La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son los términos de la informática. En este artículo se analizan algunos puntos a partir de los cuales podemos diferenciar entre estos dos términos.
Inteligencia artificialcomprende dos palabras «Artificial» e «Inteligencia». Artificial se refiere a algo que está hecho por humanos o algo no natural e Inteligencia significa la 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 las computadoras para que las computadoras puedan hacer cosas que en la actualidad los humanos pueden hacer mejor». Por lo tanto, es una inteligencia que queremos agregar todas las capacidades a una máquina que contiene el ser humano.
Machine Learning es el aprendizaje en el que una 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 la entrada y la salida de ese programa. Una de las definiciones simples de Machine Learning es «Se dice que Machine Learning aprende de la experiencia E con alguna clase de tarea T y una medida de rendimiento P si el rendimiento de los alumnos en la tarea en la clase, medido por P, mejora con las experiencias».
La diferencia clave entre AI y ML son:
| S. No. | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | APRENDIZAJE AUTOMÁTICO |
|---|---|---|
| 1. | AI significa Inteligencia artificial, donde la inteligencia se define como la adquisición de conocimientos. La inteligencia se define como la capacidad de adquirir y aplicar conocimientos. | ML significa Machine Learning, que se define como la adquisición de conocimientos o habilidades |
| 2. | El objetivo es aumentar las posibilidades de éxito y no de precisión. | El objetivo es aumentar la precisión, pero no le importa el éxito. |
| 3. | AI tiene como objetivo desarrollar un sistema inteligente capaz de realizar una variedad de trabajos complejos. | El aprendizaje automático intenta construir máquinas que solo pueden realizar los trabajos para los que han sido entrenadas. |
| 4. | Funciona como un programa de computadora que hace un trabajo inteligente. | Aquí, la máquina de sistemas de tareas toma datos y aprende de ellos. |
| 5. | El objetivo es simular la inteligencia natural para resolver problemas complejos. | El objetivo es aprender de los datos sobre determinada tarea para maximizar el rendimiento en esa tarea. |
| 6. | La IA tiene una variedad muy amplia de aplicaciones. | El alcance del aprendizaje automático es limitado. |
| 7. | La IA es la toma de decisiones. | ML permite que los sistemas aprendan cosas nuevas a partir de los datos. |
| 8. | Está desarrollando un sistema que imita a los humanos para resolver problemas. | Se trata de crear algoritmos de autoaprendizaje. |
| 9. | La IA buscará la solución óptima. | ML buscará una solución, ya sea óptima o no. |
| 10 | La IA conduce a la inteligencia o la sabiduría. | ML conduce al conocimiento. |
| 11 | AI es una familia más amplia que consta de ML y DL como sus componentes. | ML es un subconjunto de AI. |
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Tres amplias categorías de IA son:
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Tres amplias categorías de ML son:
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| 13 | La IA puede trabajar con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. | ML puede funcionar solo con datos estructurados y semiestructurados. |
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Los usos clave de AI incluyen:
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Los usos más comunes del aprendizaje automático:
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Anusha_Sharma y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA