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A inteligência artificial e o aprendizado de máquina fazem parte do campo da ciência da computação. Ambos os termos estão correlacionados e a maioria das pessoas costuma usá-los de forma intercambiável. No entanto, IA e aprendizado de máquina não são os mesmos e existem algumas diferenças importantes que discutirei aqui. Então, sem mais delongas, vamos aos detalhes para saber a diferença entre IA e aprendizado de máquina.

A inteligência artificial é a capacidade de uma máquina de resolver tarefas que normalmente são feitas por seres inteligentes ou humanos. Assim, a IA permite que as máquinas executem tarefas de forma “inteligente”, imitando as habilidades humanas. Por outro lado, o aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial. É o processo de aprender com os dados que são alimentados na máquina na forma de algoritmos.

Inteligência Artificial e seus benefícios no mundo real

A inteligência artificial é a ciência de treinar computadores e máquinas para executar tarefas com inteligência semelhante à humana e habilidades de raciocínio. Com AI em seu sistema de computador, você pode falar em qualquer sotaque ou qualquer idioma, desde que haja dados na internet sobre isso. A IA poderá pegá-lo e seguir seus comandos.

Podemos ver a aplicação dessa tecnologia em muitas das plataformas online que desfrutamos hoje, como lojas de varejo, saúde, finanças, detecção de fraudes, atualizações meteorológicas, informações de trânsito e muito mais. Na verdade, não há nada que a IA não possa fazer.

Machine Learning e seu processo

Isso se baseia na ideia de que as máquinas devem ser capazes de aprender e se adaptar por meio da experiência. O aprendizado de máquina pode ser feito dando exemplos de computador na forma de algoritmos. É assim que aprenderá o que fazer com base nos exemplos dados.

Uma vez que o algoritmo determine como tirar as conclusões corretas para qualquer entrada, ele aplicará o conhecimento a novos dados. E esse é o ciclo de vida do aprendizado de máquina. O primeiro passo é coletar dados para uma pergunta que você tem. Em seguida, o próximo passo é treinar o algoritmo alimentando-o na máquina.

Você terá que deixar a máquina experimentá-lo, coletar feedback e usar as informações obtidas para melhorar o algoritmo e repetir o ciclo até obter os resultados desejados. É assim que o feedback funciona para esses sistemas.

O aprendizado de máquina usa estatísticas e física para encontrar informações específicas nos dados, sem nenhuma programação específica sobre onde procurar ou quais conclusões tirar. O aprendizado de máquina e a inteligência artificial de hoje são aplicados a todos os tipos de tecnologia. Alguns deles incluem tomografia computadorizada, máquinas de ressonância magnética, sistemas de navegação automotiva e aplicativos de alimentação, para citar alguns.

Conclusão

Em palavras simples, a inteligência artificial é a ciência de criar máquinas que possuem propriedades semelhantes às humanas de raciocínio e resolução de problemas. E isso permite que as máquinas aprendam e tomem decisões a partir de dados anteriores sem programação explícita. Resumindo, o objetivo da IA ​​é criar máquinas inteligentes. E faz isso combinando aprendizado de máquina e aprendizado profundo, etc.