Inteligencia artificial vs aprendizaje automático: 15 datos interesantes que debe conocer

Hoy en día, las palabras ‘Inteligencia artificial’ y ‘Aprendizaje automático’ son ese tipo de palabras de moda que escuchamos a diario. No hace falta decir que no solo son nuestro presente, sino también el futuro de nuestro mundo impulsado por la tecnología. En otras palabras, podemos decir que estos dos son los factores más destacados que llevan nuestra ciencia a un nuevo nivel y nos hacen ocuparnos de la vida real a la vida virtual. Casi todas utilizan para que nuestra experiencia sea mejor y más cómoda. Aunque la mayoría de los expertos los utilizan indistintamente, existe una ligera distinción entre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).

Inteligencia artificial vs aprendizaje automático

Inteligencia artificial y aprendizaje automáticoLa inteligencia artificial es un concepto de tablero que ayuda a una máquina a funcionar sin la guía de un experto. El aprendizaje automático es una extensión de la IA que hace que una máquina o dispositivo sea tan inteligente que pueda aprender, tomar una decisión e identificar patrones sin una programación explícita. A continuación, describimos 15 distinciones inherentes entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Entonces, comencemos.

1. Definición de inteligencia artificial y aprendizaje automático

definición AI y ML

Ambos términos ‘Inteligencia artificial’ y ‘Aprendizaje automático’ están casi estrechamente relacionados. Inteligente artificial es el estudio de la teoría y el desarrollo de un sistema informático que puede actuar como un cerebro humano. En una palabra, podemos decir que la IA es el estudio de imitaciones del cerebro humano. La inteligencia artificial amplía el concepto del cerebro humano e incorpora este concepto en la inteligencia de la máquina para realizar o lograr determinadas tareas.

Por el contrario, el  es el estudio de algoritmos que desarrolla una máquina, como una forma que puede aprender sin programarse explícitamente. Con el estudio de ML, una máquina o dispositivo puede aprender, tomar una decisión, identificar patrones y realizar una tarea determinada de forma automática. Desarrolla un modelo analítico autónomo. Además, utiliza modelos de datos, matemáticos y estadísticos para hacer que una máquina sea autónoma e inteligente.

2. Ejemplo de inteligencia artificial y aprendizaje automático

ML

Existe una diferencia significativa entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en sus ejemplos. El campo AI es la combinación de varias otras áreas como Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas. En este mundo impulsado por la tecnología, la IA es una de las tecnologías más espléndidas. Trabaja sobre cómo las actividades humanas, cómo funciona el ser humano y, finalmente, estos conceptos se aplican a un proyecto de IA.

Un ejemplo de inteligencia artificial es un robot industrial. Es una de las aplicaciones sofisticadas de la IA. Este robot tiene un procesador eficiente y una enorme cantidad de memoria. Como consecuencia, puede actuar con un entorno nuevo o desconocido. Además, puede recopilar datos utilizando sonido, temperatura, etc.

Por otro lado, el ejemplo del aprendizaje automático es la extracción de emoción del texto dado. Es una de las aplicaciones emergentes del aprendizaje automático. Nuestra vida virtual ha crecido a partir del estudio del aprendizaje automático. Podemos ver los ejemplos destacados de aprendizaje automático en nuestro día a día, como char sin conductor, chatbot y muchos más.

3. Similitudes: inteligencia artificial vs aprendizaje automático

similitud AI-vs-ML

La inteligencia artificial es el estudio de la ciencia y la tecnología. Y ML (aprendizaje automático) es un subconjunto de la IA. Entonces, existe una similitud entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Ambas pistas se utilizan para desarrollar o diseñar un dispositivo o sistema informático sofisticado que puede realizar algunas tareas predefinidas o una tarea determinada.

Otra similitud entre ellos es su tema de sótano. Ambos campos se basan en Estadística y Matemáticas. Ambas áreas de inteligencia artificial y aprendizaje automático utilizan un modelo matemático y estadístico para construir su modelo de clasificación o modelo de aprendizaje.

4. Funcionalidades: IA frente a aprendizaje automático

El campo de la IA está asociado con la inteligencia humana, como el razonamiento, la resolución de problemas y el aprendizaje. No hace falta decir que la IA se centra en el comportamiento de las máquinas inteligentes. Un sistema de inteligencia artificial puede responder preguntas genéricas. Además, la IA proporciona programas eficientes y fáciles de usar para que un sistema informático pueda pensar o actuar como un cerebro humano.

Por el contrario, con el ML, una máquina o dispositivo puede aprender o identificar patrones o clasificar sin instrucciones explícitas. Este estudio utiliza datos y algoritmos de aprendizaje automático para entrenar el modelo y luego evaluar el modelo con los datos de prueba. Por ejemplo, podemos entrenar el sistema utilizando algoritmos de aprendizaje automático supervisados, es decir, Support Vector Machine (SVM), y luego podemos predecir el resultado. La función principal del ML es centrarse en la precisión.

5. Historia: IA vs. ML

historia

El campo del aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Además, es un tema de investigación candente para los investigadores y un tema de moda para los industriales. En 1950, el mundo se familiarizó con el término aprendizaje automático. Arthur Samuel escribió el primer programa conocido como Samuel’s Checker jugando para el aprendizaje automático.

Por el contrario, el comienzo de la IA fue en Londres. En 1923, Karel Čapek juega utilizó por primera vez la palabra robot en inglés. Luego, John McCarthy inventó la Inteligencia Artificial (IA) en 1956. También fue un inventor del lenguaje de programación LISP para inteligencia artificial. Así es como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático evolucionan día a día. Y estamos obteniendo el resultado de estos dos campos.

6. Categoría: IA frente a aprendizaje automático

categoría

Una de las distinciones destacadas de la inteligencia artificial frente al aprendizaje automático es su categorización. El aprendizaje automático de tecnología de vanguardia se puede clasificar como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. Por otro lado, la inteligencia artificial puede ser aplicada y no aplicada o generalizada.

7. Objetivo: inteligencia artificial frente a aprendizaje automático

Otra distinción significativa entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático radica en su objetivo. El propósito principal de la inteligencia artificial es hacer o desarrollar una computadora o un sistema basado en computadora o un robot tan inteligente o que actúe como un humano, piense o actúe. Los dos objetivos principales de la IA son: (1) desarrollar un sistema experto y (2) aplicar la inteligencia humana a una máquina o dispositivo.

Por otro lado, el aprendizaje automático funciona en el rendimiento o la precisión del sistema. El aprendizaje automático utiliza datos y algoritmos para entrenar un sistema o crear un modelo de aprendizaje automático. Luego, evalúe este modelo con los datos de prueba para medir el rendimiento o la precisión del sistema.

8. Componentes: IA vs. ML

componente

La inteligencia artificial es un concepto de tablero, y muchos otros campos se cruzan con esta área de tablero. Sin embargo, la inteligencia artificial es una combinación de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural (PNL), visión por computadora, computación cognitiva y red neuronal.

Por el contrario, ML es el campo de la construcción de una máquina o dispositivo automático. Comienza con datos. Los componentes típicos de los componentes del aprendizaje automático son la comprensión de problemas, la exploración de datos, la preparación de datos, la selección de modelos, el entrenamiento del sistema y finalmente la evaluación del sistema.

9. Alcance futuro

La inteligencia artificial ya ha comenzado a mostrar su belleza tanto en la vida real como en la virtual. En los próximos años dominará la ciencia y la tecnología. En la actualidad, casi todas las empresas utilizan inteligencia artificial, y además son conscientes de sus pros y contras. La IA realizará millones de transacciones financieras por segundo en nuestro futuro cercano. Además, la IA creará una variedad de oportunidades laborales para los graduados de CSE.

Además, los emprendedores se beneficiarán de la inteligencia artificial. Con el rápido crecimiento de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, los asistentes de IA serán más efectivos el próximo año. Y casi todas las empresas utilizarán asistentes de IA como asistentes de Google.

Por otro lado, los dispositivos de aprendizaje automático son autónomos e inteligentes. Además, estos dispositivos pueden actuar de acuerdo con el entorno. Por lo tanto, el aprendizaje automático tiene un impacto notable en el próximo año. En el futuro, el aprendizaje automático se aplicará enormemente en la educación y la investigación. El aprendizaje automático es un tema de investigación candente. Asimismo, se aplicará de forma excesiva en el ámbito empresarial, por su característica de autoaprendizaje.

10. Aplicaciones: inteligencia artificial frente a aprendizaje automático

aplicaciones

Existen distinciones significativas entre . Hoy, podemos disfrutar de la inteligencia artificial en nuestra vida real y virtual. Una de las aplicaciones más destacadas de la IA es Siri, que es el asistente personal de Apple. Siri es un asistente amigable y activado por voz que nos ayuda a encontrar información y agrega eventos a calendarios, mensajes enviados, etc.

Otra aplicación importante de la IA es un centro de hogar inteligente, que es Alexa. Alexa es una herramienta fantástica que trae una revolución en nuestra tecnología. Si su hijo le pide que escuche un cuento de hadas, Alexa le ayuda a contarle el cuento de hadas. Otra aplicación de la IA es Tesla.

Además de estas aplicaciones, la inteligencia artificial tiene muchas aplicaciones emocionantes y espléndidas como Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest y muchas más. Por otro lado, el aprendizaje automático también tiene muchos usos fantásticos en los negocios, la atención médica, la investigación, las redes sociales, la educación, etc.

Procesamiento en texto, el enfoque de aprendizaje automático puede clasificar o categorizar texto automáticamente. Además, el aprendizaje automático puede extraer la emoción del texto, lo que se conoce como análisis de sentimientos. El aprendizaje automático también se utiliza en la clasificación de documentos y la clasificación de noticias.

Una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático es el procesamiento de imágenes. En el procesamiento de imágenes, el aprendizaje automático puede extraer características de una imagen. Además, puede procesar imágenes médicas y analizarlas para su uso posterior. El aprendizaje automático también se utiliza en reconocimiento facial, identificación de autor, identificación de género, reconocimiento de caracteres, etc.

El aprendizaje automático tiene muchos impactos en nuestra vida diaria. No hace falta decir que esta era digital es la creación más hermosa de aprendizaje automático. El aprendizaje automático se utiliza en el sistema sanitario, la predicción meteorológica, la predicción de ventas, la previsión de ventas, el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes, el diagnóstico médico, la clasificación y la regresión.

11. Conjuntos de datos

Para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los datos son poder. Necesitamos datos para la fase de entrenamiento y la fase de prueba. Hay muchos conjuntos de datos disponibles para inteligencia artificial y aprendizaje automático. Algunos se mencionan aquí: LERA (rayos X de extremidades inferiores), MrNet, CheXpert (rayos X de tórax), MURA, etc. Estos conjuntos de datos son para inteligencia artificial (IA). Estos son los conjuntos de datos médicos. 

Por otro lado, ML tiene tantos  . Algunos se mencionan aquí: ImageNet: se utiliza una tarea de visión por computadora, Breast Cancer Wisconsin (Diagnóstico) Conjunto de datos: utilizado para el sistema de salud, Conjunto de datos de análisis de sentimientos de Twitter: utilizado para el procesamiento del lenguaje natural, Conjunto de datos MNIST: utilizado para el reconocimiento de caracteres, Conjunto de datos de imágenes faciales , Etcétera.

12. Software: IA frente a aprendizaje automático

software

Sin tener un software, una computadora, una máquina o un dispositivo, no es nada más que una caja vacía. Hay una gran cantidad de software disponible para inteligencia artificial y aprendizaje automático. El software de IA es un programa basado en computadora que es similar a la inteligencia humana. Para la inteligencia artificial, algunos se mencionan aquí: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360 y muchos más.

Por otro lado, para el aprendizaje automático, aquí se destaca algún  : Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib, etc.

13. Lenguajes de programación

lenguaje de programación AI_vs_ML

Hoy en día, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las áreas más prometedoras. La inteligencia artificial es una simulación o imita la inteligencia humana. En la máquina, el aprendizaje es una de las palabras de moda de la tecnología. El aprendizaje automático permite que una máquina o un engañador aprendan automáticamente. Para desarrollar un modelo o robot de aprendizaje automático, necesitamos conocer .

Hay muchos lenguajes de programación disponibles. Para desarrollar un proyecto de aprendizaje automático, puede aprender el lenguaje de programación Python, C / C ++, R o Java. Por otro lado, para desarrollar un proyecto de inteligencia artificial, puede aprender Python, lenguaje de programación LISP , Java, Prolog o C ++. 

14. Habilidad preferida

La inteligencia artificial es un término de la junta que se engloba en varias áreas. Si está interesado en desarrollar su carrera como ingeniero de inteligencia artificial, debe conocer el concepto de aprendizaje automático, lenguajes de programación, ciencia de datos, minería de datos, robótica, matemáticas, estadísticas, etc.

Por el contrario, para construir tu carrera como desarrollador de aprendizaje automático, debes conocer técnicas de aprendizaje automático, lenguajes de programación: Java, C / C ++, R, matemáticas, probabilidad y estadística, proyectos y frameworks de código abierto, herramientas de código abierto, etc. .

15. Naturaleza: IA frente a aprendizaje automático

La inteligencia artificial es la ingeniería para desarrollar programas o máquinas informáticos que imitan la inteligencia humana. Eso significa que la IA desarrolla una máquina que puede pensar, actuar y percibir como un cerebro humano. Esta técnica es una encapsulación de modelos estadísticos y matemáticos para clasificación, regresión, optimización, etc. Este campo se puede utilizar en una variedad de aplicaciones como reconocimiento de voz, robótica, minería de textos, heurística, visión por computadora, diagnóstico médico, etc.

El aprendizaje automático le enseña a la máquina a aprender en función de los datos mediante algoritmos de aprendizaje automático, como técnicas supervisadas o no supervisadas. En el aprendizaje automático supervisado, el algoritmo de aprendizaje desarrolla un modelo de aprendizaje utilizando un conjunto de datos de entrenamiento que tiene etiquetas de entrada y salida. En un aprendizaje automático no supervisado, solo están disponibles los datos de entrada; no hay variables de salida correspondientes.

Pensamientos finales

El campo AI es la integración de muchos otros campos como la informática, la estadística, las matemáticas, etc. Y el campo ML es la tecnología de punta de la inteligencia artificial. La diferencia central entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es que la IA es un campo basado en la teoría que actúa según el concepto del cerebro humano. Por otro lado,  se basa en datos y algoritmos de aprendizaje automático. Sin duda, estos dos desarrollan cosas inimaginables a través de su toque mágico.

También puede consultar nuestros artículos anteriores sobre   y  . Si tiene alguna opinión o consulta, deje un comentario. También puede compartir este artículo a través de las redes sociales. Manténganse al tanto.

Leave a Comment

Your email address will not be published.