Inteligência Artificial(IA) vs Machine Learning(ML)- Diferenças?

Todas as grandes empresas usam inovações de inteligência artificial e aprendizado de máquina para construir máquinas e aplicativos inteligentes. Hoje, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são atualmente as tecnologias de ponta mais populares no mundo do comércio. E, apesar de esses termos dominarem as conversas de negócios em todo o mundo, muitas pessoas têm dificuldade em distingui-los.

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão interconectados e estão intimamente relacionados. Devido a esta estreita relação, vamos olhar para a interconexão entre eles para aprender como as duas tecnologias são diferentes. O aprendizado de máquina é considerado um subconjunto da IA ​​e é diferente em alguns aspectos.

Este blog ajudará você a entender a IA e o aprendizado de máquina, bem como como eles diferem um do outro.

O que é IA?

AI é um sistema de computador que pode executar tarefas que normalmente são feitas por humanos. O termo “IA” também pode se referir à própria tecnologia ou pode ser usado em referência a qualquer algoritmo ou técnica de aprendizado de máquina.

Em contraste com as linguagens de programação tradicionais como Java e Python, que exigem que você codifique explicitamente os algoritmos antes de executá-los (e monitore-os após a execução), o aprendizado de máquina permite que você treine seus modelos sem escrever nenhum código!

Isso permite mais flexibilidade ao projetar seu modelo porque há muitas maneiras diferentes de construir uma representação precisa da realidade – incluindo conjuntos de dados de diferentes fontes, como plataformas de mídia social ou registros médicos; saída de resultados em vários formatos, como arquivos de texto ou imagens/vídeos (para visualização); detectar padrões entre essas saídas com base em seu conteúdo, em vez de apenas procurar valores específicos dentro de cada um.

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Como funciona a IA?

A IA funciona combinando grandes quantidades de informações com processamento rápido e repetitivo e algoritmos precisos, permitindo que o software aprenda roboticamente a partir de padrões ou funções nos registros.

A IA é uma ampla disciplina de observação que inclui muitas teorias, técnicas e tecnologias, bem como os subcampos predominantes subsequentes: O aprendizado de sistemas automatiza a construção de modelos analíticos.

Ele emprega estratégias de cérebros humanos, registros, pesquisa operacional e física para revelar percepções ocultas em dados sem ser especificamente programado sobre onde procurar ou o que fazer.

O aprendizado profundo usa grandes redes neurais com muitas camadas de dispositivos de processamento para estudar padrões complexos em grandes quantidades de dados, aproveitando os avanços da tecnologia de computadores, eletricidade e técnicas de treinamento progressivo.

O processamento de linguagem natural (NLP) é a capacidade dos computadores de analisar, compreender e gerar a linguagem humana, juntamente com a fala.

Gadgets de processamento gráfico são essenciais para a IA porque fornecem a energia computacional pesada necessária para o processamento repetitivo. As empresas podem incluir essa tecnologia de ponta contratando um desenvolvedor PHP dedicado para criar um aplicativo como um aplicativo imobiliário ou CMS.

Aplicações da inteligência artificial:

• A IA pode ser usada em muitos setores diferentes, incluindo saúde, varejo, finanças e manufatura.
• A IA é usada para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas.
• A IA pode ser usada para tomar decisões com base em dados coletados de experiências passadas ou observações de situações do mundo real. Isso permite que ele aprenda com seus erros e se torne mais preciso com o tempo, à medida que se familiariza com o mundo ao seu redor.
• Ele também é capaz de aprender sozinho por meio de algoritmos de autoaprendizagem que permitem que as máquinas aprendam sem serem explicitamente programadas.

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O que é aprendizado de máquina?

Alan Turing propôs o Teste de Turing em 1950, que se tornou o teste padrão para determinar se as máquinas eram “inteligentes” ou “pouco inteligentes”. A máquina que poderia convencer humanos reais de que também era humano era considerada inteligente. Logo depois, um programa de pesquisa de verão do Dartmouth College se tornou o berço oficial da IA.

Deste ponto em diante, algoritmos de aprendizado de máquina e programas de computador “inteligentes” começaram a aparecer. Eles são capazes de realizar tarefas que vão desde agendar a viagem das pessoas até jogar xadrez com humanos.

O aprendizado de máquina pode ser considerado um subcampo da inteligência artificial (IA). No aprendizado de máquina, os computadores são capazes de aprender automaticamente com os dados sem serem programados diretamente. O processo envolve alimentar o computador com grandes quantidades de informações e deixá-lo analisar esses dados por conta própria. Isso pode ser usado para muitas finalidades, como prever eventos futuros com base nos passados ​​ou encontrar padrões em grandes conjuntos de dados.

Como funciona o aprendizado de máquina?

As técnicas de aprendizado de máquina são amplamente classificadas em quatro categorias:

1. Aprendizagem supervisionada

Quando uma máquina possui dados de amostra, o aprendizado supervisionado pode ser usado. Rótulos e tags podem ser usados ​​para verificar a exatidão do modelo. A técnica de aprendizado supervisionado usa experiências passadas e exemplos rotulados para prever eventos futuros. Ele prevê erros e os corrige usando algoritmos ao longo do processo de aprendizagem.

2. Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado envolve o treinamento de uma máquina com apenas algumas amostras de entrada ou rótulos, sem conhecimento da saída. Como os dados de treinamento não são classificados ou rotulados, uma máquina pode nem sempre produzir resultados corretos quando comparada ao aprendizado supervisionado.

Embora o aprendizado não supervisionado seja menos comum nos negócios, ele auxilia na exploração de dados e pode extrair inferências de conjuntos de dados para descrever estruturas ocultas em dados não rotulados.

3. Aprendizagem por Reforço

Reinforcement Learning é uma técnica de aprendizado de máquina baseada em feedback. Nesse tipo de aprendizado, os agentes devem explorar seu ambiente, realizar ações e receber recompensas como feedback com base em suas ações.

Eles recebem uma recompensa positiva por cada boa ação e uma recompensa negativa por cada má ação. O objetivo de um agente de aprendizado por reforço é maximizar recompensas positivas. Como não há dados rotulados, o agente só pode aprender por meio da experiência.

4. Aprendizagem semi-supervisionada

O aprendizado semissupervisionado é uma técnica que preenche a lacuna entre o aprendizado supervisionado e não supervisionado. Ele opera em conjuntos de dados com poucos rótulos, bem como dados não rotulados. No entanto, normalmente contém dados não rotulados. Como resultado, reduz o custo do modelo de aprendizado de máquina porque os rótulos são caros, mas para fins corporativos pode ter poucos rótulos.

Aplicações de aprendizado de máquina:

O aprendizado de máquina pode ser usado para uma ampla gama de aplicações. aqui estão alguns exemplos:

1. Saúde:

O aprendizado de máquina ajuda os médicos a diagnosticar doenças e prever os resultados dos pacientes. Também lhes permite melhorar os tratamentos encontrando novos medicamentos ou identificando quais pacientes responderão melhor do que outros.

2. Finanças:

O campo das finanças usa o aprendizado de máquina para ajudar os investidores a tomar decisões mais informadas sobre seus investimentos, seja na escolha de ações ou títulos ou na compra de apólices de seguro online.

3. Educação:

O aprendizado de máquina pode ser usado para ajudar os professores a fornecer instruções mais eficazes e melhorar a qualidade do aprendizado dos alunos em salas de aula em todo o mundo, usando ferramentas de análise de big data que estão atualmente em desenvolvimento.

Por exemplo, pode ser usado para avaliar os alunos em vez dos métodos regulares como OMR.

4. Segurança:

O aprendizado de máquina tem inúmeras aplicações em segurança cibernética, incluindo detecção de ameaças cibernéticas, melhoria do software antivírus disponível, combate ao crime cibernético e assim por diante.

Como a IA e o aprendizado de máquina são semelhantes?

IA e aprendizado de máquina são semelhantes porque ambos se enquadram no campo mais amplo da ciência da computação, que abrange uma ampla gama de disciplinas. Os cientistas da computação usam IA para resolver problemas, automatizar tarefas e fazer previsões sobre eventos futuros. Eles também usam ML para ajudá-los a projetar algoritmos que podem aprender com a experiência ou outras fontes de dados (como entrada humana).

Tanto a IA quanto o ML são usados ​​há muitos anos como parte de diferentes aplicações, como sistemas de direção automatizados e chatbots de atendimento ao cliente; no entanto, ainda não sabemos muito sobre como exatamente essas técnicas funcionam!

Quais são as principais diferenças entre IA e ML?

IA é um tipo de aprendizado de máquina que pode ser usado para criar máquinas que se comportam de uma maneira que consideramos inteligentes. Os algoritmos de aprendizado de máquina são baseados em modelos estatísticos, mas não estão necessariamente limitados apenas a estatísticas — eles podem ser aplicados a qualquer problema que você queira resolver.

ML é um tipo de inteligência artificial que usa dados e algoritmos (que são regras) para fazer previsões ou decisões sobre coisas como preços de ações ou padrões climáticos. O ML lida com grandes quantidades de informações, por isso é mais geral do que a IA; isso significa que há menos incerteza envolvida ao usar ML em comparação com AI.

Também tende a envolver mais matemática do que outras formas de inteligência artificial porque requer a capacidade dos computadores de pensar abstratamente, em vez de confiar apenas em regras simples como as usadas pela maioria dos programas hoje!

Conclusão

É claro que IA e aprendizado de máquina são duas coisas diferentes, mas exatamente o que são e como diferem é um pouco confuso. AI é o campo da inteligência artificial, que visa criar máquinas capazes de comportamento inteligente. O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA ​​que se concentra em algoritmos que podem aprender com dados sem instruções explicitamente programadas.

Dito isso, ainda há muitas perguntas sem resposta sobre IA e aprendizado de máquina, especialmente quando se trata de suas diferenças e semelhanças. Mas uma coisa é certa: essas tecnologias continuarão a evoluir, o que significa que você precisará ficar por dentro delas.

Perguntas frequentes

1 . O que é IA?

AI ou inteligência artificial é um sistema de computador que pode executar tarefas que normalmente são feitas por humanos.

2. O que é ML?

O aprendizado de máquina pode ser considerado um subcampo da inteligência artificial (IA). No aprendizado de máquina, os computadores são capazes de aprender automaticamente com os dados sem serem programados diretamente.

3. Quais são os exemplos de AI e Machine Learning?

Um dos exemplos mais significativos de aprendizado de máquina e inteligência artificial é o reconhecimento de imagem. É essencialmente um método para identificar e detectar uma característica ou objeto em uma imagem digital.

Além disso, esta técnica pode ser aplicada a outros tipos de análise, como reconhecimento de padrões, detecção facial, reconhecimento facial, reconhecimento óptico de caracteres e muitos outros.