Diferença chave – Machine Learning vs Inteligência Artificial
Inteligência Artificial é um conceito amplo. Carros autônomos, casas inteligentes são alguns exemplos de Inteligência Artificial. Alguns países têm robôs inteligentes em áreas como medicina, manufatura, militar, agricultura e uso doméstico. Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial. A principal diferença entre Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial é que Aprendizado de Máquina é um tipo de Inteligência Artificial que dá a capacidade de um computador aprender sem ser explicitamente programado e Inteligência Artificial é a teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de executar tarefas de forma inteligente semelhantes a um humano. O Machine Learning usa um algoritmo para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões de acordo. É um desenvolvimento de algoritmos de autoaprendizagem, e Inteligência Artificial é a ciência de desenvolver um sistema ou software que seja inteligente como um ser humano.
O que é aprendizado de máquina?
Um algoritmo é uma sequência de passos que dizem ao computador para resolver um problema. Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial. Ele fornece aos computadores a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado. São vários algoritmos disponíveis para resolver problemas de Machine Learning. Dependendo do tipo de problema, pode-se escolher um algoritmo de Machine Learning adequado. Ele se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem dar um resultado quando expostos a novos dados.
Existem diferentes tipos de Machine Learning. Eles são Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não Supervisionada e Aprendizagem por Reforço. O Aprendizado Supervisionado usa um conjunto de dados conhecido para fazer previsões. Um conjunto de dados de entrada (X) e um conjunto de valores de resposta ou saídas correspondentes (Y) são fornecidos ao algoritmo de aprendizado supervisionado. Esse conjunto de dados é conhecido como um conjunto de dados de treinamento. Usando esse conjunto de dados, o algoritmo cria um modelo (Y=f(X)), para que possa fornecer um valor de saída para completar o novo conjunto de dados.
Classificação e Regressão são algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionado. A classificação é usada para classificar um registro. Um exemplo simples é “se a temperatura está fria”. A resposta pode ser “sim” ou “não”. Há um número específico de opções para classificar. Se houver duas opções, é uma classificação de duas classes. Se houver mais de duas opções, trata-se de uma classificação multiclasse. A regressão é usada para calcular a saída numérica. Por exemplo, prever a temperatura de amanhã. Outro exemplo seria prever o valor da casa.
No Aprendizado Não Supervisionado, apenas os dados de entrada são fornecidos e não há saídas correspondentes. Em vez disso, o algoritmo encontra um padrão ou uma estrutura para aprender mais sobre os dados. Clustering é categorizado como Aprendizado Não Supervisionado. Ele separa os dados em grupos ou clusters para facilitar a interpretação dos dados.
Figura 01: Aprendizado de Máquina
A aprendizagem por reforço é inspirada na psicologia behaviorista. Trata-se de maximizar alguma noção de recompensa cumulativa. Um exemplo de Aprendizado por Reforço é instruir o computador a jogar xadrez. Há tantos passos para aprender xadrez. Portanto, não é possível instruir sobre cada etapa. Mas é possível dizer, se a determinada ação foi realizada correta ou errada. No Aprendizado por Reforço, o computador tentará maximizar a recompensa e aprender com a experiência. Outro exemplo é um Controlador Automático de Temperatura. O sistema deve aumentar ou diminuir a temperatura de acordo com a necessidade. O aprendizado por reforço é bom para sistemas que devem tomar decisões sem muita orientação humana.
O que é Inteligência Artificial?
Inteligência Artificial é fazer um computador, um robô controlado por computador ou um software pensar de forma inteligente semelhante a um ser humano. Aplicava-se ao sistema, à maneira como os humanos pensam, como os humanos aprendem, decidem e resolvem problemas. Finalmente, um sistema inteligente e inteligente é construído. A Inteligência Artificial é uma tecnologia moderna no mundo moderno. É uma combinação de uma variedade de disciplinas como Ciência da Computação, Biologia, Matemática e Engenharia.
Figura 02: Inteligência Artificial
Existem muitas aplicações de Inteligência Artificial (IA). Os aplicativos de jogos modernos usam IA. A pesquisa de IA também inclui Processamento de Linguagem Natural. É dar a um computador ou máquina a capacidade de entender a linguagem natural falada por humanos e executar tarefas de acordo. Outra aplicação é Robôs Industriais. Existem robôs mais sofisticados com processadores eficientes e uma enorme quantidade de memória. Eles podem se ajustar ao novo ambiente e coletar dados usando luz, temperatura, som, etc. Eles são usados em áreas como medicina e manufatura. A Inteligência Artificial também é aplicada em reconhecimento óptico de caracteres, veículos autônomos, simulações militares e muito mais.
Quais são as semelhanças entre aprendizado de máquina e inteligência artificial?
- Ambos podem ser usados para construir sistemas sofisticados para realizar certas tarefas.
- Ambos são baseados em Estatística e Matemática.
- Machine Learning é a nova tecnologia de ponta da Inteligência Artificial.
Qual é a diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial?
Machine Learning vs Inteligência Artificial |
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| Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial que dá a capacidade de um computador aprender sem ser explicitamente programado. Ele usa um algoritmo para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões de acordo. | Inteligência Artificial é a teoria e desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas de forma inteligente semelhante a um ser humano. |
| Funcionalidade | |
| Machine Learning foco na precisão e padrões. | A Inteligência Artificial se concentra no comportamento inteligente e na mudança máxima do sucesso. |
| Categorização | |
| Aprendizagem de Máquina pode ser categorizada em Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não Supervisionada e Aprendizagem por Reforço. | Aplicativos baseados em Inteligência Artificial podem ser categorizados como aplicados ou gerais. |
Resumo – Machine Learning vs Inteligência Artificial
Inteligência Artificial é um avanço e uma ampla disciplina. Consiste em muitos outros campos, como Engenharia, Matemática, Ciência da Computação, etc. A diferença entre Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial é que Aprendizado de Máquina é um tipo de Inteligência Artificial que dá a capacidade de um computador aprender sem ser explicitamente programado e artificial Inteligência é a teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas de forma inteligente, semelhantes a um ser humano. Machine Learning é a nova tecnologia de ponta da Inteligência Artificial.
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