A inteligência artificial e o aprendizado de máquina são as partes da ciência da computação que estão correlacionadas entre si. Essas duas tecnologias são as tecnologias mais populares usadas para a criação de sistemas inteligentes.
Embora essas sejam duas tecnologias relacionadas e às vezes as pessoas as usem como sinônimos uma da outra, ainda assim ambos são termos diferentes em vários casos.
Em um nível amplo, podemos diferenciar IA e ML como:
os primeiros mukers
IA é um conceito mais amplo para criar máquinas inteligentes que podem simular a capacidade de pensamento e comportamento humano, enquanto o aprendizado de máquina é uma aplicação ou subconjunto de IA que permite que as máquinas aprendam a partir de dados sem serem programadas explicitamente.
Abaixo estão algumas diferenças principais entre IA e aprendizado de máquina, juntamente com a visão geral da inteligência artificial e do aprendizado de máquina.
Inteligência artificial
A inteligência artificial é um campo da ciência da computação que cria um sistema de computador que pode imitar a inteligência humana. É composto por duas palavras ' Artificial ' e ' inteligência ', que significa 'um poder de pensamento criado pelo homem'. Portanto, podemos defini-lo como,
A inteligência artificial é uma tecnologia com a qual podemos criar sistemas inteligentes que podem simular a inteligência humana.
O sistema de Inteligência Artificial não precisa ser pré-programado, ao invés disso, utilizam algoritmos que podem funcionar com sua própria inteligência. Envolve algoritmos de aprendizado de máquina, como algoritmo de aprendizado por reforço e redes neurais de aprendizado profundo. A IA está sendo usada em vários lugares, como Siri, AlphaGo do Google, IA no jogo de xadrez, etc.
Com base nas capacidades, a IA pode ser classificada em três tipos:
Atualmente, estamos trabalhando com IA fraca e IA geral. O futuro da IA é uma IA forte, para a qual se diz que será mais inteligente que os humanos.
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Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina consiste em extrair conhecimento dos dados. Pode ser definido como,
O aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial, que permite que as máquinas aprendam com dados ou experiências anteriores sem serem explicitamente programadas.
O aprendizado de máquina permite que um sistema de computador faça previsões ou tome algumas decisões usando dados históricos sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina usa uma grande quantidade de dados estruturados e semiestruturados para que um modelo de aprendizado de máquina possa gerar resultados precisos ou fornecer previsões com base nesses dados.
O aprendizado de máquina funciona com base em algoritmos que aprendem sozinhos usando dados históricos. Funciona apenas para domínios específicos, como se estivéssemos criando um modelo de aprendizado de máquina para detectar fotos de cães, só dará resultado para imagens de cães, mas se fornecermos novos dados como imagem de gato, ele não responderá. O aprendizado de máquina está sendo usado em vários lugares, como sistema de recomendação on-line, algoritmos de pesquisa do Google, filtro de spam de e-mail, sugestão de marcação automática de amigos do Facebook, etc.
Pode ser dividido em três tipos:
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Principais diferenças entre Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML):
| Inteligência artificial | Aprendizado de máquina |
|---|---|
| A inteligência artificial é uma tecnologia que permite que uma máquina simule o comportamento humano. | O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que permite que uma máquina aprenda automaticamente com dados anteriores sem programar explicitamente. |
| O objetivo da IA é criar um sistema de computador inteligente como os humanos para resolver problemas complexos. | O objetivo do ML é permitir que as máquinas aprendam com os dados para que possam fornecer resultados precisos. |
| Na IA, criamos sistemas inteligentes para realizar qualquer tarefa como um ser humano. | No ML, ensinamos máquinas com dados a realizar uma tarefa específica e fornecer resultados precisos. |
| O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são os dois principais subconjuntos da IA. | O aprendizado profundo é um subconjunto principal do aprendizado de máquina. |
| A IA tem um escopo muito amplo. | O aprendizado de máquina tem um escopo limitado. |
| A IA está trabalhando para criar um sistema inteligente que possa executar várias tarefas complexas. | O aprendizado de máquina está trabalhando para criar máquinas que possam executar apenas as tarefas específicas para as quais foram treinadas. |
| O sistema de IA está preocupado em maximizar as chances de sucesso. | O aprendizado de máquina se preocupa principalmente com precisão e padrões. |
| As principais aplicações da IA são Siri, suporte ao cliente usando catboats , Sistema especialista, jogos online, robô humanóide inteligente, etc. | As principais aplicações do aprendizado de máquina são Sistema de recomendação online , Algoritmos de pesquisa do Google , Sugestões de marcação automática de amigos no Facebook , etc. |
| Com base nas capacidades, a IA pode ser dividida em três tipos, que são, IA fraca , IA geral , e IA forte . | O aprendizado de máquina também pode ser dividido principalmente em três tipos que são Aprendizagem supervisionada , Aprendizagem não supervisionada , e Aprendizagem por reforço . |
| Inclui aprendizagem, raciocínio e autocorreção. | Inclui aprendizagem e autocorreção quando novos dados são introduzidos. |
| A IA lida completamente com dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. | O aprendizado de máquina lida com dados estruturados e semiestruturados. |