren können, damit Ihre Strategien besser funktionieren.

Wenn Sie die Unterschiede zwischen den einzelnen Konzepten verstehen , ist es möglich, sie umfassender und vollständiger in Ihrer Organisation zu nutzen und verschiedene Bereiche und Sektoren zu nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Neben den verwendeten Technologien ist es wichtig, auf relevante Informationen und Daten zu zählen, um dorthin zu gelangen, wo Sie hinwollen.

Nun, da Sie das wissen, wie wäre es, wenn Sie sich unser aufgezeichnetes Webinar über die Rolle der KI im Marketing ansehen ?

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