Maschinelles Lernen vs. generative KI: Was ist der Unterschied?

Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren durchgesetzt. Auch die Größe des KI-Marktes wird bis 2030 voraussichtlich 740 Milliarden erreichen.

Aber KI umfasst verschiedene Teilbereiche wie Deep Learning, GenAI und maschinelles Lernen. Obwohl die Bereiche einige Ähnlichkeiten aufweisen, weisen sie auch grundlegende Unterschiede auf, die Sie verstehen müssen.

In diesem Artikel werden zwei zentrale KI-Konzepte besprochen: maschinelles Lernen und generative KI. Wir gehen über die Definition hinaus und betrachten einzigartige Merkmale von maschinellem Lernen im Vergleich zu generativer KI sowie reale Anwendungen.

Aber fangen wir mit den Grundlagen an.

Was ist maschinelles Lernen?

Beim maschinellen Lernen (ML) geht es um die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen.

Maschinelle Lernsysteme lernen Muster basierend auf Eingabedaten und treffen Vorhersagen, Entscheidungen oder Verbesserungen. Wenn Sie neue Daten eingeben, wird die Funktionalität ständig aktualisiert und verbessert. Dies ermöglicht es Computern, Probleme zu lösen, die der menschlichen Intelligenz ähneln.

Die Dienste für maschinelles Lernen reichen von prädiktiven Analysen und Empfehlungssystemen bis hin zur Bild- und Spracherkennung.

Sie zeichnen sich besonders bei komplexen Aufgaben aus, die große Datensätze erfordern, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Was ist generative KI?

Generative KI nutzt KI-Algorithmen und große Sprachmodelle, um verschiedene Arten von Inhalten wie realistische Bilder, Text, Code und Audio zu erstellen.

Der Hauptzweck von GenAI ist die Generierung neuer, einzigartiger und kreativer Inhalte in verschiedenen Bereichen.

Beachten Sie, dass GenAI nicht mit KI verwechselt oder ausgetauscht werden darf. Schauen Sie sich unseren umfassenden Vergleichsleitfaden zwischen KI und generativer KI an.

Nachdem Sie nun die beiden Begriffe verstanden haben, wie passen sie in die breitere KI-Landschaft?

ML findet Muster und stellt Daten bereit, während GenAI menschliche Sprache und Kreativität nutzt, um die Mustererkennung in ansprechende Inhalte umzuwandeln. Die beiden verbindet eine symbiotische Beziehung, in der maschinelles Lernen die Grundlage bildet.

Technische Grundlagen von Gen AI und ML

Die beiden verfügen über eine breite Palette an Algorithmen. Allerdings machen die Trainingstechniken den entscheidenden Unterschied zwischen generativer KI und maschinellen Lernalgorithmen aus.

Generative KI nutzt verschiedene Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs), um neue Daten wie Bilder, Text oder Musik zu erstellen.

Trainingsprozesse in Gen AI können unterschiedliche Strukturen umfassen, wobei einige Anwendungen einen dualen Ansatz verwenden, bei dem ein Modell Daten generiert, während ein anderes sie auswertet. Dies ist jedoch nicht immer der Fall, da Gen AI ein breiteres Spektrum an Techniken und Zielen umfasst.

Zu den Techniken des maschinellen Lernens gehören:

• Überwacht : Zu den gängigen Algorithmen gehören lineare Regression, Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze.
• Unbeaufsichtigt : Diese Algorithmen identifizieren Muster und Strukturen in unbeschrifteten Daten. Dazu gehören Dimensionsreduktion, die zur Vereinfachung komplexer Daten verwendet wird, und Clustering, mit der ähnliche Daten gruppiert werden.
• Verstärkung: Diese Technik hilft bei der Optimierung von Entscheidungen durch Belohnungen für gewünschtes Verhalten und Strafen für unerwünschtes Verhalten.

Hinsichtlich der Datenanforderungen erfordern generative KI-Modelle umfangreiche und qualitativ hochwertige Trainingsdaten. Die Qualität und Vielfalt der Daten wirkt sich direkt auf die Fähigkeit des Modells aus, synthetische, aber realistische Inhalte zu generieren.

Die Datenanforderungen von Maschinenmodellen variieren. Für überwachtes Lernen sind große, gekennzeichnete Datensätze erforderlich, während unüberwachtes Lernen mit unbeschrifteten Daten arbeiten kann. Reinforcement Learning benötigt keine herkömmlichen Datensätze, sondern eine Umgebung, die Feedback liefert (z. B. Belohnungen oder Strafen).

Wie wäre es mit Rechenprozessen? Ein ML-Modell benötigt mathematische Berechnungen zur Berechnung von Parametern wie Präzision und Rückruf, um die Genauigkeit der analytischen Daten sicherzustellen. Auch Datenqualität, Modellauswahl und Feature-Engineering spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung zuverlässiger Ergebnisse.

Unterdessen erfordern Gen-KI-Modelle qualitative Metriken, um den Realismus, die Kohärenz und die Vielfalt der kreativen Daten zu bewerten. Quantitative Metriken wie Verlustfunktionen können ebenfalls dabei helfen, die Leistung des Modells zu bewerten und zu verbessern.

Anwendungen und Anwendungsfälle von Gen AI und maschinellem Lernen

Gen AI und ML können in ähnlichen Branchen eingesetzt werden. Der Unterschied zwischen generativen KI- und maschinellen Lernanwendungen liegt jedoch in der Komplexität des Anwendungsfalls und dem erwarteten Output.

Hier sind Geschäftsanwendungsfälle für maschinelles Lernen und generative KI in verschiedenen Branchen:

Gesundheitspflege

ML-Modelle können Patientendaten oder medizinische Bilder (wie Röntgen- und MRT-Bilder) zur Früherkennung von Krankheiten analysieren und so die Behandlungsergebnisse für den Patienten verbessern.

Gen AI geht über das Transkribieren klinischer Notizen und die Interpretation von Bildern oder Testergebnissen hinaus, um bei der Diagnose zu helfen. Beispielsweise kann es dabei helfen, auf der Grundlage der Daten personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. Es kann auch molekulare Strukturen von Arzneimitteln erzeugen und so den Arzneimittelentwicklungsprozess beschleunigen.

Einzelhandel

ML-Algorithmen können vergangene oder aktuelle Verkaufsdaten nutzen, um personalisierte Inhalte und Empfehlungen zu erstellen. Sie können Verkaufsmengen auch basierend auf dem Kaufverhalten der Kunden vorhersagen.

Gen AI hilft Ihnen bei der Erstellung detaillierter Produktbeschreibungen und Kopien für personalisierte Werbeaktionen und Produktempfehlungen. Es kann auch virtuelle Anproben unterstützen, die Menschen dabei helfen, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.

Ausbildung

ML kann Lernpfade personalisieren, Inhalte basierend auf der Leistung der Schüler anpassen und relevante Ressourcen empfehlen.

Gen AI hilft bei der Erstellung von Lehrmaterialien wie Übungsfragen. Ein Entwicklungsunternehmen für generative KI kann Ihnen sogar dabei helfen, virtuelle Tutoren zu simulieren, um Lernende durch die Materialien zu führen.

Kundendienst

Lösungen für maschinelles Lernen können für Kundeninteraktionen und Stimmungsanalysen verwendet werden, was zur Verbesserung der allgemeinen Servicequalität beiträgt. ML-Algorithmen sind auch das Datenrückgrat interaktiver Chat-Tools.

Andererseits verbessert Gen AI den Kundenservice, indem es Chatbots und virtuelle Assistenten tatsächlich antreibt, die Routineanfragen bearbeiten und sofortige Antworten geben.

Finanzen

Algorithmen für maschinelles Lernen können Millionen von Datenpunkten analysieren, um Betrug oder Geldwäsche in Echtzeit zu erkennen.

Sie können generative KI nutzen, um maßgeschneiderte Anlagestrategien zu entwickeln. LLM-Modelle erleichtern die Bearbeitung und Generierung großer Mengen an Finanzdokumenten, wie zum Beispiel Kreditpapiere oder Versicherungspolicen.

Einzigartige Vorteile und Einschränkungen

Lassen Sie uns die Vorteile und Grenzen generativer KI und maschinellen Lernens erkunden.

Vorteile des maschinellen Lernens

• ML automatisiert die Datenanalyse und liefert wertvolle Erkenntnisse und Annahmen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
• Hilft bei der Erkennung von Anomalien und der Erkennung komplexer Muster in Daten.
• Ermöglicht die Entwicklung intelligenter Maschinen, Software und Prozesse, die komplexe Aufgaben automatisieren und Abläufe rationalisieren.

Einschränkungen des maschinellen Lernens

• ML-Modelle können Fehler machen, insbesondere wenn es um verrauschte oder unvollständige Daten geht.
• Die ML-Leistung hängt stark von hochwertigen, relevanten Daten ab. Daher führen schlechte Daten zu ungenauen Modellen.
• ML-Modelle können Verzerrungen in Trainingsdaten übernehmen, die sich auf die Ergebnisse auswirken.
• Das Training komplexer ML-Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung, Fachwissen und Zeit.

Vorteile generativer KI

• Verbesserte, kreative und schnelle Content-Produktion.
• Chatbots mit generativer KI steigern die Kundenzufriedenheit.
• Gen AI ermöglicht es Unternehmen, die Möglichkeiten dessen zu erkunden, was sein könnte.

Einschränkungen der generativen KI

• Verlässt sich auf Muster in vorhandenen Daten, was seine Fähigkeit zur Entwicklung wirklich bahnbrechender Ideen einschränken kann.
• Die Qualität der generierten Inhalte kann variieren.
• Gen AI kann unbeabsichtigt voreingenommene oder schädliche Inhalte produzieren.

Denken Sie immer daran, dass der Erfolg jeder Technologie im Verständnis ihrer Grenzen und Fähigkeiten liegt.

Zukünftige Entwicklungen und ethische Überlegungen

Die Zukunft der Gen-KI und des maschinellen Lernens ist vielversprechend.

Chatbots beispielsweise sind mittlerweile multimodal. GPT-4 von OpenAI und Gemini von Google arbeiten mit menschenähnlichen Texten, Bildern und Audio. Es wird erwartet, dass dies die Entwicklung von KI-Apps auch für Menschen mit geringen technischen Kenntnissen vorantreiben wird.

Wir erwarten auch, dass es mehr maßgeschneiderte Chatbots geben wird. Google und OpenAI investieren in benutzerfreundliche Plattformen, die es Menschen ermöglichen, ihre Mini-Chatbots ohne Programmierkenntnisse zu erstellen.

ML-Algorithmen werden sich weiterentwickeln und die Hyperpersonalisierung in verschiedenen Bereichen unterstützen. Die neue Grenze in der Gen-KI wird Text-to-Video sein, was zu einem der größten KI-Trends bei mobilen Apps werden könnte.

Ein Unternehmen wie Runway perfektioniert bereits die Qualität seiner Videomodelle.

Darüber hinaus wird erwartet, dass der Deepfakes-Trend weiter zunimmt, was Anlass zur Sorge gibt. Wir werden wahrscheinlich erleben, dass sie häufiger in der Werbung, Unterhaltung und bei bevorstehenden Wahlen eingesetzt werden, wie wir es in Argentinien gesehen haben.

Auch im KI-Bereich wird es mehr Richtlinien und Richtlinien geben, die die verantwortungsvolle Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen prägen.

Denn der potenzielle Missbrauch von KI war schon immer ein Problem, weshalb umfassende Rahmenbedingungen von entscheidender Bedeutung sind. Wenn Sie diese Rahmenbedingungen befolgen, stellen Sie sicher, dass Ihre Ergebnisse transparent, fair, leicht interpretierbar und unvoreingenommen sind. Und das alles unter Wahrung der Benutzerdaten.

Wir haben bereits erste KI-Regulierungen durch Bidens Executive Order im Oktober 2023 gesehen, gefolgt vom AI Act der EU im Dezember. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden wahrscheinlich weitere Regulierungsrahmen eingeführt.

Integrationsherausforderungen

Bei der Einführung von KI im Geschäftsbetrieb stehen Sie vor mehreren Herausforderungen:

• Qualifikationsdefizit : Mit der Weiterentwicklung von KI-Lösungen wächst auch das erforderliche Fachwissen. Daher kann es für Sie schwierig sein, Fachkräfte mit den erforderlichen Fähigkeiten zu finden und zu halten.
• Widerstand gegen Veränderungen : Ihr Team sträubt sich möglicherweise aufgrund der wahrgenommenen Komplexität oder der Angst, in Zukunft seinen Arbeitsplatz zu verlieren, gegen die Umstellung auf KI-Lösungen.
• Implementierungskosten : Kleine Unternehmen können aufgrund der Infrastruktur-, Software- und Wartungskosten Schwierigkeiten haben, KI-Modelle effizient zu implementieren.

Sie können diese Herausforderungen direkt mit einem ganzheitlichen Ansatz angehen, der technisches Fachwissen, Organisationskultur und strategische Planung kombiniert.

Fähigkeiten und Bildungswege für Gen AI und ML

Lassen Sie uns nun die Fähigkeiten und Bildungswege besprechen, die Sie benötigen, um sich auf maschinelles Lernen vs. generative KI zu spezialisieren.

Anforderungen an KI-Fähigkeiten der Generation

• Kenntnisse im Deep Learning. Mehr über Deep-Learning-Algorithmen erfahren Sie in unserem Beitrag zum Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen.

• Kreativität, um die Erstellung einzigartiger Inhalte zu gewährleisten.
• Ein großes Verständnis für mathematische und statistische Konzepte wie Wahrscheinlichkeit.

Gen AI-Bildungspfad

Streben Sie einen Abschluss in Informatik oder Datenwissenschaft an. Sie können auch Online-Kurse zur Gen-KI auf Plattformen wie Dataquest belegen.

Darüber hinaus können Sie durch persönliche Projekte lernen, an Wettbewerben teilnehmen und zu Open-Source-Bibliotheken für generative KI beitragen.

Anforderungen an ML-Kenntnisse

• Fundierte Grundkenntnisse in Statistik und Mathematik.
• Kenntnisse in Python und Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch.
• Fähigkeit, Daten effektiv vorzuverarbeiten und umzuwandeln.
• Verständnis verschiedener ML-Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze.

ML-Bildungspfad

Sie können einen Abschluss in Informatik, Statistik oder verwandten Bereichen anstreben. Nehmen Sie an Online-ML-Kursen auf Coursera und anderen ähnlichen Plattformen teil.

Sie sollten auch an realen Projekten arbeiten, an Kaggle-Wettbewerben teilnehmen und mit ML-Communitys zusammenarbeiten.

Maschinelles Lernen vs. generative KI: Vergleichende Analyse

Wie können sich diese beiden hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit messen?

Generative KI kann effizient vielfältige und realistische Ergebnisse erzeugen. Allerdings können die Rechenanforderungen einiger komplexer generativer Modelle wie GANs erheblich sein.

ML-Modelle erfordern oft vergleichsweise weniger Rechenleistung. Sobald sie geschult sind, können sie problemlos mit großen Datenmengen umgehen. Allerdings hängt die erforderliche Rechenleistung letztlich von der Datengröße, der Modellkomplexität und der Art des Algorithmus ab. Beispielsweise können einige SVM-Algorithmen (Support Vector Machine) für große Datensätze eine hohe Rechenleistung erfordern.

Allerdings kann keine KI-Lösung den Anspruch erheben, völlig genau zu sein, der Grad der Genauigkeit hängt jedoch von der beabsichtigten Anwendung ab.

Generative KI kann beispielsweise ein hohes Maß an Genauigkeit bei der Generierung realistischer und einzigartiger Inhalte erreichen. Auf verschiedenen Datensätzen trainierte ML-Modelle sind bei Aufgaben wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktiver Analyse äußerst genau.

Generative KI passt sich gut an kreative Aufgaben an und kann vielfältige Ergebnisse generieren. In der Zwischenzeit passen sich ML-Modelle basierend auf Trainingsdaten an bestimmte Aufgaben an.

Wie Sie mit Gen AI- und ML-Technologien interagieren

Es gibt heute verschiedene Möglichkeiten, sich mit ML- und GenAI-Technologien auseinanderzusetzen.

Eine einfache Möglichkeit, sich zu engagieren, sind Online-Kurse. Sie können beispielsweise Kurse wie Generative AI Fundamentals von Dataquest oder GenAI- und ML-Kurse auf Coursera wählen.

Treten Sie außerdem relevanten Online-Communities wie LinkedIn-Gruppen bei, die sich auf KI und maschinelles Lernen konzentrieren. Diese Gruppen bieten eine Plattform, die Ihnen hilft, sich zu vernetzen, Wissen auszutauschen und über Branchentrends auf dem Laufenden zu bleiben.

Hier ist ein Beispiel dafür.

Sie können auch an Konferenzen, Branchenveranstaltungen und Workshops teilnehmen, die KI-Vordenker, Forscher und Branchenexperten zusammenbringen.

Abschließend: Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und maschinellem Lernen?

Um ihr Potenzial auszuschöpfen, ist es entscheidend zu verstehen, wie sich verschiedene KI-Teilbereiche unterscheiden. Dieser Artikel konzentriert sich speziell auf den Unterschied zwischen generativer KI und maschinellem Lernen.

Wir haben Informationen bereitgestellt, die Ihnen nicht nur dabei helfen sollen, die Unterschiede zu erkennen, sondern auch deren Funktionsweise und gemeinsame Anwendungen zu verstehen. Unsere vergleichende Analyse zeigt, wie anpassungsfähig, zugänglich und genau sie sind.

Denken Sie jedoch immer daran, dass die beiden trotz der Unterschiede eine symbiotische Beziehung haben. Gen AI nutzt die von maschinellen Lernmodellen analysierten Daten, um realistische, originelle Inhalte zu erstellen.