Inteligência artificial e aprendizado de máquina são dois dos tópicos tecnológicos mais comentados atualmente. Mas qual é a diferença entre eles? A IA é um campo da ciência da computação focado no desenvolvimento de máquinas que podem pensar e agir como humanos.
O aprendizado de máquina, por outro lado, é um método de ensinar computadores a aprender com dados sem serem explicitamente programados. Neste artigo, exploraremos as diferenças entre IA e aprendizado de máquina, bem como seus aplicativos nos negócios e além.
O que é IA?
A pesquisa em IA lida com a questão de como criar computadores capazes de comportamento inteligente.
Existem três tipos de IA: fraca, forte e geral. A IA fraca é programada para realizar uma tarefa específica, como jogar xadrez ou identificar objetos. A IA forte pode fazer qualquer coisa que um ser humano possa, e a IA geral é uma inteligência artificial que pode evoluir e melhorar com o tempo.
O que é ML?
O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que lida com a questão de como criar sistemas de computador que podem aprender com dados. Os algoritmos de aprendizado de máquina são usados para detectar automaticamente padrões nos dados e, em seguida, usam esses padrões para fazer previsões ou recomendações.
O aprendizado de máquina tem dois tipos: supervisionado e não supervisionado.
O aprendizado supervisionado é onde o sistema de computador recebe um conjunto de dados de treinamento e, então, cabe ao algoritmo aprender com esses dados e fazer previsões. A aprendizagem não supervisionada é onde o sistema de computador recebe dados, mas não é dito o que fazer com eles.
Ele terá que aprender com os próprios dados e tentar encontrar padrões ou relacionamentos.
8 Diferenças entre IA e Machine Learning
Embora as pessoas tendam a usar os dois termos de forma intercambiável, na verdade existem algumas diferenças importantes entre os dois. A IA é baseada na criação de máquinas que podem pensar e aprender como humanos, enquanto o aprendizado de máquina é a capacidade dos computadores aprenderem por conta própria analisando dados.
- A IA é baseada na criação de máquinas que podem pensar e aprender como humanos, enquanto o aprendizado de máquina é a capacidade dos computadores aprenderem por conta própria analisando dados.
- O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA, o que significa que todo aprendizado de máquina é IA, mas nem toda IA é aprendizado de máquina.
- O aprendizado de máquina se concentra em ensinar os computadores a aprender com os dados, enquanto a IA envolve a criação de máquinas que podem pensar e agir como humanos.
- O aprendizado de máquina é usado principalmente para análise preditiva, enquanto a IA pode ser usada para análise preditiva e tomada de decisões.
- Os algoritmos de aprendizado de máquina são baseados principalmente em estatísticas e probabilidades, enquanto os algoritmos de IA também podem ser baseados em regras e heurísticas.
- O aprendizado de máquina é usado principalmente para analisar dados para encontrar padrões, enquanto a IA também pode ser usada para gerar novos dados ou conhecimento.
- O aprendizado de máquina é usado principalmente para aprendizado supervisionado, enquanto a IA também pode ser usada para aprendizado não supervisionado.
- Os algoritmos de aprendizado de máquina são otimizados principalmente para precisão, enquanto os algoritmos de IA também podem ser otimizados para outros fatores, como eficiência computacional ou interpretabilidade.
Quais são alguns exemplos de IA e Machine Learning em uso?
Isso acontece por meio do uso de algoritmos que analisam dados e, em seguida, fazem previsões ou decisões com base nesses dados.
Existem muitos aplicativos diferentes para aprendizado de máquina, que vão desde assistentes pessoais como Siri e Google Now, até prevenção de fraudes e diagnóstico de câncer.
Mais alguns exemplos de aprendizado de máquina em uso são:
- Veículos autônomos
- Detecção de fraude
- Reconhecimento de fala
- Prevendo o comportamento do consumidor
A IA, por outro lado, é um termo mais geral que se refere a qualquer tipo de inteligência artificial, que inclui aprendizado de máquina. Portanto, embora todo aprendizado de máquina seja IA, nem toda IA é aprendizado de máquina. Alguns outros exemplos de IA são:
- Robôs
- Assistentes virtuais
- Visão computacional
- Processamento de linguagem natural
- Robótica
Em geral, a pesquisa em IA lida com a questão de como criar computadores capazes de comportamento inteligente. Enquanto o aprendizado de máquina se concentra em permitir que os computadores aprendam por conta própria, sem serem explicitamente programados.
O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA e, portanto, se enquadra no termo abrangente de IA.
Por que IA e ML são importantes?
AI e ML são importantes porque permitem que as empresas automatizem tarefas, economizando tempo e dinheiro. Eles também podem ser usados para tomar melhores decisões, fornecendo insights que não seriam possíveis apenas com a inteligência humana.
Além disso, IA e ML estão se tornando cada vez mais importantes à medida que entramos na era do big data. Com mais e mais dados sendo gerados todos os dias, as empresas precisam de IA e ML para filtrar esses dados e encontrar os insights que os ajudarão a tomar melhores decisões.
AI e ML também são importantes porque oferecem uma vantagem competitiva. As empresas que conseguirem aproveitar essas tecnologias poderão obter uma vantagem significativa sobre seus concorrentes.
Quais são alguns problemas com a IA?
Alguns problemas com a IA incluem a perda de empregos, pois as máquinas podem fazer muitos trabalhos que os humanos tradicionalmente fazem. Há também a questão do viés, pois os dados usados para treinar algoritmos podem ser tendenciosos, o que, por sua vez, pode levar a resultados tendenciosos.
Além disso, existe o potencial de uso indevido, pois a IA pode ser usada para fins prejudiciais, como criar notícias falsas ou ser usada em ataques cibernéticos.
AI vs Machine Learning – Qual é melhor?
Não há resposta simples para esta pergunta. Tanto a IA quanto o ML são importantes, e qual é o melhor depende da aplicação específica. Por exemplo, se você precisar automatizar uma tarefa, a IA provavelmente será a melhor opção.
Se você precisar fazer previsões sobre eventos futuros, o ML provavelmente será a melhor opção.
Em geral, as empresas devem usar IA e ML para obter o máximo benefício dessas tecnologias. A IA pode fornecer a capacidade de automatizar tarefas, enquanto o ML pode fornecer a capacidade de tomar melhores decisões.
Ao usar ambas as tecnologias, as empresas poderão colher todos os benefícios de cada uma.
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Conclusão- AI vs Machine Learning 2024
Embora haja alguma sobreposição entre IA e aprendizado de máquina, eles não são a mesma coisa. Em suma, a IA é um processo, enquanto o aprendizado de máquina é uma técnica.
O primeiro baseia-se na tomada de decisões com base em regras predeterminadas, enquanto o segundo pode melhorar com o tempo à medida que “aprende” com a experiência. Existem muitos aplicativos diferentes para IA e aprendizado de máquina, tanto nos negócios quanto além.
Espero que isso tenha ajudado você a aprender melhor o tópico.
