ML vs AI Significado, aplicações e diferenças nas tecnologias

Como funciona o aprendizado de máquina?

Um subcampo de inteligência artificial (IA) e ciência da computação chamado machine learning se concentra no uso de dados e algoritmos para simular como as pessoas aprendem, aumentando progressivamente a precisão do sistema.

A disciplina em rápida expansão da ciência de dados inclui o aprendizado de máquina como um elemento crítico. Os algoritmos são treinados para gerar classificações ou previsões usando técnicas estatísticas, revelando insights essenciais em operações de mineração de dados. Idealmente, as decisões tomadas a partir desses insights influenciam os principais indicadores de crescimento em aplicações e empresas. Os cientistas de dados serão mais procurados à medida que os big data se desenvolvem e crescem porque serão necessários para ajudar a identificar os problemas de negócios mais críticos e, em seguida, os dados para respondê-los.

De acordo com a Market Research Future, a Participação de Mercado de Machine Learning deverá registrar um CAGR de 38,76% de 2020 a 2030, chegando a 106,52 bilhões.

Um sistema de computador pode usar dados anteriores para prever o futuro ou tomar algumas decisões sem ser explicitamente programado, graças ao aprendizado de máquina. Uma grande quantidade de dados estruturados e semiestrusos é usada no aprendizado de máquina para um modelo de aprendizado de máquina para fornecer resultados confiáveis ou fazer previsões com base nesses dados.

Os algoritmos usados no aprendizado de máquina usam dados passados para se autoaprendir. Funciona apenas para domínios restritos; por exemplo, se construirmos um modelo de aprendizado de máquina para encontrar fotografias de cães, ele só fornecerá resultados para imagens de cães; no entanto, se adicionarmos dados adicionais, como uma imagem de gato, o modelo pararia de funcionar. O aprendizado de máquina é utilizado em vários aplicativos, incluindo o recurso automático de sugestão de amigos do Facebook, os mecanismos de busca do Google, filtros de spam de e-mail e sistemas recomendador on-line.

O que é IA?

A tecnologia de inteligência artificial (IA) aumenta o desempenho e a produtividade dos negócios, automatizando processos ou operações anteriormente intensivos em mão-de-obra. A IA também pode analisar dados em uma escala que nenhum humano jamais foi capaz. Essa habilidade tem vantagens significativas nos negócios. De acordo com o Market Research Future, ao longo do período projetado, o mercado de Inteligência Artificial (IA) deverá atingir US$ 311,35 bilhões com um CAGR de 41%. (2020-2030).

À medida que a população cresce, também cresce a quantidade de dados disponíveis aos usuários industriais. Globalmente falando, a ciência de dados é o estudo desses dados extensos, que é influenciado por vários fatores, sendo a IA um deles. Ler essas folhas de dados maciças e avaliar o declínio do mercado e as tendências envolve o uso de deep learning, linguagem de programação Python e aprendizado de máquina.

As tarefas de computação tornaram-se mais simples devido à disponibilidade de dados em um formato legível por humanos através do armazenamento em nuvem e da interpretação gráfica desses dados brutos. Com base nesses dados brutos, os testadores de qualidade em organizações de TI normalmente criam casos de teste que as empresas utilizam para atrair mais usuários para seus produtos. O mercado de inteligência artificial combina visão computacional de ponta com emoções humanas para produzir instâncias com o menor número de erros.

A análise de mercado de inteligência artificial é baseada em um algoritmo robusto que usa uma linguagem sofisticada de aprendizado de máquina para aproveitar o poder dos dados e trazer benefícios comerciais significativos para muitos setores. Ao antecipar as análises potenciais de lucro e perda de um mercado se uma pessoa fornece uma proposta de negócio, a IA gerou perspectivas de nível industrial para desenvolvedores, pesquisadores e empresas.

As plataformas digitais dominaram o cotidiano, e os acadêmicos alertaram que a inteligência artificial (IA) pode um dia superar o intelecto humano e talvez ser capaz de controlar a raça humana. Acredita-se que reconhecer o comportamento e os padrões humanos e criar uma estrutura analítica para o reconhecimento de voz e linguagem pode aumentar a produtividade.

Aplicativos que realizam atividades complicadas que antes precisavam de entrada humana, como jogar xadrez ou conversar com clientes online, passaram a ser conhecidos como inteligência artificial (IA). A frase e seus subcampos, como aprendizado de máquina e deep learning, são frequentemente usados de forma intercambiável. Mas há variações. Por exemplo, o aprendizado de máquina se concentra na criação de sistemas que desenvolvam novas habilidades ou melhorem as existentes com base nos dados que ingerem.

A seguir, algumas distinções críticas entre aprendizado de máquina e inteligência artificial:

• Através do uso de inteligência artificial, um computador pode imitar o comportamento humano. Enquanto o aprendizado de máquina, um ramo de inteligência artificial, permite um

computador para aprender com dados anteriores sem programação explícita.

A IA tem como objetivo criar sistemas de computador inteligentes que enfrentem problemas desafiadores como as pessoas. Ao mesmo tempo, o objetivo da ML é oferecer aos computadores a capacidade de aprender com os dados para fornecer resultados corretos.

Em IA, criamos máquinas inteligentes que podem fazer qualquer trabalho como uma pessoa. Ao usar aprendizado de máquina, treinamos computadores com dados para realizar tarefas específicas e produzir resultados corretos.

O deep learning e o aprendizado de máquina são as duas principais divisões da IA. Ao mesmo tempo, o deep learning é uma divisão fundamental do aprendizado de máquina.

A IA tem uma grande variedade de aplicações. Mas o escopo do aprendizado de máquina é limitado.

O objetivo da IA é desenvolver um sistema inteligente que possa lidar com uma variedade de trabalhos desafiadores. Enquanto o aprendizado de máquina visa desenvolver ferramentas que só podem realizar as tarefas precisas que foram ensinadas.

Os sistemas de IA visam aumentar suas chances de sucesso. Ao mesmo tempo, a precisão e os padrões são as principais preocupações do aprendizado de máquina.

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