Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) worden vaak als synoniemen beschouwd. In plaats daarvan, ML is een applicatie van AI, en het is belangrijk om de belangrijkste elementen en het potentieel dat ze bieden voor zakelijke waarde te begrijpen.
Kunstmatige intelligentie versus machine learning: de belangrijkste verschillen
ML is een applicatie of een subveld van AI dat is gebaseerd op het concept dat een machine zelfstandig kan leren van datasets. In werkelijkheid echter ML-systemen zijn beperkt in hun vermogen om natuurlijke taal te begrijpen aangezien er geen tools zijn om het algoritme voor inhoudsanalyse te verfijnen. Met andere woorden, het is een zwarte doos. Uw enige optie is om meer voorbeelden aan het algoritme toe te voegen, maar dit garandeert geen grotere nauwkeurigheid omdat u specifieke trainingsdocumenten moet verstrekken voor alle gebruiksscenario's.
Machine learning is het meest toepasbaar in use-cases waarin u een groot, relevant voorbeeld van documenten heeft. Maar wat als u geen grote datasets heeft? Wat als uw use-case erg moeilijk en dubbelzinnig is? Hoe complexer uw gebruiksscenario, hoe moeilijker het zal zijn om voor elke situatie de juiste monsters te identificeren. In plaats daarvan, ML werkt goed wanneer u een groot aantal voorbeelddocumenten en een lage complexiteit heeft.
Bekijk de video 'Neem geen genoegen met minder dan echte AI' om meer te leren
De realiteit is dat de meeste bedrijfsscenario's niet in deze categorie vallen. In dat geval, andere AI-benaderingen, zoals Natural Language Understanding op basis van een kennisgrafiek, bieden concrete voordelen voor een reeks cognitieve taken en kan ook worden gebruikt in scenario's met een kleine, gedistribueerde set voorbeelddocumenten met een gemiddelde complexiteit. Dankzij de diepe en brede vertegenwoordiging van kennis, AI-oplossingen die gebruikmaken van een kennisgrafiek begrijpen en verwerken natuurlijke taal en alle soorten ongestructureerde teksten sneller en nauwkeuriger dan een ML-aanpak.
Combinatie van de twee werelden, kennisgrafiek en machine learning
In plaats daarvan kan de combinatie van ML (en deep learning) ondersteund door een kennisgrafiek gegevens van hoge kwaliteit opleveren om de implementatie van AI-toepassingen te optimaliseren.
