Mehr als Schlagworte: KI und Machine Learning für die Cloud

KI und ML im Vergleich

KI ist ein Computer oder ein Computersystem, das kognitive Funktionen vom Lernen und Problemlösen nachahmt. Es wendet mathematische und logische Prozesse an, um zu simulieren, wie Menschen denken.

Maschinelles Lernen ist eine Anwendung der KI, bei der ein Computer oder ein Computersystem komplexe mathematische Modelle verwendet, um einem Computer beim Lernen zu helfen, ohne dass der Benutzer eingreifen muss. Wenn das maschinelle Lernen mehr Daten sammelt, verbessern sich die Ergebnisse aufgrund des kontinuierlichen Lernens auf der Grundlage der eigenen Erfahrung des Systems.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI ein System ist, das wie ein Mensch denkt, sich anpasst oder handelt, während maschinelles Lernen einen Datensatz verwendet und daraus Wissen extrahiert, um ein Modell selbstständig lernen zu lassen.

Schauen Sie über Schlagworte hinaus

Es ist schwierig, ein Produkt zu finden, das nicht in irgendeiner Form auf KI oder maschinelles Lernen verweist, damit die Anbieter eine Produktlinie oder Funktion anpreisen können. Wie können Unternehmen hinter diese Schlagworte blicken, um die Dienstleistungen zu erhalten?

KI und maschinelles Lernen werden in den meisten Fällen als Cloud-Services bereitgestellt, nicht als Tools, die Unternehmen lokal installieren. Dieses Cloud-Modell ist notwendig, weil die Dienste einen großen Umfang an Ressourcen erfordern, obwohl die meisten Unternehmen sie wahrscheinlich nicht rund um die Uhr benötigen. Die meisten IT-Sicherheitsprodukte erwähnen, dass ihre Cloud-basierte KI-Technologie zum Schutz der Unternehmensumgebung beitragen kann. Ein Top-Sicherheitsprodukt verwendet zum Beispiel den Begriff fortschrittliches KI-Lernen, erklärt aber nicht, wie oder was diese Fähigkeit bewirkt.

Höchstwahrscheinlich wenden diese Produkte maschinelles Lernen anstelle von echter KI an. Da maschinelles Lernen eine Untergruppe der KI ist, können die Beschreibungen der KI-Fähigkeiten von Anbietern unklar werden. Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass sie lügen oder schlechte Produkte haben, aber die Marketingabteilungen könnten sich bei den Begriffen KI und maschinelles Lernen ein paar Freiheiten herausnehmen.

Vorteile von KI- und ML-Diensten

KI- und Machine-Learning-Dienste können Unternehmen dabei unterstützen, Geld für die Cloud zu sparen. Der Einsatz von KI-Diensten wie maschinellem Lernen ermöglicht es Unternehmen, ihre Cloud-Nutzung zu analysieren und diese Daten zu verwenden, um automatische Skalierungsentscheidungen über die Zuweisung von Cloud-Ressourcen zu treffen, wodurch Geld gespart werden kann.

Es mag kontraintuitiv erscheinen, Geld für einen zusätzlichen Service auszugeben, um Geld zu sparen. Aber ein Service für maschinelles Lernen kann im Laufe der Zeit größere Einsparungen bringen als auf kurze Sicht.

Maschinelles Lernen kann auch mit Anwendungen in der Cloud zusammenarbeiten, um genauere Ergebnisse beim Data Mining oder bei Vorhersagemodellen zu erzielen. Beim maschinellen Lernen liegt der Schwerpunkt eher auf den Ergebnissen, wenn es um Cloud-Anwendungen oder Ergebnisse geht. KI hat einen viel breiteren Anwendungsbereich, aber es kann schwieriger sein, sie auf traditionelle Anwendungsfälle anzuwenden, mit Ausnahme der Sicherheit.

Sicherheitsbedrohungen gibt es überall und immer mehr Anbieter nutzen Cloud-Sicherheitsplattformen, um ihre Systeme zu schützen. Es ist üblich, dass Anbieter ihre Sicherheitsprodukte nicht mehr als On-Premises-Lösung, sondern im Rahmen von Abonnementmodellen anbieten, was auch den Einsatz von maschinellem Lernen und KI in einer Weise ermöglicht, in der sie sich abheben können.

Bei Sicherheitslösungen der nächsten Generation werden beispielsweise Firewalls und Antivirenprogramme häufig als Cloud-Ressourcen eingesetzt, um Ressourcen besser zu schützen. Dieses Modell ermöglicht es diesen Diensten, KI zu nutzen, um Zero-Day-Exploits auf eine Weise zu erkennen, wie es Virensignaturen nie konnten. Das hat dazu beigetragen, Cloud-Sicherheits-Tools der nächsten Generation zu entwickeln, die besser an die aktuelle Bedrohungslandschaft angepasst werden können.

Nachteile von KI und ML

Systeme, die KI nutzen, bieten zwar Vorteile, stellen aber auch ernsthafte Herausforderungen dar, wenn Unternehmen nicht genau aufpassen. Voreingenommenheit, Probleme mit dem Urheberrecht und fehlende Vorschriften sind einige der Hauptprobleme bei KI und maschinellem Lernen.

Im Jahr 2017 setzte Amazon beispielsweise KI-Tools ein, um Stellenbewerber zu prüfen. Mit der Zeit wurde das System gegenüber Frauen voreingenommen. Als Amazon die Voreingenommenheit entdeckte, stellte es die KI-Bemühungen ein. In jüngster Zeit haben Tools wie ChatGPT Einzug in Klassenzimmer und Gerichtssäle gehalten, was zu Bedenken hinsichtlich von Plagiaten, Genauigkeit und Regulierung führt.

Unternehmen, die an der Nutzung von KI und maschinellem Lernen interessiert sind, sollten sich auf die Ergebnisse konzentrieren, die jedes Tool bringen kann. Bitten Sie die Anbieter um Beispiele und bewerten Sie die Kosteneinsparungsmetriken. Unternehmen, die sich gründlich informieren und wissen, wie sie die Tools für bestimmte Zwecke einsetzen können, werden davon profitieren. Umgekehrt können Unternehmen, die einfach nur von den neuesten Schlagworten der IT-Branche profitieren wollen, auf Probleme stoßen.