Todos os dispositivos e sistemas nos quais fazemos uso da internet estão interconectados ao provedor de rede e também entre si direta ou indiretamente de alguma forma.
Eles trocam informações, arquivos úteis e usam Inteligência Artificial AI na forma de aprendizado de máquina ou Internet das Coisas.
Principais lições
- A IoT conecta vários dispositivos e sensores, permitindo que eles troquem dados, enquanto o aprendizado de máquina analisa dados e faz previsões ou decisões.
- A IoT se concentra na interconectividade e na comunicação entre dispositivos, enquanto o aprendizado de máquina enfatiza o desenvolvimento de algoritmos para análise de dados.
- Os aplicativos IoT são mais centrados em hardware, enquanto os aplicativos de aprendizado de máquina são mais orientados por software e baseados no processamento de dados.
Internet das Coisas x Aprendizado de Máquina
Internet das Coisas (IoT) é a rede de dispositivos que podem se comunicar uns com os outros através da internet. Aprendizado de máquinas é uma inteligência artificial que usa algoritmos para aprender com os dados. O foco da IoT é conectar dispositivos, enquanto aprendizado de máquina está focado na análise e previsão de dados.
Internet das Coisas é uma rede gigante que faz parte da internet e conecta diversos dispositivos e sistemas interligados entre si e aos seus provedores de rede. Isso ajuda na troca de mídia e arquivos úteis de sistema para sistema.
É abreviado como IoT. Machine Learning é um campo de estudo muito amplo que trata da implementação do comportamento humano em máquinas para que a Inteligência Artificial possa ser aprimorada nas máquinas e requer a Internet das Coisas para funcionar.
O aprendizado de máquina dá ao computador a capacidade de aprender a mente dos usuários.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | Internet das Coisas | Machine Learning |
|---|---|---|
| Significado | A Internet das Coisas é a maneira de conectar os dispositivos entre si e à Internet. | Machine Learning é uma forma de fazer os sistemas entenderem o hardware, herdar a psicologia do usuário através da IA. |
| Campo | A Internet das Coisas é baseada em modelos de software e hardware. | Machine Learning é estritamente uma coisa de software e inclui algoritmos. |
| Use | A Internet das Coisas acessa e produz grandes quantidades de dados armazenados nos servidores ou na nuvem de uma empresa. | O Machine Learning gerencia e usa os dados para aprimorar a experiência do usuário por meio da Inteligência Artificial. |
| Natureza | A Internet das Coisas tem um escopo previsível e crível. | Machine Learning é um processo baseado em software e produz consequências imprevisíveis. |
| Objetivo | A Internet das Coisas é um assunto diferente que inclui suporte de Machine Learning e AI. | Machine Learning é uma forma de aumentar o poder da Internet das Coisas e ampliar seu uso. |
O que é a Internet das Coisas?
Internet das coisas é abreviado como IoT e é o estudo de sistemas complicados e outros dispositivos, incluindo suas propriedades de software e dispositivos interligados para se conectar à internet e acessar a web.
Esses dispositivos também compartilham informações e arquivos para aprimorar a comunicação e construir uma rede forte entre si.
A Internet das Coisas lida com os recursos de software e hardware de um dispositivo e se comunica com outros dispositivos para aprimorar a interligação entre si.
Possui várias aplicações como em computação em nuvem, aprendizado de máquina, desenvolvimento de software, hardware usado em computadores, estudo de redes sem fio e suas propriedades de ligação e, o mais importante, Inteligência Artificial.
Também usamos a Internet das Coisas em nossas vidas diárias. Inclui todos os dispositivos que compartilham dados e os duplicam para que as organizações e empresas que possuem esses dados do usuário se beneficiem.
Tem um amplo escopo e propriedades. Por exemplo, a Internet das Coisas usa sensores para detectar a ligação de dados e se comunica com outros sistemas para compartilhar ou receber dados de acordo com a necessidade.
Em outras palavras, facilita o trabalho dos humanos, mas, ao mesmo tempo, também pode ser perigoso porque usa IA.
O que é a Aprendizagem de Máquinas?
Machine Learning é um assunto muito amplo e profundo que tem suas vertentes na Internet das Coisas, as funcionalidades programadas que utilizamos em sistemas computacionais, e na web.
O aprendizado de máquina é muito importante porque usa Inteligência Artificial e outras ferramentas de software para imitar o comportamento humano e aprimora a experiência do usuário, mostrando a eles o que eles gostam e facilitando as dificuldades do usuário.
Machine Learning é um conceito variável e não inclui programação direta. Ele permite que a máquina ou o programa de software em si e apoie os usuários para nos beneficiar.
Todas as plataformas utilizam Machine Learning e Inteligência Artificial e são integradas com os dados que possuem nelas e também com os dados armazenados em servidores e espaços em nuvem online.
Eles usam dados manuais e não programáveis para analisar os assuntos e isso ajuda a programar a máquina automaticamente. Machine Learning e Inteligência Artificial, em geral, compartilham várias coisas em comum.
Eles chegaram a tais níveis que, se dois robôs potentes de IA forem colocados frente a frente por vários dias, eles podem até surgir desenvolvendo uma linguagem totalmente nova. O aprendizado de máquina pode até fazer maravilhas.
Principais diferenças entre Internet das Coisas e Aprendizado de Máquina
- A Internet das Coisas é uma escala total de aprendizado e uso da Internet em dispositivos, enquanto o Aprendizado de Máquina é uma maneira de usar esses dispositivos de maneira eficiente para benefício próprio.
- A Internet das Coisas é baseada em aspectos como Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Programação e dispositivos de hardware, enquanto o Aprendizado de Máquina é baseado em análises e padrões de uso de dados.
- A Internet das Coisas é um assunto muito grande e tem um amplo escopo na compreensão do conhecimento sobre sistemas, enquanto o Aprendizado de Máquina não é vasto, mas profundo em lógica e análise.
- A Internet das Coisas usa OOPs e linguagens de programação de alto nível, enquanto o Machine Learning usa algoritmos de dados complexos.
- A Internet das Coisas conecta os dispositivos, enquanto o Machine Learning analisa os dispositivos.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7964681/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8424629/
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.
