Diferença principal - Aprendizado de máquina x inteligência artificial
Inteligência Artificial é um conceito amplo. Carros autônomos e casas inteligentes são alguns exemplos de Inteligência Artificial. Alguns países têm robôs inteligentes em áreas como medicina, manufatura, militar, agricultura e casa. O Aprendizado de Máquina é um tipo de Inteligência Artificial. A principal diferença entre Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial é que o 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 desenvolvimento de sistemas de computador capazes de realizar tarefas de forma inteligente semelhantes a um humano. O aprendizado de máquina usa um algoritmo para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões de acordo. É um desenvolvimento de algoritmos de autoaprendizagem,e a Inteligência Artificial é a ciência de desenvolver um sistema ou software inteligente como um ser humano.
CONTEÚDO
1. Visão geral e principais diferenças
2. O que é aprendizado de máquina
3. O que é inteligência artificial
4. Semelhanças entre aprendizado de máquina e inteligência artificial
5. Comparação lado a lado - aprendizado de máquina vs inteligência artificial em forma tabular
6. Resumo
O que é aprendizado de máquina?
Um algoritmo é uma sequência de etapas que instrui o computador a resolver um problema. O Aprendizado de Máquina é um tipo de Inteligência Artificial. Ele fornece aos computadores a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado. Eles são vários algoritmos disponíveis para resolver problemas de aprendizado de máquina. Dependendo do tipo de problema, pode-se escolher um algoritmo de aprendizado de máquina adequado. Ele se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem dar um resultado quando expostos a novos dados.
Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina. 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 (Y) correspondentes são fornecidos ao algoritmo de aprendizado supervisionado. Esse conjunto de dados é conhecido como conjunto de dados de treinamento. Usando esse conjunto de dados, o algoritmo constrói 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”. Existe um número específico de opções para classificar. Se houver duas opções, é uma classificação de duas classes. Se houver mais de duas opções, é 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 Unsupervised Learning, 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. O agrupamento é categorizado como Aprendizagem sem supervisão. 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 comportamental. Trata-se de maximizar alguma noção de recompensa cumulativa. Um exemplo de Aprendizado por Reforço é instruir o computador a jogar xadrez. Existem muitos passos para aprender xadrez. Portanto, não é possível instruir sobre cada etapa. Mas é possível dizer se determinada ação foi executada correta ou incorretamente. 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 humano. Aplicou-se ao sistema, a 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 em voga 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 o processamento de linguagem natural. É dar a um computador ou máquina a capacidade de compreender a linguagem natural falada pelos humanos e de executar as tarefas de acordo. Outra aplicação são os robôs industriais. Existem robôs mais sofisticados com processadores eficientes e uma grande 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 no 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 executar certas tarefas.
- Ambos são baseados em Estatística e Matemática.
- O Aprendizado de Máquina é a nova tecnologia de ponta em Inteligência Artificial.
Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial?
Artigo Diff meio antes da tabela
Aprendizado de máquina x inteligência artificial |
|
| O Aprendizado de Máquina é um tipo de Inteligência Artificial que dá a habilidade de um computador aprender sem ser explicitamente programado. Ele usa um algoritmo para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões de acordo. | A Inteligência Artificial é a teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas de forma inteligente, semelhante a um ser humano. |
| Funcionalidade | |
| O aprendizado de máquina se concentra em precisão e padrões. | A Inteligência Artificial se concentra no comportamento inteligente e na mudança máxima de sucesso. |
| Categorização | |
| O aprendizado de máquina pode ser categorizado em aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. | Os aplicativos baseados em Inteligência Artificial podem ser categorizados como aplicados ou gerais. |
Resumo - Aprendizado de Máquina vs. Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial é um avanço e uma ampla disciplina. Ele consiste em muitos outros campos, como Engenharia, Matemática, Ciência da Computação, etc. A diferença entre Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial é que o 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. O Aprendizado de Máquina é a nova tecnologia de ponta em Inteligência Artificial.
Baixe a versão em PDF de Aprendizado de Máquina vs Inteligência Artificial
Você pode baixar a versão PDF deste artigo e usá-la para fins off-line de acordo com a nota de citação. Faça o download da versão em PDF aqui. Diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial
