Diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial

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. o diferença chave entre Machine Learning e Inteligência Artificial é que O Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial que permite que um computador aprenda sem ser explicitamente programado e Inteligência Artificial é a teoria e o desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas inteligentemente semelhantes a um ser humano. O Machine Learning usa um algoritmo para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões em conformidade. É um desenvolvimento de algoritmos de autoaprendizagem, e a Inteligência Artificial é a ciência do desenvolvimento de um sistema ou software inteligente como 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 versus inteligência artificial em forma de tabela
6. Resumo

O que é aprendizado de máquina?

Um algoritmo é uma sequência de etapas que instruem o computador a resolver um problema. Machine Learning é um tipo de inteligência artificial. Ele fornece aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. São vários algoritmos disponíveis para resolver problemas de Machine Learning. Dependendo do tipo do problema, pode-se escolher um algoritmo de aprendizado de máquina adequado. Ele se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem dar resultado quando expostos a novos dados.

Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina. Eles são aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado 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 ou saídas de resposta correspondentes (Y) 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 cria um modelo (Y = f (X)), para que possa fornecer um valor de saída para concluir um novo conjunto de dados.

Classificação e regressão são algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado. 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, é uma classificação de várias classes. A regressão é usada para calcular a saída numérica. Por exemplo, prevendo 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. O armazenamento em cluster é classificado como Aprendizado Não Supervisionado. Ele separa os dados em grupos ou clusters para facilitar a interpretação dos dados.

Figura 01: Aprendizado de máquina

O aprendizado por reforço é inspirado na psicologia behaviorista. Preocupa-se em 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 uma determinada ação foi executada 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 o requisito. 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 inteligentemente 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 da moda 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). Aplicativos de jogos modernos usam IA. A pesquisa em IA também inclui o processamento de linguagem natural. É dar a capacidade de um computador ou máquina entender a linguagem natural falada pelos seres humanos e executar tarefas de acordo. Outra aplicação é Robôs Industriais. Existem robôs mais sofisticados, com processadores eficientes e uma quantidade enorme de memória. Eles podem se ajustar ao novo ambiente e coletar dados usando luz, temperatura, som etc. Eles são usados ​​em campos como medicina e fabricação. A inteligência artificial também se aplica ao 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 criar sistemas sofisticados para executar determinadas tarefas.
• Ambos são baseados em estatística e matemática.
• Machine Learning é a nova tecnologia de ponta da Inteligência Artificial.

Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e inteligência artificial?

Aprendizado de Máquina vs Inteligência Artificial
O Machine Learning é um tipo de inteligência artificial que permite que um computador aprenda sem ser explicitamente programado. Ele usa um algoritmo para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões em conformidade.	Inteligência Artificial é a teoria e o desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas inteligentemente semelhantes a um ser humano.
Funcionalidade
O Machine Learning se concentra na precisão e nos padrões.	A inteligência artificial se concentra no comportamento inteligente e na mudança máxima de sucesso.
Categorização
O Machine Learning pode ser categorizado em Supervisionar o Aprendizado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço.	Os aplicativos baseados em Inteligência Artificial podem ser categorizados como aplicados ou gerais.

Sumário - Aprendizado de Máquina vs Inteligência Artificial

A inteligência artificial é um avanço e uma ampla disciplina. Consiste em muitos outros campos, como Engenharia, Matemática, Ciência da Computação, etc. A diferença entre o Aprendizado de Máquina e a Inteligência Artificial é que o Aprendizado de Máquina é um tipo de Inteligência Artificial que permite que um computador aprenda sem ser explicitamente programado e Artificial. Inteligência é a teoria e o desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas inteligentemente semelhantes a um humano. Machine Learning é a nova tecnologia de ponta da Inteligência Artificial.

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Referência:

1.edurekaIN. Algoritmos de aprendizado de máquina | Tutorial de aprendizado de máquina | Treinamento em ciência de dados | Eureka, Eureka !, 21 de maio de 2017. Disponível aqui
2.15 Diferença entre Ai (inteligência artificial) e aprendizado de máquina, Patel Vidhu, 14 de julho de 2017. Disponível aqui 
3.DigitalOcean. "Conteúdo." Uma introdução ao aprendizado de máquina | DigitalOcean, DigitalOcean, 11 de dezembro de 2017. Disponível aqui 
4. "Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados". Domínio de aprendizado de máquina, 21 de setembro de 2016. Disponível aqui 
5.tutorialspoint.com. "Mahout Machine Learning". O ponto. Disponivel aqui 

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2. 'Artificial.intelligence'By Alejandro Zorrilal Cruz, (Domínio Público) via Commons Wikimedia