Machine Learning (ML) x Inteligência Artificial (IA)

Sep 02, 2023

O aprendizado de máquina (ML) e a Inteligência Artificial (IA) vêm recebendo muito interesse do público nos últimos anos, sendo ambos os termos praticamente comuns na linguagem de TI. Apesar de suas semelhanças, existem algumas diferenças importantes entre ML e AI que são frequentemente negligenciadas.

Assim, abordaremos as principais diferenças entre ML e IA neste blog para que você possa entender como essas duas tecnologias variam e como elas podem ser utilizadas juntas.

Vamos começar!

Machine Learning (ML) é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) que automatiza a análise e previsão de dados usando algoritmos e modelos estatísticos. Ele permite que os sistemas reconheçam padrões e correlações em grandes quantidades de dados e pode ser aplicado a uma variedade de aplicativos, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e outros.

ML é fundamentalmente sobre aprender com dados. É um método contínuo de desenvolvimento de algoritmos que podem aprender com dados passados ​​e prever dados futuros. Nessa abordagem, os algoritmos de ML podem melhorar continuamente seu desempenho ao longo do tempo, descobrindo padrões anteriormente desconhecidos ou indetectáveis.

Geralmente, existem 4 tipos de algoritmos de aprendizado de máquina. Vamos conhecer cada um deles.

O aprendizado supervisionado inclui fornecer ao sistema ML dados rotulados, o que o ajuda a compreender como as variáveis ​​únicas se conectam umas às outras. Quando apresentado a novos pontos de dados, o sistema aplica esse conhecimento para fazer previsões e tomar decisões.

Ao contrário do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado não precisa de dados rotulados e, em vez disso, usa vários métodos de agrupamento para detectar padrões em grandes quantidades de dados não rotulados.

O aprendizado por reforço implica treinar um agente para agir em um contexto específico, recompensando-o ou punindo-o por suas ações.

A aprendizagem por transferência inclui o uso do conhecimento de atividades anteriores para aprender novas habilidades com eficiência.

Agora, para ter mais entendimento, vamos explorar alguns exemplos de Machine Learning.

Vamos entender o Machine Learning com mais clareza por meio de exemplos da vida real.

1. Reconhecimento de imagem: O aprendizado de máquina é aplicado em fotografias e vídeos para reconhecer objetos, pessoas, pontos de referência e outros recursos visuais. O Google Fotos usa ML para entender rostos, locais e outros elementos em imagens para que possam ser pesquisados ​​e categorizados de maneira conveniente.

2. Processamento de Linguagem Natural (PNL): A PNL permite que as máquinas interpretem a linguagem como os humanos. Os chatbots automatizados de atendimento ao cliente, por exemplo, usam algoritmos de ML para responder a consultas de maneira confiável, compreendendo o texto e reconhecendo o objetivo por trás dele.

3. Reconhecimento de fala: O ML é usado para permitir que os computadores entendam os padrões de fala. Essa tecnologia é usada para aplicativos de reconhecimento de voz, como o Alexa da Amazon ou o Siri da Apple.

4. Mecanismos de Recomendação: Os algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões nos dados e fazem sugestões com base nesses padrões. A Netflix, por exemplo, aplica algoritmos de aprendizado de máquina para sugerir filmes ou programas de TV aos espectadores.

5. Carros autônomos: O aprendizado de máquina está no coração dos carros autônomos. Ele é usado para detecção e navegação de objetos, permitindo que os carros identifiquem e naveguem em torno de obstáculos ao seu redor.

Agora, esperamos que você tenha uma compreensão clara do aprendizado de máquina. Agora, é o momento perfeito para explorar a Inteligência Artificial (IA). Então, sem mais delongas, vamos mergulhar na IA.

A inteligência artificial (IA) é um tipo de tecnologia que tenta replicar as capacidades da inteligência humana, como resolução de problemas, fazer escolhas e reconhecer padrões. Antecipando a evolução das circunstâncias e novos conhecimentos, os sistemas de IA são projetados para aprender, raciocinar e se autocorrigir.

Os algoritmos em sistemas de IA usam conjuntos de dados para obter informações, resolver problemas e criar estratégias de tomada de decisão. Essas informações podem vir de uma ampla variedade de fontes, incluindo sensores, câmeras e feedback do usuário.