Maschinelle Lernsysteme lernen aus vergangenen Daten und passen sich autonom an neue Situationen an, während regelbasierte Systeme bei etwaigen Änderungen auf menschliches Eingreifen angewiesen sind.
Regelbasierte künstliche Intelligenz ist ein KI-System, das auf einer Reihe vorgegebener Regeln basiert. Diese Regeln werden von Menschen erstellt und legen fest, welche Maßnahmen das System in verschiedenen Situationen ergreift.
Wenn beispielsweise X passiert, sollte Y ausgeführt werden. Regelbasierte KI ist von Natur aus deterministisch, das heißt, sie verfolgt einen Ursache-Wirkungs-Ansatz.
Regelbasierte KI-Modelle benötigen grundlegende Daten und Informationen, um erfolgreich zu funktionieren, und sie sind auf die Ausführung der Aufgaben und Funktionen beschränkt, für die sie programmiert sind. Sie stellen eine fortschrittlichere Form der robotergestützten Prozessautomatisierung dar und können für Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenklassifizierung und Betrugserkennung verwendet werden.
Quelle: AnalyticsVidhya
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise zu imitieren, wie Menschen lernen. Algorithmen für maschinelles Lernen werden darauf trainiert, Vorhersagen und Klassifizierungen auf der Grundlage vergangener Daten zu treffen und so die Genauigkeit im Laufe der Zeit schrittweise zu verbessern.
Modelle des maschinellen Lernens sind in drei Hauptkategorien unterteilt: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und halbüberwachtes Lernen. Beim überwachten Lernen wird ein Modell mithilfe gekennzeichneter Daten trainiert, um Vorhersagen zu treffen. Beim unüberwachten Lernen geht es darum, Muster in unbeschrifteten Daten zu finden, und beim halbüberwachten Lernen handelt es sich um eine Kombination aus beiden.
Maschinelle Lernalgorithmen werden häufig mithilfe von Frameworks erstellt, die die Lösungsentwicklung beschleunigen, wie z. B. TensorFlow und PyTorch. Maschinelles Lernen hat ein breites Spektrum an Anwendungsfällen, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Betrugserkennung.
Der Hauptunterschied zwischen regelbasierter künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen besteht darin, dass regelbasierte Systeme auf von Menschen codierten Regeln basieren, um Entscheidungen zu treffen, während maschinelle Lernsysteme aus vergangenen Daten lernen und sich selbstständig an neue Situationen anpassen. Regelbasierte KI-Modelle sind deterministisch und auf die Ausführung programmierter Aufgaben beschränkt, während Modelle des maschinellen Lernens für eine Vielzahl von Aufgaben und Funktionen eingesetzt werden können.
Regelbasierte Modelle eignen sich am besten, wenn das Problem klar definiert, die Eingabedaten strukturiert und die Regeln klar und leicht verständlich sind. Sie sind sehr effektiv bei Problemen, die in eine Reihe logischer Schritte unterteilt werden können, deren Ergebnis auf der Grundlage einer Reihe von Wenn-Dann-Regeln vorhergesagt werden kann. Beispiele für regelbasierte Systeme sind Expertensysteme im medizinischen und juristischen Bereich, Betrugserkennungssysteme im Finanzbereich und Chatbots im Kundenservice.
In diesen Fällen sind die Regeln normalerweise festgelegt und ändern sich nicht häufig, und die Daten, mit denen das System arbeitet, sind relativ einfach und strukturiert. Für komplexere Probleme, bei denen die Daten unstrukturiert sind oder sich die Regeln ständig ändern, sind regelbasierte Modelle jedoch möglicherweise nicht geeignet, da sie möglicherweise nicht die erforderliche Flexibilität und Anpassungsfähigkeit bieten.
Maschinelles Lernen ist ideal für Situationen, in denen das Problem komplex ist und die Eingabedaten unstrukturiert, verrauscht oder variabel sind. Es ist auch ideal für Situationen, in denen die Regeln oder Muster, die die Daten steuern, unbekannt sind, aber durch Analyse entdeckt werden können. Modelle für maschinelles Lernen können große Datenmengen verarbeiten und komplexe Muster und Beziehungen identifizieren, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.
Sie können in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungssysteme und prädiktive Analysen. Modelle des maschinellen Lernens sind besonders nützlich, wenn das Problem dynamisch ist und sich die Regeln oder Muster im Laufe der Zeit ändern. Modelle für maschinelles Lernen erfordern jedoch große Mengen hochwertiger Trainingsdaten und erfordern möglicherweise erhebliche Rechenressourcen für Training und Inferenz, was in einigen Fällen ein Hindernis für die Einführung darstellen kann.
Quelle: Megaputer
Während sowohl regelbasierte KI als auch maschinelles Lernen ihre Vor- und Nachteile haben, hängt die Wahl zwischen beiden vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Regelbasierte KI eignet sich am besten für Aufgaben, die deterministisch sind und keine Anpassung an neue Situationen erfordern, während maschinelles Lernen am besten für Aufgaben geeignet ist, die Anpassung und Lernen aus vergangenen Daten erfordern. Während sich die künstliche Intelligenz weiterentwickelt, werden sowohl regelbasierte Systeme als auch maschinelles Lernen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung ihrer Zukunft spielen.
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