O avanço da tecnologia nas décadas seguintes foi o que impulsionou não apenas um aprofundamento do assunto, mas também seu uso em uma gama mais ampla de contextos. Atualmente, a inteligência artificial está literalmente ao alcance das mãos humanas. Nesse sentido, as ferramentas Machine learning e inteligência artificial são essenciais nos dias atuais.
As pessoas naturalmente têm dúvidas sobre as ferramentas e seus usos potenciais porque a tecnologia avançou muito e tem muitas especificidades. Só para você ter uma ideia, uma das pesquisas mais populares no Google atualmente é: Qual é a diferença entre inteligência artificial e machine learning? Por isso, se você também quiser saber mais sobre o tema, é só continuar lendo este artigo.
O que é inteligência artificial?
O amplo campo da inteligência artificial na ciência da computação permite que os computadores tenham a capacidade de compreender e aprender, agindo de forma semelhante à inteligência humana. É como se um programa de computador tentasse imitar o processo de aprendizagem do cérebro para agir de forma independente e por conta própria.
Dessa forma, podemos definir "inteligência" como a capacidade de tomar a decisão certa com base em uma variedade de ações possíveis e uma coleção de informações relevantes. É também uma coleção de habilidades mentais como a capacidade de planejamento, resolução de problemas e raciocínio.
Por isso, a inteligência artificial atua em um ramo da ciência da computação que se concentra na criação de computadores que podem atuar em situações que normalmente são tratadas por pessoas. Ou, de forma mais geral, você é capaz de encontrar soluções humanas para problemas difíceis de lidar hoje.
Ao usar novos algoritmos, as máquinas realizam funções cognitivas relacionadas ao aprendizado humano e à tomada de decisões, simulando como processamos informações díspares, generalizamos experiências passadas e fazemos julgamentos sobre situações que surgirão no futuro.
Uma parte da IA ​​é o aprendizado de máquina. Ele é um programa que não apenas aprende por conta própria, independente da inferência humana, mas também melhora seu desempenho por meio da experiência.
O que é Machine Learning?
Podemos dizer que o aprendizado de máquina serve como motor para a inteligência artificial (IA) para entender melhor as diferenças entre IA, aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Também podemos descrevê-la como uma técnica que possibilita a aplicação da tecnologia.
Uma empresa tem uma grande chance de produzir resultados bem-sucedidos ao usar o aprendizado de máquina, ou o “machine learning”. O oposto também é verdadeiro, o que significa que as empresas correm o risco de perder oportunidades, tempo e dinheiro se não incluir sua proposta em sua estratégia de negócios.
Foi o que revelou o Relatório do Data Dilema. Ele afirma que uma equipe perde 12,5% do seu tempo coletando dados. Esse percentual equivale a cinco horas semanais. Um dos principais benefícios do aprendizado de máquina é que todo o processo ocorre essencialmente sem intervenção humana. Em outras palavras, após o treinamento, o software é capaz de funcionar de forma autônoma e eficaz.
Python é uma das linguagens de programação mais populares em aprendizado de máquina, pois possui uma variedade de plataformas, módulos e bibliotecas para escolher. Existem inúmeras maneiras de aprender a usar uma máquina, mas uma das abordagens mais populares e amplamente utilizadas é o uso de redes neurais artificiais. Eles foram desenvolvidos para serem semelhantes à forma como o cérebro humano está organizado, com o "nó" de cada rede atuando como um neurônio.
Principais diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial
A IA é uma tecnologia cujo objetivo é desenvolver sistemas inteligentes que possam se assemelhar à inteligência humana. Por outro lado, o aprendizado de máquina é uma das maneiras pelas quais os sistemas podem ser construídos para adquirir um tipo específico de inteligência humana.
O aprendizado de máquina faz parte da IA. O objetivo é se familiarizar com os dados e ser capaz de prever resultados quando novos dados são apresentados, ou até mesmo descobrir padrões ocultos em dados não rotulados. O objetivo da IA ​​é imitar a inteligência humana para resolver problemas complexos.
Apesar de suas diferenças, ambos os termos são frequentemente usados ​​​​de forma bastante parecida. Portanto, é fundamental entender as principais distinções. IA normalmente usa ML em conjunto com outros subconjuntos, como Processing of Natural Language (PNL).
Relação entre Machine Learning e IA?
IA é usada por um computador "inteligente" para imitar o pensamento humano e realizar tarefas por conta própria. O aprendizado de máquina é o processo pelo qual um sistema de computador desenvolve sua inteligência.
Uma rede neural, que é uma coleção de algoritmos baseados no cérebro humano, é uma maneira de treinar um computador para imitar a percepção humana. Essa rede ajuda o sistema de computador a usar IA por meio de aprendizado profundo. Devido a esse relacionamento próximo, essa comparação realmente demonstra como a IA e o aprendizado de máquina interagem.
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19/09/2022 Autor: DevSkin