Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Data Science, Data Mining und Statistik… was ist der Unterschied???


Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf das breite Feld der Informatik, das Maschinen die Fähigkeit gibt, Aufgaben auszuführen, die menschliche Intelligenz erfordern. Ein Beispiel im Marketing ist die Entwicklung von intelligenten Chatbots, die Kundenanfragen automatisch beantworten.

Machine Learning

Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, der Maschinen befähigt, aus Daten zu lernen und sich anzupassen, ohne explizit programmiert zu werden. In der Marketingwelt wird Machine Learning beispielsweise genutzt, um Kundentrends vorherzusagen und personalisierte Werbeinhalte zu erstellen.

Data Mining

Data Mining ist der Prozess des Entdeckens von Mustern in großen Datensätzen. Es ist ein wichtiger Teil der Data Science und wird im Marketing eingesetzt, um beispielsweise Kundensegmente zu identifizieren und Zielgruppen besser zu verstehen.

Data Science

Data Science ist das Feld, das Techniken aus Statistik, Machine Learning und Datenanalyse kombiniert, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Statistik

Statistik ist die Grundlage für Data Science und Machine Learning. Sie befasst sich mit Methoden zur Analyse und Interpretation von Daten. Im Marketingkontext wird Statistik verwendet, um Kundentrends zu analysieren und Hypothesen zu testen, wie z.B. bei A/B-Tests. Böse Zungen behaupten, dass Data Science einfach nur Statistik im neuen Gewand sei. Allerdings ist Data Science eher eine Kreuzung von Statistik und Informatik, da hier auch große Datenmengen bearbeitet werden.

Überlappungen und Unterschiede

  • Überlappungen: Machine Learning ist ein Teilbereich der KI und wird in der Data Science angewendet. Sowohl Data Mining als auch Machine Learning nutzen statistische Methoden.
  • Unterschiede: Während KI ein breites Feld mit verschiedenen Anwendungen ist, konzentriert sich Machine Learning spezifisch auf das Lernen aus Daten. Data Science vereint diese Techniken, um datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen.

Das Ende der Massenbeschäftigung


In der ZEIT vom 4. Dezember 2014 wird wieder über alternative Wirtschaftfsformen durch den technologiebedingten Wegfall von Arbeitsplätzen geschrieben, dieses Mal in einem Interview von Uwe Jean Heuser mit Jeremy Rafkin. Dieser zitiert eine Rede von Larry Summers aus dem Jahr 2001, der sagte, dass die Wirtschaft eine neue Revolution wie die der ELektrifizierung erleben werde, denn Grenzkosten für Video-, Audio- und Textinformationen werden auf fast 0 sinken. Gewinne könne man dann nur noch durch Monopole erzielen, aber man wisse noch nicht, welches System den Marktkapitalismus ablösen würde. Dies, so Rafkin, sei eigentlich paradox, denn die Marktwirtschaft hätte dann die effizientesten Märkte überhaupt geschaffen, nur gäbe es dann auch keine Gewinne mehr, so dass eine Wirtschaft des Teilens entstehen könne. „Das Ende der Massenbeschäftigung“ weiterlesen

Aus der Menschmaschine wird Mensch gegen Maschine


 

Roman Pletter schreibt in der ZEIT-Ausgabe 29/2014 über den potentiellen Wegfall hochqualifizierter Jobs durch immer besser werdende Algorithmen. In der so genannten zweiten maschinellen Revolution können Maschinen selber lernen (so etwas habe ich 2006 schon bei Ask.com gemacht, in einem ganz kleinen Rahmen…), nur dass es mittlerweile auch für mehr reicht als im Schachspiel zu gewinnen. „Aus der Menschmaschine wird Mensch gegen Maschine“ weiterlesen