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Maschinelles Lernen (ML) wird für das Unternehmen entweder ein Segen oder ein Fluch sein, je nachdem, mit wem Sie sprechen. Einerseits wird es eine breite Palette neuer Funktionen für digitale Prozesse bieten - von automatisierten Workflows bis hin zu selbstverwaltender Infrastruktur. Andererseits werden Arbeitsplätze verdrängt und Unternehmen können keine Korrekturen vornehmen, wenn etwas schief geht.
Die Wahrheit liegt wahrscheinlich irgendwo zwischen diesen beiden Extremen, aber um wirklich in den Griff zu bekommen, was ML kann und was nicht, ist es notwendig, einige der Mythen zu zerstreuen, die im Zusammenhang mit der Technologie entstanden sind. (Mit so viel zu bieten, warum nutzt nicht jeder ML? Finden Sie es in 4 Roadblocks heraus, die die Übernahme des maschinellen Lernens blockieren.)
Mythos 1: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind ein und dasselbe.
Obwohl beide dieselbe grundlegende Technologie verwenden, ist AI ein Überbegriff, der ein breites Spektrum von Disziplinen abdeckt. Laut Dr. Michael J. Garbade, CEO von Education Ecosystem, umfasst AI nicht nur ML, sondern auch neuronale Vernetzung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung und eine Vielzahl anderer aufkommender Technologien. ML zeichnet sich dadurch aus, dass es in der Lage ist, seinen eigenen Code basierend auf Erfahrungen, Änderungen seiner Umgebung oder der Einführung neuer Ziele zu ändern - dies ist im Wesentlichen der Lernaspekt des maschinellen Lernens.
