Diferencia entre aprendizaje automático e IA (inteligencia artificial)

El siglo XXI representa un tremendo avance en el campo de la información y la tecnología. Más importante, AI (inteligencia artificial). Los tecnólogos sabrían qué complementa la IA es el aprendizaje automático. Profundicemos y entendamos individualmente.

Aprendizaje automático e IA (inteligencia artificial)

Acerca de

1]IA

También conocido como inteligencia artificial, Inteligencia artificial es la capacidad de aprendizaje de las máquinas. Incluye máquinas para comprender, interpretar, predecir, adaptarse y llegar a una conclusión autónoma. Otras características inteligentes de la IA incluyen:

  • Conocimiento
  • Resolución de problemas
  • Aprendizaje
  • Prediciendo
  • Razonamiento

2]Aprendizaje automático

Por otro lado, tenemos el aprendizaje automático. Como parte integral de la tecnología artificial, el aprendizaje automático apoya los sistemas computarizados para comprender, interpretar y derivar de forma independiente. Sigue un patrón cíclico simple:

Datos de entrenamiento- Algoritmo de aprendizaje automático- Modelo de entrada- Nuevos datos de entrada- Algoritmo de aprendizaje automático- Predecir- Algoritmo de aprendizaje automático.

Caracteristicas

1]IA

La inteligencia artificial se divide posteriormente en dos características, a saber, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Donde, por un lado, el aprendizaje automático representa más análisis de datos estadísticos, resolución de problemas y percepción.

Por otro lado, el aprendizaje profundo profundiza y permite que las máquinas creen una red para el análisis y la toma de decisiones.

2]Aprendizaje automático

Caracteristicas de aprendizaje automático son similares a las de la IA. Como,

  • Reconocimiento de caracteres
  • Reconocimiento de voz
  • Reconocimiento de patrones
  • Deducción de spam.

Son, por decir lo menos.

Aprendizaje automático e inteligencia artificial

Ejemplo

1]IA (inteligencia artificial)

Son varios los ejemplos en nuestro día a día de Inteligencia Artificial que podemos encontrar. Desde teléfonos inteligentes hasta televisores y automóviles inteligentes, cada fragmento de tecnología está asociado con la inteligencia artificial de una forma u otra.

Aplicaciones como Gmail, Netflix, Apple Music y más utilizan inteligencia artificial para rastrear sus preferencias.

2]Aprendizaje automático

Las muestras de aprendizaje automático se encuentran en el propio aprendizaje artificial. Si, por ejemplo, Netflix usa inteligencia artificial para establecer recomendaciones para usted.

El aprendizaje automático establece un patrón utilizando modelos, datos de entrenamiento y algoritmos para crear una red que da como resultado una inteligencia formada artificialmente. Si quieres aprender mas vea cómo funciona el aprendizaje automático en detalle.

Diferencias

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático difieren en sus funcionalidades. Donde la inteligencia artificial es el resultado final de una combinación de permutación e integración, el aprendizaje automático es parte de ella. El aprendizaje automático allana el camino para que la inteligencia artificial resucite.

Similitudes

Si bien existe la diferencia en cómo se perciben los dos, son similares en varios sentidos. Tanto AI como ML son programación computarizada cuyo objetivo final es desarrollar un sistema tecnológico más profundo.

Son desarrollados por humanos para conveniencia de los humanos. Ambos dependen de la integración de redes neuronales, al igual que un sistema nervioso humano. Las neuronas representan datos complicados, detectan tendencias y aprenden con ejemplos.

Conclusión

Al final del día, ya sea inteligencia artificial, aprendizaje automático o Aprendizaje profundo su panorama más amplio es resolver problemas humanos. Para comprender completamente la inteligencia artificial, primero debe obtener el concepto de aprendizaje automático. Si la IA es el cuerpo, el aprendizaje automático es el cerebro.

Es crucial tener en cuenta que se realizan muchas pruebas para desarrollar una IA. Su implementación en robótica es el futuro de la tecnología.

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