Phenquestions
Hoje, as palavras 'Inteligência Artificial' e 'Aprendizado de Máquina' são esses tipos de chavões que ouvimos diariamente. Não é preciso dizer que eles não são apenas o nosso presente, mas também o futuro do nosso mundo movido pela tecnologia. Em outras palavras, podemos dizer que esses dois são os fatores mais proeminentes que trazem nossa ciência a um novo patamar e nos ocupam da vida real à vida virtual. Quase todas as empresas inovadoras de IA e ML estão usando algoritmos de aprendizado de máquina para tornar nossa experiência melhor e confortável. Embora a maioria dos especialistas os use de forma intercambiável, há uma pequena distinção entre inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).
Inteligência Artificial vs Aprendizado de Máquina
Inteligência artificial é um conceito de placa que ajuda uma máquina a funcionar sem orientação especializada. O aprendizado de máquina é uma extensão da IA que torna uma máquina ou dispositivo tão inteligente que pode aprender, tomar uma decisão e identificar padrões sem programação explícita. Abaixo, estamos delineando 15 distinções inerentes entre Inteligência Artificial vs Aprendizado de Máquina. Então vamos começar.
1. Definição de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
Ambos os termos 'Inteligente Artificial' e 'Aprendizado de Máquina' estão quase intimamente relacionados. Artificial Intelligent é o estudo da teoria e do desenvolvimento de um sistema de computador capaz de agir como o cérebro humano. Em uma palavra, podemos dizer que a IA é o estudo da imitação do cérebro humano. A inteligência artificial estende o conceito do cérebro humano e incorpora esse conceito à inteligência da máquina para executar ou realizar determinadas tarefas.
Pelo contrário, Aprendizagem de Máquina é o estudo de algoritmos que desenvolvem uma máquina, como uma forma que pode aprender sem explicitamente programado. Com o estudo do ML, uma máquina ou dispositivo pode aprender, tomar uma decisão, identificar padrões e executar uma determinada tarefa automaticamente. Desenvolve um modelo analítico autônomo. Além disso, ele usa modelos de dados, matemáticos e estatísticos para tornar uma máquina autônoma e inteligente.
2. Exemplo de inteligência artificial e aprendizado de máquina
Há uma diferença significativa entre inteligência artificial e aprendizado de máquina em seus exemplos. O campo IA é a combinação de várias outras áreas como Ciência da Computação, Engenharia, Matemática. Neste mundo movido a tecnologia, IA é uma das tecnologias mais esplêndidas. Ele funciona sobre como as atividades humanas, como o homem funciona e, finalmente, esses conceitos são aplicados a um projeto de IA.
Um exemplo de inteligência artificial é um robô industrial. É uma das aplicações sofisticadas de IA. Este robô possui um processador eficiente e uma quantidade colossal de memória. Como consequência, pode atuar em um ambiente novo ou desconhecido. Além disso, pode coletar dados usando som, temperatura, etc.
Por outro lado, o exemplo do aprendizado de máquina é a extração de emoção do texto dado. É uma das aplicações emergentes de aprendizado de máquina. Nossa vida virtual cresceu com base no estudo do aprendizado de máquina. Podemos ver os exemplos proeminentes de aprendizado de máquina em nosso dia a dia, como char, chatbot e muitos mais.
3. Semelhanças: Inteligência Artificial vs. Aprendizado de Máquina
A inteligência artificial é o estudo da ciência e da tecnologia. E o ML (aprendizado de máquina) é um subconjunto da IA. Portanto, há uma semelhança entre inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ambas as trilhas são usadas para desenvolver ou projetar um dispositivo sofisticado ou sistema de computador que pode executar algumas tarefas predefinidas ou uma determinada tarefa.
Outra semelhança entre eles é o assunto do porão. Ambos os campos são baseados em Estatística e Matemática. Ambas as áreas de inteligência artificial e aprendizado de máquina usam um modelo matemático e estatístico para construir seu modelo de classificação ou modelo de aprendizado.
4. Funcionalidades: AI vs. Aprendizado de Máquina
O campo da IA está associado à inteligência humana, como raciocínio, resolução de problemas e aprendizagem. Desnecessário dizer que a IA se concentra no comportamento da máquina inteligente. Um sistema de IA pode responder a perguntas genéricas. Além disso, a IA fornece programas eficientes e fáceis de usar para que um sistema de computador possa pensar ou agir como um cérebro humano.
Pelo contrário, com o ML, uma máquina ou dispositivo pode aprender ou identificar padrões ou classificar sem instruções explícitas. Este estudo usa dados e algoritmos de aprendizado de máquina para treinar o modelo e, em seguida, avaliar o modelo com os dados de teste. Por exemplo, podemos treinar o sistema usando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado i.e, Support Vector Machine (SVM), e então podemos prever o resultado. A principal função do ML é focar na precisão.
5. História: AI vs. ML
O campo do aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial. Além disso, é um assunto de pesquisa quente para pesquisadores e um tópico da moda para os industriais. Em 1950, o mundo se familiarizou com o termo aprendizado de máquina. Arthur Samuel escreveu o primeiro programa conhecido como Checker de Samuel, jogando para aprendizado de máquina.
Pelo contrário, o início da IA foi em Londres. Em 1923, Karel Čapek usou pela primeira vez a palavra robô em inglês. Então, John McCarthy inventou a Inteligência Artificial (IA) em 1956. Ele também foi um inventor da linguagem de programação LISP para inteligência artificial. É assim que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão evoluindo a cada dia. E, estamos obtendo o resultado desses dois campos.
6. Categoria: AI vs. Aprendizado de Máquina
Uma das principais distinções de inteligência artificial vs. o aprendizado de máquina está em sua categorização. O aprendizado de máquina com tecnologia de ponta pode ser categorizado como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Por outro lado, a inteligência artificial pode ser aplicada e não aplicada ou geral.
7. Objetivo: Inteligência Artificial vs. Aprendizado de Máquina
Outra distinção significativa entre inteligência artificial vs. o aprendizado de máquina está em seu objetivo. O objetivo principal da inteligência artificial é fazer ou desenvolver um computador ou um sistema baseado em computador ou um robô tão inteligente ou agir como o farelo humano pensa ou age. Os dois objetivos principais da IA são: (1) desenvolver um sistema especialista e (2) aplicar a inteligência humana a uma máquina ou dispositivo.
Por outro lado, o aprendizado de máquina funciona no desempenho ou na precisão do sistema. O aprendizado de máquina usa dados e algoritmos para treinar um sistema ou para construir um modelo de aprendizado de máquina. Em seguida, avalie este modelo com os dados de teste para medir o desempenho ou a precisão do sistema.
8. Componentes: AI vs. ML
Inteligência artificial é um conceito de tabuleiro, e muitos outros campos estão se cruzando nesta área de tabuleiro. No entanto, a inteligência artificial é uma combinação de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, processamento de linguagem natural (PNL), visão computacional, computação cognitiva e rede neural.
Pelo contrário, ML é o campo da construção de uma máquina ou dispositivo automático. Tudo começa com dados. Os componentes típicos dos componentes de aprendizado de máquina são a compreensão do problema, explorar dados, preparar dados, seleção de modelo e treinar o sistema e, finalmente, avaliar o sistema.
9. Escopo Futuro
A inteligência artificial já começou a mostrar sua beleza na vida real e também na vida virtual. Nos próximos anos, dominará a ciência e tecnologia. Atualmente, quase todas as empresas utilizam inteligência artificial, e também estão cientes de seus prós e contras. AI fará milhões de transações financeiras por segundo em nosso futuro próximo. Além disso, a IA criará uma variedade de oportunidades de trabalho para graduados do CSE.
Além disso, os empresários serão beneficiados com inteligência artificial. Com o rápido crescimento da inteligência artificial e do processamento de linguagem natural, os assistentes de IA serão mais eficazes no próximo ano. E quase todas as empresas usarão assistentes de IA, como assistentes do Google.
Por outro lado, os dispositivos de aprendizado de máquina são autônomos e inteligentes. Além disso, esses dispositivos podem atuar de acordo com o ambiente. Portanto, o aprendizado de máquina tem um impacto notável no próximo ano. No futuro, o aprendizado de máquina será aplicado em educação e pesquisa tremendamente. O aprendizado de máquina é um assunto de pesquisa importante. Além disso, será aplicado excessivamente em negócios, saúde por causa de sua característica de autoaprendizagem.
10. Aplicações: Inteligência Artificial vs. Aprendizado de Máquina
Existem distinções significativas entre inteligência artificial e aprendizado de máquina em seus aplicativos. Hoje, podemos aproveitar ao máximo a inteligência artificial em nossa vida real e virtual. Uma das aplicações proeminentes da IA é o Siri, que é o assistente pessoal da Apple. Siri é um assistente amigável e ativado por voz que nos ajuda a encontrar informações e adiciona eventos a calendários, mensagens enviadas e assim por diante.
Outra aplicação significativa de IA é um hub de casa inteligente, que é Alexa. Alexa é uma ferramenta fantástica que traz uma revolução em nossa tecnologia. Se o seu filho pede para você ouvir um conto de fadas, Alexa ajuda você a contá-lo. Outra aplicação da IA é o Tesla.
Além desses aplicativos, a inteligência artificial tem muitos aplicativos interessantes e esplêndidos, como Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest e muitos mais. Por outro lado, o aprendizado de máquina também tem muitos usos fantásticos em negócios, saúde, pesquisa, mídia social, educação, etc.
Processamento de texto, a abordagem de aprendizado de máquina pode classificar ou categorizar o texto automaticamente. Além disso, o aprendizado de máquina pode extrair a emoção do texto, o que é conhecido como análise de sentimento. O aprendizado de máquina também é usado na classificação de documentos e classificação de notícias.
Uma das aplicações mais comuns de aprendizado de máquina é o processamento de imagens. No processamento de imagens, o aprendizado de máquina pode extrair recursos de uma imagem. Além disso, pode processar imagens médicas e analisá-las para uso posterior. O aprendizado de máquina também é usado no reconhecimento de rosto, identificação do autor, identificação de gênero, reconhecimento de caractere e assim por diante.
O aprendizado de máquina tem tantos impactos em nossa vida diária. Desnecessário dizer que esta era digital é a mais bela criação de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina está sendo usado no sistema de saúde, previsão do tempo, previsão de vendas, previsão de vendas, reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, diagnóstico médico, classificação e regressão.
11. Conjuntos de dados
Para aprendizado de máquina e inteligência artificial, dados são poder. Precisamos de dados da fase de treinamento e da fase de teste. Existem muitos conjuntos de dados disponíveis para inteligência artificial e aprendizado de máquina. Alguns são mencionados aqui: LERA (raios X de extremidade inferior), MrNet, CheXpert (raios X de tórax), MURA, etc. Esses conjuntos de dados são para inteligência artificial (IA). Estes são os conjuntos de dados médicos.
Por outro lado, o ML tem tantos conjuntos de dados de aprendizado de máquina. Alguns são mencionados aqui: ImageNet: é usada tarefa de visão computacional, Conjunto de dados de câncer de mama Wisconsin (diagnóstico): usado para sistema de saúde, conjunto de dados de análise de sentimento do Twitter: usado para processamento de linguagem natural, conjunto de dados MNIST: usado para reconhecimento de caracteres, Conjunto de dados de imagem facial , e assim por diante.
12. Software: AI vs. Aprendizado de Máquina
Sem ter um software, um computador ou uma máquina ou um dispositivo não é nada apenas uma caixa vazia. Existem muitos softwares disponíveis para inteligência artificial e aprendizado de máquina. O software de IA é um programa baseado em computador semelhante à inteligência humana. Para inteligência artificial, alguns são mencionados aqui: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 e muitos mais.
Por outro lado, para aprendizado de máquina, alguns softwares de aprendizado de máquina são destacados aqui: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib e assim por diante.
13. Linguagens de programação
Hoje em dia, inteligência artificial e aprendizado de máquina são as áreas mais promissoras. A inteligência artificial é uma simulação ou imita a inteligência humana. Na máquina, o aprendizado é uma das palavras da moda da tecnologia. O aprendizado de máquina permite que uma máquina ou enganador aprenda automaticamente. Para desenvolver um modelo de aprendizado de máquina ou robô, precisamos conhecer uma linguagem de programação.
Existem muitas linguagens de programação disponíveis. Para desenvolver um projeto de aprendizado de máquina, você pode aprender a linguagem de programação Python, C / C ++, R ou Java. Por outro lado, para desenvolver um projeto de inteligência artificial, você pode aprender python, linguagem de programação LISP, Java, Prolog ou C++.
14. Habilidade preferida
Inteligência artificial é um termo do conselho que abrange várias áreas. Se você está interessado em construir sua carreira como engenheiro de IA, então você deve conhecer o conceito de aprendizado de máquina, linguagens de programação, ciência de dados, mineração de dados, robótica, matemática, estatística, etc.
Ao contrário, para construir sua carreira como desenvolvedor de aprendizado de máquina, você deve conhecer técnicas de aprendizado de máquina, linguagens de programação: Java, C / C ++, R, matemática, probabilidade e estatística, projetos e frameworks de código aberto, ferramentas de código aberto, etc.
15. Natureza: AI vs. Aprendizado de Máquina
Inteligência artificial é a engenharia de desenvolvimento de programas baseados em computador ou máquinas que imitam a inteligência humana. Isso significa que a IA desenvolve uma máquina que pode pensar, agir, perceber como um cérebro humano. Esta técnica é um encapsulamento de modelos estatísticos e matemáticos para classificação, regressão, otimização, etc. Este campo pode ser usado em uma variedade de aplicações, como reconhecimento de fala, robótica, mineração de texto, heurística, visão computacional, diagnóstico médico e assim por diante.
ML ensina a máquina a aprender com base em dados usando algoritmos de aprendizado de máquina, como técnicas supervisionadas ou não supervisionadas. No aprendizado de máquina supervisionado, o algoritmo de aprendizado desenvolve um modelo de aprendizado usando um conjunto de dados de treinamento que tem rótulos de entrada e saída. Em um aprendizado de máquina não supervisionado, apenas os dados de entrada estão disponíveis; não há variáveis de saída correspondentes.
Reflexões finais
O campo AI é a integração de muitos outros campos como ciência da computação, estatística, matemática, etc. E o campo ML é a tecnologia de ponta em inteligência artificial. A principal diferença entre inteligência artificial vs. aprendizado de máquina é que a IA é um campo baseado em teoria que atua com base no conceito do cérebro humano. Por outro lado, o aprendizado de máquina é baseado em dados e algoritmos de aprendizado de máquina. Sem dúvida, esses dois desenvolvem coisas inimagináveis por meio de seu toque mágico.
Você também pode conferir nossos artigos anteriores sobre ciência de dados vs. ml e mineração de dados vs. ml. Se você tiver alguma opinião ou pergunta, por favor deixe um comentário. Você também pode compartilhar este artigo nas redes sociais. Fique atento.
