Generative KI vs. maschinelles Lernen: Die wichtigsten Unterschiede und Anwendungsfälle

Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, Inhalte wie Texte, Bilder, Videos und Musik zu erzeugen. Sie nutzt große Sprachmodelle und Algorithmen, um Muster in Datensätzen zu analysieren und den Stil oder die Struktur bestimmter Inhaltstypen nachzuahmen. Maschinelles Lernen (ML) hingegen hilft Computern, mithilfe eines Trainings, das auf Ergebnissen großer Datensätze basiert, Aufgaben und Aktionen zu erlernen. Es ist eine zentrale Komponente künstlicher Intelligenzsysteme. 

Um die Feinheiten künstlicher Intelligenz zu verstehen, muss man klar zwischen generativer KI und maschinellem Lernen unterscheiden – zwei Technologien, die zwar miteinander verbunden sind, aber unterschiedlichen Zwecken dienen und verschiedene Anwendungsbereiche haben.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• •Generative KI baut auf maschinellem Lernen auf, um aus Datenmustern neue Inhalte zu erzeugen. (Zum Abschnitt springen)
• •Maschinelles Lernen konzentriert sich darauf, Datenmuster zu analysieren und Prognosen zu erstellen. (Zum Abschnitt springen)
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• Beide Technologien sind wichtig, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen und die menschliche Kreativität und Produktivität zu steigern. (Zum Abschnitt springen)

Vergleichstabelle: Generative KI vs. maschinelles Lernen

Ein wichtiger Aspekt beim Verständnis von generativer KI und maschinellem Lernen ist die Erkenntnis, dass beide unterschiedliche Stärken haben. Generative KI und maschinelles Lernen sind eng miteinander verwandte Technologien, wie die folgende Tabelle zeigt. Während generative KI besonders gut Inhalte erstellt, ist maschinelles Lernen auf Datenanalyse und statistische Modelle ausgerichtet.

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine aufstrebende Technologie, die künstliche Intelligenz, Algorithmen und große Sprachmodelle nutzt, um verschiedene Arten von Inhalten zu erzeugen – von Texten über Bilder bis hin zu Videos. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI, die Deep Learning- und neuronale Netzwerke nutzt, um auf Grundlage von Mustern, die sie in einer Vielzahl anderer Inhalte erkennt, Inhalte zu erzeugen. Obwohl diese Inhalte als originell eingestuft werden, nutzt generative KI in Wirklichkeit maschinelle Lern- und KI-Modelle, um die frühere Kreativität anderer zu analysieren und anschließend nachzubilden. Sie greift auf riesige Inhaltsbestände zu und nutzt diese Informationen, um menschliche Kreativität nachzuahmen.

Mit generativer KI können Sie Aufgaben wie die Analyse des Gesamtwerks von Charles Dickens oder Ernest Hemingway durchführen, um einen originellen Roman zu verfassen, der den Stil und die Schreibmuster dieser Autoren nachahmen soll. Generative KI geht weit über das traditionelle maschinelle Lernen hinaus. Durch den Einsatz verschiedener Formen maschineller Lernsysteme, Modelle, Algorithmen und neuronaler Netzwerke eröffnet generative KI einen neuen Zugang zur Welt der Kreativität.

Eine Eingabeaufforderung in der generativen KI-App Mid Journey führte zu dieser Stadtsilhouette.

Vor- und Nachteile generativer KI

Generative KI verändert die Problemlösung und Innovation in zahlreichen Branchen, indem sie autonom Inhalte in verschiedenen Formaten erstellt. Diese Technologie bringt jedoch mehrere Hürden mit sich, darunter mögliche Verzerrungen durch Trainingsdaten, die Abhängigkeit von bestehenden Mustern, die die Originalität einschränkt, ein hoher Rechenbedarf sowie ethische Fragen. Als leistungsfähiges Werkzeug muss die Technologie sorgfältig überwacht und verantwortungsvoll eingesetzt werden, um die Vorteile generativer KI und ihre Grenzen auszubalancieren.

Vorteile

• Erzeugt vielfältige Inhalte: Generative KI kann vielfältige Inhalte wie Texte, Bilder, Musik und Videos erzeugen. Dadurch ist sie für Aufgaben wie das Verfassen von Artikeln und Marketingtexten sowie das Entwerfen von Prototypen wertvoll​.
• Automatisiert Aufgaben: Generative KI automatisiert sich wiederholende Aufgaben, optimiert betriebliche Abläufe und reduziert menschliche Fehler, insbesondere in der Softwareentwicklung​.
• Versteht Nuancen: Generative KI kann kontextuelle Nuancen in natürlicher Sprache gut verstehen und darauf reagieren. Damit eignet sie sich für Anwendungen wie Konversationsagenten und den Kundensupport​.
• Spart Zeit: Indem generative KI Prozesse wie die Inhaltserstellung und Entscheidungsfindung beschleunigt, spart sie den Nutzern Zeit und optimiert die Ressourcennutzung​.
• Analysiert umfangreiche Datensätze: Generative KI kann umfangreiche Datensätze analysieren, um Kundenpräferenzen zu verstehen. Dies ermöglicht eine beispiellose Personalisierung von Produkten oder Dienstleistungen und führt zu besseren Kundenerlebnissen​​.

Nachteile

• Anfällig für Verzerrungen: Modelle generativer KI können in ihren Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen fortschreiben und dadurch voreingenommene oder diskriminierende Ergebnisse erzeugen​​.
• Mangelnde Originalität: Obwohl generative KI neue Inhalte erstellen kann, stützt sie sich häufig stark auf bestehende Muster. Ihre Fähigkeit, wirklich originelle Inhalte zu erzeugen​​, ist daher begrenzt.
• Benötigt enorme Rechenressourcen: Das Training und der Betrieb generativer KI-Modelle erfordern erhebliche Rechenleistung. Dadurch sind sie ressourcenintensiv und für kleinere Unternehmen möglicherweise unzugänglich​​.
• Wirft ethische Fragen auf: Die leistungsfähigen Fähigkeiten generativer KI sind mit zahlreichen Risiken verbunden und werfen ethische Fragen auf, etwa die mögliche Erstellung von Deepfakes und die Verbreitung von Fehlinformationen​​.
• Erfordert ständige Kontrolle: Die Ausgaben generativer KI können unterschiedlich hochwertig sein und mitunter Fehler enthalten; sie müssen daher kontinuierlich sorgfältig geprüft und validiert werden​.

Anwendungsfälle für generative KI

Generative KI unterstützt die Arbeit von Autoren, Grafikdesignern, Künstlern und Musikern, ersetzt sie aber nicht, indem sie neues Material erzeugt. Besonders nützlich ist sie im geschäftlichen Umfeld, etwa für Produktbeschreibungen, und sie kann zahlreiche Varianten bestehender Designs erstellen. Außerdem kann sie Künstlern dabei helfen, neuartige Konzepte über verschiedene Medien hinweg zu erkunden. Hier sind einige der häufigsten Anwendungsfälle:

• Generative KI im Einzelhandel: Generative KI verbessert Einzelhandelsabläufe erheblich, indem sie die Erstellung von Produktbeschreibungen automatisiert, personalisierte Marketinginhalte erzeugt und die Bestandsverwaltung optimiert. Zudem ermöglicht sie hyperpersonalisierte Werbebotschaften, die Inhalte anhand der Kaufhistorie und des Surfverhaltens an die individuellen Präferenzen einzelner Kunden anpassen​​.
• Generative KI in Unternehmen: Generative KI in Unternehmen zeigt sich unter anderem bei der Erstellung von Berichten, der Visualisierung von Daten und der Produktion von Marketingmaterialien. Maschinelles Lernen wird typischerweise eingesetzt, um Datenmuster zu analysieren und prädiktive Erkenntnisse zu liefern, während generative KI auf diesen Erkenntnissen aufbaut, um umfassende Berichte und Präsentationen zu erstellen.
• Generative KI im Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen unterstützt generative KI die Erstellung synthetischer medizinischer Daten für die Forschung, die Entwicklung personalisierter Behandlungspläne und die Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit. Während maschinelles Lernen besonders gut darin ist, Muster in medizinischen Daten zu erkennen, geht generative KI einen Schritt weiter und erzeugt neue Daten und Behandlungsszenarien, die die medizinische Forschung und Diagnostik unterstützen können.
• Generative KI in der Fertigung: Zahlreiche Unternehmen nutzen diese Technologie, um Produktdesigns und Fertigungsprozesse zu verbessern, was zu Kostensenkungen und einer höheren Produktleistung führt​​. Während maschinelles Lernen zur Prognose des Wartungsbedarfs und zur Optimierung von Produktionsplänen eingesetzt wird, ermöglicht generative KI die Entwicklung innovativer Designs und Lösungen, die direkt in der Fertigung umgesetzt werden können.
• Generative KI im Finanzwesen: Im Finanzsektor verbessert generative KI Dienstleistungen, indem sie individuelle Finanzberichte erstellt, die Erkennung betrügerischer Aktivitäten automatisiert und das Risikomanagement optimiert. PayPal nutzt generative KI beispielsweise, um Transaktionsdaten aus E-Mails, Social-Media-Beiträgen und Telefongesprächen zu analysieren und potenziellen Betrug in Echtzeit zu erkennen. Das sorgt für eine sichere Transaktionsumgebung für die Nutzer​​.
• Generative KI im Kundensupport: Generative KI verbessert den Kundensupport durch fortschrittliche Chatbots und virtuelle Assistenten. Unternehmen setzen zunehmend auf Chatbots mit generativer KI, um eine Vielzahl von Kundenanfragen zu bearbeiten – von Produktempfehlungen bis zur Sendungsverfolgung.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen nutzt KI, um automatisch zu lernen und sich anzupassen, ohne dass fortlaufende Anweisungen erforderlich sind. Maschinelles Lernen basiert auf Algorithmen und statistischen KI-Modellen, die Muster in Daten analysieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen. Nach der Einrichtung wird das ML-System auf einen Datensatz oder ein Problem angewendet, erkennt Situationen und löst Probleme. Es nutzt Algorithmen, um Daten zu verarbeiten, zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Modelle des maschinellen Lernens werden mit großen Datenmengen trainiert, um zu lernen und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit schrittweise zu verbessern.

Algorithmen sind Verfahren, die dazu entwickelt wurden, klar definierte computergestützte oder mathematische Probleme zu lösen und Computerprozesse abzuschließen. Moderne ML-Algorithmen gehen über die reine Computerprogrammierung hinaus, da sie ein Verständnis der verschiedenen Möglichkeiten erfordern, die bei der Lösung eines Problems zur Verfügung stehen. Algorithmen des maschinellen Lernens gelten als grundlegende Bausteine moderner KI.

Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist in vielen Branchen ein wichtiger Faktor. Wie jede Technologie bringt es jedoch auch eigene Herausforderungen mit sich, darunter die Abhängigkeit von Daten, hohe Rechenkosten und Risiken wie Overfitting. Das Verständnis der Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens ist für eine erfolgreiche Einführung in realen Szenarien wichtig.

Vorteile

• Höhere Genauigkeit und Präzision: Modelle des maschinellen Lernens können große Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen, was zu äußerst präzisen Prognosen und Entscheidungen führt. Das ist bei Aufgaben wie der Betrugserkennung, medizinischen Diagnosen sowie personalisierten Einkaufs- oder Marketingempfehlungen nützlich.
• Automatisierung sich wiederholender Aufgaben: Maschinelles Lernen automatisiert eintönige, sich wiederholende Aufgaben, ermöglicht komplexere Entscheidungen und beseitigt menschliche Fehler. Das ist besonders in Bereichen wie Fertigung, Kundenservice und Datenverarbeitung wichtig.
• Kontinuierliche Verbesserung und Skalierbarkeit: Wenn Modelle mit mehr Daten konfrontiert werden, kann sich ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, ohne dass manuelle Aktualisierungen erforderlich sind. Dadurch sind sie skalierbar und können sich an veränderte Bedingungen anpassen. Dies ermöglicht eine reibungslose Integration in größere Systeme.  
• In verschiedenen Branchen einsetzbar: Maschinelles Lernen ist anpassungsfähig und kann in zahlreichen Branchen eingesetzt werden, darunter Gesundheitswesen, Banken, Einzelhandel und Marketing. Dadurch werden Prozesse effizienter und stärker datengetrieben.

Nachteile

• Datenabhängigkeit: Modelle des maschinellen Lernens hängen weitgehend von der Qualität und Menge der Daten ab. Unzureichende oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Prognosen und Ergebnissen führen. Das stellt in Bereichen mit mangelhaften oder unzuverlässigen Daten ein Problem dar.
• Hohe Rechenkosten: Das Training von Modellen des maschinellen Lernens, insbesondere von Deep-Learning-Modellen, erfordert enorme Rechenressourcen, was kostspielig und zeitaufwendig sein kann. Dadurch ist der Zugang zu maschinellem Lernen für kleinere Unternehmen häufig eingeschränkt.
• Overfitting: Modelle können übermäßig komplex werden und statt allgemeiner Trends Muster erlernen, die nur für die Trainingsdaten typisch sind. Das führt zu einer schlechten Leistung bei neuen oder bislang unbekannten Daten und verringert die Zuverlässigkeit der Modelle in realen Anwendungen.
• Hohe Fehleranfälligkeit: Modelle des maschinellen Lernens sind fehleranfällig, insbesondere bei ungewöhnlichen Daten oder Ausreißern. Dies kann zu irreführenden oder schädlichen Entscheidungen führen, vor allem in sensiblen Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen.

Anwendungsfälle für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen hat zahlreiche Anwendungsfälle, und die Einsatzmöglichkeiten der Technologie nehmen ständig zu. Es hat in nahezu jeden denkbaren Bereich Einzug gehalten, in dem Computer verwendet werden. Maschinelles Lernen findet sich unter anderem in Datenanalyse, Schnellverarbeitung, Berechnungen, Gesichtserkennung, Cybersicherheit und im Personalwesen.

• Maschinelles Lernen im Einzelhandel: Im Einzelhandel hat maschinelles Lernen das Einkaufserlebnis durch Produktempfehlungen auf Grundlage des Kundenverhaltens personalisiert. Ein Beispiel ist die Empfehlungsmaschine von Amazon, die Produkte vorschlägt, die zu den bisherigen Käufen eines Nutzers passen. Weitere Einsatzbereiche sind dynamische Preisgestaltung, die Optimierung von Lieferketten und Bestandsverwaltung sowie Marktprognosen.
• Maschinelles Lernen in Unternehmen: Maschinelles Lernen verbessert Geschäftsabläufe, indem es die Effizienz steigert, Kosten senkt und Wachstum fördert. Bei der Prognose der Produktnachfrage wird ML eingesetzt, um die Kundennachfrage präzise vorherzusagen, die Bestandsverwaltung zu optimieren, Überbestände und Lieferengpässe zu reduzieren und die Produktion an den Marktbedarf anzupassen.
• Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen verbessert maschinelles Lernen Diagnosen, Behandlungspläne und die Patientenversorgung. Es ermöglicht eine individuell abgestimmte Medikation und erhöht durch Bildanalysen die diagnostische Genauigkeit.
• Maschinelles Lernen in der Fertigung: Maschinelles Lernen steigert Effizienz und Qualität in der Fertigung durch vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Lieferkettenoptimierung, um Produktionsprozesse zu optimieren. Unternehmen wie GE nutzen es, um Geräteausfälle vorherzusagen und Ausfallzeiten zu minimieren.
• Maschinelles Lernen im Finanzwesen: Maschinelles Lernen wird im Finanzwesen eingesetzt, um Betrug zu erkennen und Risiken in Echtzeit zu verwalten. Zudem verbessert es die Kreditbewertung, die Risikobeurteilung und maßgeschneiderte Anlageempfehlungen.
• Maschinelles Lernen im Kundenservice und Support: Im Kundenservice treibt maschinelles Lernen Chatbots und virtuelle Assistenten an. Außerdem unterstützt es Unternehmen dabei, ihren Service zu verbessern, indem es die Stimmungslage in Kundenfeedback analysiert.
• Maschinelles Lernen im Marketing: Maschinelles Lernen analysiert Kundendaten, um gezielte Marketingmaßnahmen zu ermöglichen. Es prognostiziert das Verhalten von Verbrauchern, um Konversionsraten und Interaktionen zu verbessern.
• Maschinelles Lernen in der IT: Der IT-Betrieb profitiert von maschinellem Lernen in den Bereichen Netzwerksicherheit, vorausschauender IT-Betrieb und automatisierter Support. Für einen weit verbreiteten Anwendungsfall wie Infrastrukturverwaltung und -überwachung nutzen Unternehmen Modelle des maschinellen Lernens, um potenzielle Systemausfälle vorherzusagen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und routinemäßige Wartungsaufgaben zu automatisieren.
• Maschinelles Lernen im Bank- und Finanzwesen: Maschinelles Lernen im Bank- und Finanzwesen hilft dabei, Handelsstrategien zu beeinflussen, Erkenntnisse über Verbraucher zu gewinnen und Compliance-Prozesse zu automatisieren. Es hilft, Geldwäsche zu erkennen, indem es Transaktionsmuster analysiert und verdächtige Aktivitäten identifiziert.

Generative KI vs. maschinelles Lernen: 7 zentrale Unterschiede

Der Vergleich von generativer KI und maschinellem Lernen zeigt mehrere zentrale Unterschiede auf, unter anderem bei ihren Zielen, den Arten ihrer Ausgaben, den Leistungskennzahlen und den Anwendungsfällen. Das unterstreicht, wie wichtig es ist, diese Unterschiede für einen effektiven Einsatz in verschiedenen Bereichen zu verstehen.

Unterschiedliche Einsatzziele

Maschinelles Lernen konzentriert sich in erster Linie darauf, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und auf Grundlage erlernter Zusammenhänge Erkenntnisse zu liefern. Es wird häufig für Aufgaben wie Klassifizierung, Regression und Clustering eingesetzt. Generative KI hingegen soll neue, originäre Daten erzeugen, die die in den Trainingsdaten beobachteten Muster und Strukturen nachahmen. Modelle der generativen KI werden verwendet, um Texte, Bilder, Musik und andere Formen von Inhalten zu erzeugen, die von menschengeschaffenen Daten zunehmend schwer zu unterscheiden sind​.

Unterschiedliche Arten von Ausgaben

Die Ausgaben von Modellen des maschinellen Lernens bestehen typischerweise aus Vorhersagen, Klassifizierungen oder Entscheidungen, die auf der Analyse von Eingabedaten basieren. So könnte ein Modell des maschinellen Lernens beispielsweise künftige Umsätze auf Grundlage historischer Daten vorhersagen oder E-Mails als Spam oder Nicht-Spam klassifizieren. Generative KI-Modelle erzeugen dagegen vollständig neue Dateninstanzen, etwa ein originäres Bild oder einen zusammenhängenden Text. Dadurch kann generative KI in kreativen und künstlerischen Anwendungen eingesetzt werden, in denen die Erstellung neuer Inhalte erforderlich ist​​.

Unterschiedliche Leistungskennzahlen

Modelle des maschinellen Lernens werden im Allgemeinen anhand von Kennzahlen zur Vorhersagegenauigkeit wie Precision, Recall und F1-Score bewertet. Mit diesen Kennzahlen lässt sich messen, wie gut die Vorhersagen des Modells mit den tatsächlichen Ergebnissen übereinstimmen. Generative KI-Modelle werden dagegen anhand qualitativer Kennzahlen beurteilt, die den Realismus, die Kohärenz und die Vielfalt der erzeugten Inhalte bewerten. Quantitative Kennzahlen wie Verlustfunktionen können ebenfalls dabei helfen, die Leistung generativer KI-Modelle zu optimieren​​.

Unterschiedliche Anwendungsfälle

Maschinelles Lernen wird häufig in Anwendungen wie prädiktiver Modellierung, Empfehlungssystemen, Bild- und Spracherkennung sowie Betrugserkennung eingesetzt. Diese Anwendungen profitieren von der Fähigkeit des Modells, aus Daten zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen. Generative KI glänzt dagegen bei kreativen Aufgaben wie der Texterstellung; das bekannteste Beispiel ist ChatGPT. Weitere führende Beispiele sind Tools wie DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion zum Komponieren von Musik und Erzeugen von Videoinhalten. Dadurch eignet sich generative KI für Anwendungen in der Unterhaltungsbranche, der Inhaltserstellung und allen Bereichen, in denen innovative und originäre Ausgaben erforderlich sind​.

Komplexität und Ressourcenbedarf

Generative KI-Modelle sind aufgrund ihrer kreativen Natur und der Vielfalt der von ihnen erzeugten Ausgaben oft komplexer. Für hochwertige Ergebnisse benötigen sie häufig umfangreiche Rechenressourcen und lange Trainingszeiten. Im Vergleich dazu können sich ML-Modelle je nach spezifischem Algorithmus und Anwendungsbereich hinsichtlich ihrer Komplexität und ihres Ressourcenbedarfs unterscheiden. Einige ML-Modelle sind relativ einfach und effizient, während andere, etwa Deep-Learning-Modelle, ebenfalls erhebliche Rechenleistung erfordern können​.

Unterschiedliche Benutzeroberflächen

Die Benutzeroberfläche (UI) für Anwendungen des maschinellen Lernens umfasst typischerweise Dashboards und Visualisierungen, die Analyseergebnisse, Vorhersagen und Trends anzeigen. Diese Oberflächen sollen Nutzern helfen, Datenerkenntnisse zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Generative-KI-Oberflächen enthalten dagegen häufig Tools zur Inhaltserstellung, etwa Texteditoren, Bildgeneratoren und Designsoftware. Mit diesen Tools können Nutzer Parameter eingeben und kreative Ausgaben erzeugen, was für eine interaktivere und explorativere Erfahrung sorgt​.

Asymmetrische Lernkurven

Die Lernkurve für die Implementierung von Lösungen des maschinellen Lernens ist im Allgemeinen steil. Daher benötigt man ein solides Verständnis von Statistik, Data Science und Algorithmusentwicklung. Außerdem können Kenntnisse in Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Evaluierung erforderlich sein. Generative KI ist zwar ebenfalls komplex und erfordert möglicherweise Fachwissen zu bestimmten generativen Modellen, doch viele Tools für generative KI werden zunehmend benutzerfreundlicher. Ihre Oberflächen ermöglichen es auch Nichtfachleuten, mithilfe einfacher Prompts und Parameter Inhalte zu erstellen.

3 Tools für generative KI, die Sie kennen sollten

Tools für generative KI verändern die Art und Weise, wie wir mit Technologie umgehen, indem sie innovative Lösungen für eine Vielzahl von Branchen bereitstellen. Gemini, Pi und Claude sind drei bemerkenswerte Tools, die fortschrittliche Funktionen für die Inhaltserstellung, Problemlösung und personalisierte Unterstützung bieten. Jedes Tool verfügt über einzigartige Funktionen, die Produktivität und Innovation steigern sollen.

Gemini

Gemini ist das hochentwickelte KI-Modell von Google, das Kreativität und Produktivität steigert, indem es multimodale Fähigkeiten versteht und integriert. Es kann verschiedene Arten von Informationen wie Text, Code, Audio, Bilder und Videos verstehen. Für Aufgaben wie Schreiben, Planen und Lernen bietet es Nutzern intelligente und kontextbezogene Unterstützung.

Mit der kostenlosen Version von Gemini können Nutzer verschiedene Arten von Inhalten erstellen. Sie erhalten 1 Million Anfrage-Token und 1.500 Anfragen pro Tag. Für Nutzer, die mehr Token und Anfragen benötigen, bietet Gemini Abonnements von 19,99 bis 36 US-Dollar pro Monat an.

Pi

Pi AI, kurz für „Personal Intelligence AI“, ist als hilfreicher, einfühlsamer und dialogorientierter KI-Assistent konzipiert, der sich durch die Interaktion mit Nutzern weiterentwickelt. Pi kann von allen kostenlos genutzt werden und unterstützt bei einer Vielzahl von Aufgaben – von Ratschlägen und Antworten auf Fragen bis hin zu ungezwungenen Gesprächen. Pi soll je nach individuellen Vorlieben und Bedürfnissen der Nutzer als Lehrer, Coach, Vertrauter, kreativer Partner und Sparringspartner dienen. Pi basiert auf Inflection-2.5, einem leistungsstarken KI-Modell, das mit führenden Large Language Models wie GPT-4 und Gemini2 konkurriert.

Claude AI

Claude AI ist ein KI-Assistent der nächsten Generation, der für berufliche Aufgaben entwickelt wurde. Seine Stärken liegen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, wodurch er Aufgaben wie Zusammenfassungen, Bearbeitung, Fragen und Antworten, Entscheidungsfindung und Codeentwicklung erledigen kann. Claude wurde mit Blick auf Sicherheit, Genauigkeit und Schutz entwickelt und ist damit ein zuverlässiges Tool für die private und geschäftliche Nutzung.

Mit der kostenlosen Version von Claude AI erhalten Nutzer Zugriff auf grundlegende und allgemeine Funktionen. Für erweiterte Funktionen bietet Claude AI ein Abonnement an, das von 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat bis zu 30 US-Dollar pro Monat für fünf Nutzer reicht.

3 Kurse zu generativer KI, die Sie weiterbringen

Da sich generative KI und maschinelles Lernen ständig weiterentwickeln, ist es für alle, die in diesen Bereichen vorankommen möchten, entscheidend, sich über die neuesten Kenntnisse und Fähigkeiten auf dem Laufenden zu halten. Wenn Sie diese Technologien noch umfassender verstehen möchten, empfehlen wir drei Kurse von Coursera, die eine ausführliche Anleitung bieten.

Generative KI für alle

Kursersteller: DeepLearning.AI

Dieser von Andrew Ng geleitete Kurs bietet auf Coursera eine umfassende Einführung in generative KI. Er behandelt die Grundlagen der Funktionsweise generativer KI, ihre Anwendungen und ihre möglichen Auswirkungen auf verschiedene Branchen. Praktische Übungen helfen dabei, Konzepte der generativen KI auf reale Szenarien anzuwenden. Der Kurs eignet sich für Einsteiger und Fachleute, die ihr Verständnis generativer KI vertiefen möchten​. 

Er kostet 49 US-Dollar für ein monatliches Abonnement. Studierende erhalten Zugriff auf alle Lernmodule und nach Abschluss ein Zertifikat.

Einführung in generative KI

Kursersteller: Google Cloud

Dieser Kurs von Google Cloud konzentriert sich auf die Grundlagen generativer KI, darunter ihre Modelltypen und Anwendungen, und bereitet auf weiterführende Kurse wie den spezialisierteren Lernpfad „Introduction to Generative AI“ vor. Er eignet sich für alle, die die Grundlagen generativer KI verstehen und ihre Anwendungen mit Google-Cloud-Tools wie Vertex AI erkunden möchten​​.

Dieser Kurs ist im Coursera-Abonnement für 49 US-Dollar pro Monat enthalten.

Generative KI mit Large Language Models

Kursersteller: AWS und DeepLearning.AI

Dieser Coursera-Kurs befasst sich mit dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) für generative KI. Er behandelt die Funktionsweise generativer KI, Einblicke von AWS-Experten, die diese Modelle entwickeln und bereitstellen, sowie die neuesten Forschungsergebnisse zu generativer KI​. Außerdem wird vermittelt, wie LLMs in verschiedenen Modellen eingesetzt werden, ergänzt durch Beispiele und Übungen aus der Praxis. Die Kursmodule und Lernmaterialien sind im Coursera-Abonnement für 49 US-Dollar pro Monat enthalten.

3 Anwendungen des maschinellen Lernens, die Sie kennen sollten

Anwendungen des maschinellen Lernens sind häufig Open Source. Nutzer können daher zur Community beitragen, indem sie die Funktionen des Tools an individuelle oder organisatorische Anforderungen anpassen und erweitern.

TensorFlow

TensorFlow ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vom Google-Brain-Team entwickelt wurde. Sie bietet ein umfassendes Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens auf verschiedenen Plattformen, darunter Desktop-Computer, Mobilgeräte und Cloud-Umgebungen. TensorFlow ist für seine Flexibilität und Skalierbarkeit bekannt und eignet sich daher sowohl für Forschungs- als auch für Produktionsanforderungen.

Pytorch

Pytorch ist eine kostenlose und beliebte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die vom KI-Forschungslabor von Facebook (FAIR) entwickelt wurde. Sie wird häufig in der Computer Vision, der Verarbeitung natürlicher Sprache und beim bestärkenden Lernen eingesetzt. PyTorch ist für seinen dynamischen Berechnungsgraphen bekannt, der eine intuitivere und flexiblere Erstellung und Fehlersuche bei Modellen ermöglicht. Mit Tools wie TorchScript und TorchServe erleichtert es außerdem den reibungslosen Übergang von der Forschung in die Produktion.

Microsoft Azure

Microsoft Azure ist eine von Microsoft entwickelte Cloud-Computing-Plattform und ein entsprechender Dienst. Sie bietet eine große Bandbreite an Services, darunter virtuelle Maschinen, Datenbanken, Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie Lösungen für das Internet der Dinge (IoT). Azure soll Unternehmen bei der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen über das globale Netzwerk von Rechenzentren von Microsoft unterstützen. Die Plattform legt Wert auf Sicherheit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit und ist daher eine beliebte Option für Unternehmen, die Cloud-Technologie nutzen möchten. Microsoft Azure verfügt über einen Online-Rechner , mit dem Nutzer Preise passend zu ihren spezifischen Anforderungen berechnen können.

3 Kurse zum maschinellen Lernen, die Sie weiterbringen

Maschinelles Lernen ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld, und umfassende Fachkenntnisse sind erforderlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Wir empfehlen drei Kurse zum maschinellen Lernen, die vollständige Lernpfade mit grundlegenden Konzepten und fortgeschrittenen Techniken bieten.

Spezialisierung auf maschinelles Lernen

Kursersteller: DeepLearning.AI und Stanford Online

DeepLearning.AI und Stanford Online haben die Spezialisierung „Machine Learning Specialization“ auf Coursera mit einem vollständigen Lehrplan für Einsteiger entwickelt. Diese dreiteilige Kursreihe unter der Leitung des KI-Spezialisten Andrew Ng behandelt die Grundlagen des maschinellen Lernens, darunter überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze und optimale Methoden zur KI-Entwicklung. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen Fähigkeiten, sodass Studierende reale KI-Anwendungen mit Python und TensorFlow entwickeln können. Der Kurs ist über das Coursera-Abonnement für 49 US-Dollar pro Monat zugänglich; alle Lernmaterialien sowie ein Zertifikat nach Abschluss sind enthalten.

Maschinelles Lernen mit Python

Kursersteller: IBM

„Machine Learning with Python“ bietet eine Einführung in maschinelles Lernen anhand der Programmiersprache Python. Der Kurs behandelt grundlegende Konzepte wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning und Bildverarbeitung. Er soll Lernenden helfen, Techniken und Modelle des maschinellen Lernens zu verstehen und umzusetzen, und eignet sich daher für Personen, die neu in diesem Bereich sind. „Machine Learning with Python“ ist über das monatliche Coursera-Abonnement für 49 US-Dollar zugänglich.

Machine Learning A-Z: KI, Python & R + ChatGPT-Preis

Kursersteller: SuperDataScience und Ligency Teams

Der Kurs „Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize“ auf Udemy ist ein umfassender und praxisorientierter Lehrplan, der maschinelles Lernen mit Python und R vermittelt. Der von Data-Science-Spezialisten entwickelte Kurs deckt ein breites Themenspektrum ab, darunter Regression, Klassifizierung, Clustering, bestärkendes Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Er umfasst praktische Übungen und Codevorlagen und eignet sich damit für Lernende, die Ansätze des maschinellen Lernens zur Lösung realer Probleme einsetzen möchten. Der Kurs kostet auf Udemy 18 US-Dollar. Nach Abschluss erhalten Sie Zugriff auf alle Lernmaterialien und können ein Zertifikat erwerben. 

Fazit: So wählen Sie zwischen generativer KI und maschinellem Lernen

Wenn Sie zwischen generativer KI und maschinellem Lernen wählen, sollten Sie Ihre individuellen Anforderungen berücksichtigen. Maschinelles Lernen eignet sich ideal für Datenanalyse, Mustererkennung und Vorhersagen – alles Bereiche, die für die Optimierung von Abläufen in Branchen wie dem Bankwesen, dem Gesundheitswesen und dem Einzelhandel relevant sind. Generative KI eignet sich am besten für die Erstellung neuer Inhalte und ist daher nützlich für Content-Entwicklung, Unterhaltung und personalisierte Erlebnisse. Obwohl sie unterschiedliche Funktionen erfüllen, sind beide Technologien miteinander verbunden und ergänzen sich häufig. Ihr gemeinsames Potenzial kann mit der Weiterentwicklung der KI kreative Lösungen hervorbringen.

Lesen Sie den ausführlichen Leitfaden von eWeek zu den besten Tools für generative KI und erfahren Sie mehr über die am besten bewerteten Lösungen für eine Vielzahl von Anwendungen.