A tecnologia tornou a vida muito mais fácil do que no século anterior. Com cada nova geração de dispositivos técnicos, as atualizações de software também se tornaram significativas.
Da mesma forma, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina começaram a dominar a indústria de software para o benefício da humanidade. É essencial estabelecer distinções entre eles.
Principais lições
- Inteligência Artificial (IA) é o conceito mais amplo de criação de máquinas que podem executar tarefas que exigem inteligência semelhante à humana. Em contraste, Machine Learning (ML) é um subconjunto de IA que usa algoritmos para aprender com dados.
- O ML se concentra em permitir que as máquinas melhorem seu desempenho sem programação explícita, enquanto a IA abrange várias abordagens, incluindo sistemas baseados em regras e sistemas especialistas.
- Os aplicativos de IA podem incluir robótica, processamento de linguagem natural e visão computacional, enquanto as técnicas de ML são comumente usadas em análise de dados, reconhecimento de padrões e sistemas de recomendação.
Inteligência artificial vs Machine Learning
inteligência artificial refere-se à capacidade de criar sistemas de computador que podem emular o pensamento humano, capacidades, comportamentos e executar várias tarefas complexas. O aprendizado de máquina trabalha para construir máquinas usando tecnologias e algoritmos que podem executar apenas as tarefas específicas para as quais foram treinados.
Inteligência Artificial também é abreviado como AI. É um método complicado de fornecer atributos humanos para máquinas.
Existem inúmeras aplicações do mesmo na vida cotidiana e os engenheiros e especialistas em computação estão fazendo tentativas repetidas de trazer uma revolução usando o mesmo. Ele usa todos os tipos de entradas.
Machine Learning também é abreviado como ML.
É outro ramo da computação aplicada que coloca toda a sua ênfase em algoritmos e métodos estatísticos de interpretação de grandes blocos de informações. Vários cursos estão disponíveis no mercado e aprimorar a habilidade ajuda na facilidade de acesso tecnológico em geral.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | Inteligência artificial | Machine Learning |
|---|---|---|
| Definição | A Inteligência Artificial pode ser definida como um trabalho inteligente feito por um sistema para compensar o déficit de inteligência enfrentado pelos sistemas mecânicos. | Machine Learning é um termo mais simples que implica o processo pelo qual um sistema absorve maneiras de fornecer dados mais precisos. |
| Objetivo Principal da Incorporação | Ajuda na tomada de decisões quando os humanos não estão disponíveis para raciocinar sobre as possibilidades. | Ele ajuda a melhorar a base de conhecimento do sistema digital para acesso futuro. |
| Soluções Comuns Fornecidas | A Inteligência Artificial fornece soluções para problemas humanos. | Machine Learning fornece soluções para problemas inanimados do mundo digital. |
| Processos Envolvidos na Propagação | Algoritmos tecnológicos e outras facetas de interpretação são colocados em uso. | Métodos estatísticos e processadores de memória ajudam a máquina a aprender com o usuário. |
| Estímulos para Aprendizagem | A Inteligência Artificial requer insumos especiais para entender a natureza humana para implementação. | O aprendizado de máquina usa detalhes já alimentados para aprimorar as funções. |
O que é inteligência artificial?
A Inteligência Artificial, como um conceito, existe desde 1950. Embora seja sempre vista como uma ameaça que leva ao domínio do intelecto humano, ela também tem um conjunto particular de vantagens.
Em termos de interpretação mecânica, os princípios da inteligência artificial permitem que as pessoas acessem desktops e laptops no mesmo contexto que os smartphones. Existem vários atributos associados ao mesmo que podem exigir muita intervenção humana na ausência de inteligência artificial.
A Inteligência Artificial pode ser ainda classificada em duas grandes categorias – inteligência artificial geral e inteligência artificial estreita. O primeiro ramo está intimamente relacionado às diversas funções do mundo tecnológico, envolvendo multitarefas e soluções para inúmeros problemas ao mesmo tempo.
Por outro lado, a versão estreita, como o nome sugere, é adequada apenas para tarefas que envolvam especificações. É melhor lidar com a inteligência artificial com cuidado, pois o uso indevido pode levar a consequências graves que, na maioria dos casos, vão contra a humanidade em geral.
A Inteligência Artificial tem vários exemplos da vida real, como carros autônomos, recursos de autocorreção durante a digitação, mapas exibindo locais congestionados e aviões que podem ser deixados no modo piloto automático. Ainda assim, a consciência humana não pode ser substituída pela IA.
O que é a Aprendizagem de Máquinas?
O Machine Learning pode ser interpretado como um subconjunto distinto de avanços tecnológicos, nunca se cruzando com a inteligência artificial na arena digital. Com o advento do metaverso e outros programas relacionados, a importância do aprendizado de máquina disparou.
Foi trazido à luz pela primeira vez em 1959 através de IBM. Desde sua constituição, este campo passou por inúmeras mudanças, para o bem da humanidade.
Machine Learning, embora seja um tipo de inteligência artificial utilizada, é bastante independente de outras variáveis. A máquina usa os dados alimentados no sistema para entender o procedimento operacional padrão.
Em outras palavras, ao invés de trabalhar em padrões estabelecidos, a máquina modifica as rotas para chegar a conclusões conforme o intelecto humano.
Não substitui a necessidade de trabalho mecânico, mas tenta melhorar o espírito tecnológico na mesma linha. O Machine Learning também é conhecido como a lição aprendida com os dados existentes, para manipular dados futuros.
Por exemplo, esse princípio é aplicado quando uma pessoa pesquisa um produto na web e depois recebe anúncios semelhantes ou relacionados por alguns dias. Os usos do aprendizado de máquina incluem detecção de fraudes cibernéticas, sugestões de páginas a seguir, etc.
Principais diferenças entre Inteligência Artificial e Machine Learning
- A Inteligência Artificial é definida como o intelecto cultivado tecnologicamente. Por outro lado, o aprendizado de máquina é definido como o manuseio consciente de dados digitais por um novo sistema baseado em experiências passadas.
- O principal objetivo da inteligência artificial é resolver problemas que requerem intervenções humanas, enquanto o aprendizado de máquina não funciona além do escopo da análise digital.
- O processo de tomada de decisão é aprimorado por métodos de inteligência artificial, enquanto a base de conhecimento para fins interpretativos é expandida no domínio do aprendizado de máquina.
- AI depende apenas de algoritmos, enquanto ML inclui estatísticas e memorização também.
- AI precisa de novos estímulos, enquanto ML pode facilmente funcionar bem na presença de dados pré-existentes.
Última atualização: 13 de julho de 2023
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Sandeep Bhandari é bacharel em Engenharia de Computação pela Thapar University (2006). Possui 20 anos de experiência na área de tecnologia. Ele tem grande interesse em vários campos técnicos, incluindo sistemas de banco de dados, redes de computadores e programação. Você pode ler mais sobre ele em seu página bio.
