Diferencia Entre Aprendizaje Automático E Inteligencia Artificial

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Última modificación: 2023-12-16 08:38

Diferencia clave: aprendizaje automático frente a inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un concepto amplio. Los coches autónomos, las casas inteligentes son algunos ejemplos de inteligencia artificial. Algunos países tienen robots inteligentes en campos como la medicina, la fabricación, el ejército, la agricultura y el hogar. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial. La diferencia clave entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial es que el aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que le da la capacidad a una computadora para aprender sin ser programada explícitamente y la inteligencia artificial es la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas de manera inteligente similar a un humano. Machine Learning utiliza un algoritmo para analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones en consecuencia. Es un desarrollo de algoritmos de autoaprendizaje,y la inteligencia artificial es la ciencia de desarrollar un sistema o software que sea inteligente como un ser humano.

CONTENIDO

1. Descripción general y diferencia clave

2. Qué es el aprendizaje automático

3. Qué es la inteligencia artificial

4. Similitudes entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial

5. Comparación lado a lado - Aprendizaje automático frente a inteligencia artificial en forma tabular

6. Resumen

¿Qué es el aprendizaje automático?

Un algoritmo es una secuencia de pasos que le dicen a la computadora que resuelva un problema. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial. Proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. Son varios algoritmos disponibles para resolver problemas de aprendizaje automático. Dependiendo del tipo de problema, se puede elegir un algoritmo de aprendizaje automático adecuado. Se enfoca en desarrollar programas de computadora que pueden dar un resultado cuando se exponen a nuevos datos.

Existen diferentes tipos de aprendizaje automático. Son aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. El aprendizaje supervisado utiliza un conjunto de datos conocido para hacer predicciones. Se proporciona un conjunto de datos de entrada (X) y un conjunto de valores de respuesta o salidas (Y) correspondientes al algoritmo de aprendizaje supervisado. Ese conjunto de datos se conoce como conjunto de datos de entrenamiento. Usando ese conjunto de datos, el algoritmo construye un modelo (Y = f (X)), por lo que puede dar un valor de salida para completar un nuevo conjunto de datos.

La clasificación y la regresión son algoritmos de aprendizaje automático supervisados. La clasificación se utiliza para clasificar un registro. Un ejemplo simple es "si la temperatura es fría". La respuesta puede ser "sí" o "no". Hay un número específico de opciones para clasificar. Si hay dos opciones, es una clasificación de dos clases. Si hay más de dos opciones, es una clasificación de varias clases. La regresión se utiliza para calcular la salida numérica. Por ejemplo, predecir la temperatura del mañana. Otro ejemplo sería predecir el valor de la casa.

En el aprendizaje no supervisado, solo se proporcionan los datos de entrada y no hay resultados correspondientes, sino que el algoritmo encuentra un patrón o una estructura para aprender más sobre los datos. La agrupación en clústeres se clasifica como aprendizaje no supervisado. Separa los datos en grupos o clusters para facilitar la interpretación de los datos.

Figura 01: Aprendizaje automático

El aprendizaje por refuerzo está inspirado en la psicología conductista. Se trata de maximizar alguna noción de recompensa acumulativa. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo es instruir a la computadora para que juegue al ajedrez. Hay muchos pasos en el aprendizaje del ajedrez. Por lo tanto, no es posible dar instrucciones sobre cada paso. Pero es posible saber si la acción determinada se realizó correctamente o mal. En el aprendizaje por refuerzo, la computadora intentará maximizar la recompensa y aprender de la experiencia. Otro ejemplo es un controlador de temperatura automático. El sistema debe aumentar o disminuir la temperatura según el requisito. El aprendizaje por refuerzo es bueno para los sistemas que deberían tomar decisiones sin mucha orientación humana.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es hacer que una computadora, un robot controlado por computadora o un software piensen de manera inteligente de manera similar a un humano. Se aplicó al sistema, la forma en que los humanos piensan, cómo los humanos aprenden, deciden y resuelven problemas. Finalmente, se construye un sistema inteligente e inteligente. La inteligencia artificial es una tecnología de moda en el mundo moderno. Es una combinación de una variedad de disciplinas como Ciencias de la Computación, Biología, Matemáticas e Ingeniería.

Figura 02: Inteligencia artificial

Existen muchas aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA). Las aplicaciones de juegos modernas utilizan IA. La investigación de IA también incluye el procesamiento del lenguaje natural. Es dar la capacidad a una computadora o máquina para comprender el lenguaje natural hablado por los humanos y realizar tareas en consecuencia. Otra aplicación es Robots industriales. Hay robots más sofisticados con procesadores eficientes y una gran cantidad de memoria. Pueden adaptarse a un nuevo entorno y recopilar datos utilizando luz, temperatura, sonido, etc. Se utilizan en campos como la medicina y la fabricación. La inteligencia artificial también se aplicó en el reconocimiento óptico de caracteres, vehículos autónomos, simulaciones militares y muchos más.

¿Cuáles son las similitudes entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

• Ambos se pueden utilizar para construir sistemas sofisticados para realizar ciertas tareas.
• Ambos se basan en estadística y matemáticas.
• Machine Learning es la nueva tecnología de punta de Inteligencia Artificial.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Diferencia del medio del artículo antes de la mesa

Aprendizaje automático vs inteligencia artificial
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que brinda la capacidad de que una computadora aprenda sin estar programada explícitamente. Utiliza un algoritmo para analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones en consecuencia.	La Inteligencia Artificial es la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas de forma inteligente similares a las de un ser humano.
Funcionalidad
El aprendizaje automático se centra en la precisión y los patrones.	La Inteligencia Artificial se centra en el comportamiento inteligente y el máximo cambio de éxito.
Categorización
El aprendizaje automático se puede clasificar en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado.	Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial se pueden clasificar como aplicadas o generales.

Resumen: aprendizaje automático frente a inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial es un avance y una disciplina amplia. Se compone de muchos otros campos como Ingeniería, Matemáticas, Ciencias de la Computación, etc. La diferencia entre el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial es que el Aprendizaje Automático es un tipo de Inteligencia Artificial que le da la capacidad a una computadora de aprender sin ser programado explícitamente y artificial. La inteligencia es la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas de forma inteligente similares a las de un ser humano. Machine Learning es la nueva tecnología de punta de Inteligencia Artificial.

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