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Diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial

Diferencia entre aprendizaje automático e inteligencia artificial.La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos de las palabras de moda más populares en el mercado y muchas veces se usan indistintamente. Se han convertido en parte de la vida cotidiana, pero eso no significa que los comprendamos bien. Existe mucha confusión entre lo que es aprendizaje automático y lo que es IA. en la mayoría de las empresas; El marketing pasa por alto esta distinción para la publicidad y las ventas.
Veamos algunas de las principales diferencias entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las siguientes secciones.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático son los términos de la informática. Este artículo analiza algunos puntos en base a los cuales podemos diferenciar entre estos dos términos.

Visión general

Inteligencia Artificial : La palabra Inteligencia Artificial se compone de dos palabras «Artificial» e «Inteligencia». Artificial se refiere a algo hecho por seres humanos o no naturales, e Inteligencia significa capacidad de comprender o pensar. Existe la idea errónea de que la Inteligencia Artificial es un sistema, pero no es un sistema. La IA está implementada en el sistema. Puede haber tantas definiciones de IA, una definición puede ser»Es el estudio de cómo entrenar a las computadoras para que las computadoras puedan hacer cosas que en la actualidad los humanos pueden hacer mejor».Por lo tanto, es una inteligencia donde queremos agregar todo las capacidades para maquinar que contienen los humanos.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial aprende adquiriendo conocimiento y aprendiendo cómo aplicarlo. El objetivo de la inteligencia artificial es aumentar las posibilidades de éxito y encontrar la solución óptima. AI es el estudio para entrenar a las computadoras para que intenten hacer cosas que en la actualidad los humanos pueden hacer mejor. La IA tiende a usarse en situaciones en las que es importante adaptarse a nuevos escenarios.

Machine Learning : Machine Learning es el aprendizaje en el que la máquina puede aprender por sí misma sin ser programada explícitamente. Es una aplicación de IA que proporciona al sistema la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia. Aquí podemos generar un programa integrando entradas y salidas de ese programa.

Una de las definiciones simples de Machine Learning es: «Machine Learning aprende de la experiencia E wrt alguna clase de tarea T y una medida de rendimiento P si el rendimiento de los alumnos en la tarea en la clase medida por P mejora con las experiencias».
El objetivo es aumentar las posibilidades de éxito y no la precisión (AI). El objetivo es aumentar la precisión, pero no le importa el éxito (ML).

Funciona como un programa de computadora que hace un trabajo inteligente(AI). Es un concepto simple que la máquina toma datos y aprende de ellos (ML).
El objetivo es simular la inteligencia natural para resolver problemas complejos (AI). El objetivo es aprender de los datos sobre ciertas tareas para maximizar el rendimiento de la máquina en esta tarea(ML).

La IA es la toma de decisiones. ML permite al sistema aprender cosas nuevas de los datos.
AI buscará la solución óptima. ML buscará la única solución para eso, ya sea óptima o no.
La IA conduce a la inteligencia o la sabiduría. ML lleva al conocimiento.

Resumen

En resumen, el aprendizaje automático utiliza la experiencia para buscar el patrón que aprendió. AI utiliza la experiencia para adquirir conocimiento / habilidad y también cómo aplicar ese conocimiento para nuevos entornos.
Tanto AI como ML pueden tener valiosas aplicaciones comerciales. Pero ML ha recibido mucha más adopción para resolver los problemas comerciales críticos en muchas compañías.

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