La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las partes de la informática que están correlacionadas entre sí. Estas dos tecnologías son las tecnologías más populares que se utilizan para crear sistemas inteligentes.
Aunque estas son dos tecnologías relacionadas y a veces la gente las usa como sinónimos entre sí, ambos son dos términos diferentes en varios casos.
A un nivel amplio, podemos diferenciar tanto la IA como el ML como:
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La IA es un concepto más amplio para crear máquinas inteligentes que puedan simular la capacidad de pensamiento y el comportamiento humanos, mientras que el aprendizaje automático es una aplicación o subconjunto de la IA que permite a las máquinas aprender a partir de datos sin ser programadas explícitamente.
A continuación se presentan algunas diferencias principales entre la IA y el aprendizaje automático junto con una descripción general de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es un campo de la informática que crea un sistema informático que puede imitar la inteligencia humana. Se compone de dos palabras ' Artificial ' y ' inteligencia ', que significa 'un poder de pensamiento creado por el hombre'. Por lo tanto podemos definirlo como,
La inteligencia artificial es una tecnología mediante la cual podemos crear sistemas inteligentes que pueden simular la inteligencia humana.
El sistema de inteligencia artificial no requiere estar preprogramado; en lugar de eso, utiliza algoritmos que pueden funcionar con su propia inteligencia. Implica algoritmos de aprendizaje automático, como el algoritmo de aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales de aprendizaje profundo. La IA se utiliza en múltiples lugares, como Siri, AlphaGo de Google, IA en el ajedrez, etc.
Según sus capacidades, la IA se puede clasificar en tres tipos:
Actualmente, estamos trabajando con IA débil e IA general. El futuro de la IA es una IA fuerte, de la que se dice que será más inteligente que los humanos.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático consiste en extraer conocimiento de los datos. Se puede definir como,
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de datos o experiencias pasadas sin estar programadas explícitamente.
El aprendizaje automático permite que un sistema informático haga predicciones o tome algunas decisiones utilizando datos históricos sin estar programado explícitamente. El aprendizaje automático utiliza una gran cantidad de datos estructurados y semiestructurados para que un modelo de aprendizaje automático pueda generar resultados precisos o dar predicciones basadas en esos datos.
El aprendizaje automático funciona con algoritmos que aprenden por sí solos utilizando datos históricos. Funciona solo para dominios específicos, por ejemplo, si estamos creando un modelo de aprendizaje automático para detectar imágenes de perros, solo dará resultados para imágenes de perros, pero si proporcionamos datos nuevos, como una imagen de gato, dejará de responder. El aprendizaje automático se utiliza en varios lugares, como en el sistema de recomendación en línea, en los algoritmos de búsqueda de Google, en el filtro de spam de correo electrónico, en la sugerencia de etiquetado automático de amigos en Facebook, etc.
Se puede dividir en tres tipos:
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Diferencias clave entre Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML):
| Inteligencia artificial | Aprendizaje automático |
|---|---|
| La inteligencia artificial es una tecnología que permite a una máquina simular el comportamiento humano. | El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que permite que una máquina aprenda automáticamente a partir de datos pasados sin programar explícitamente. |
| El objetivo de la IA es crear un sistema informático inteligente, como los humanos, para resolver problemas complejos. | El objetivo del ML es permitir que las máquinas aprendan de los datos para que puedan generar resultados precisos. |
| En IA, creamos sistemas inteligentes para realizar cualquier tarea como un humano. | En ML, enseñamos a las máquinas con datos a realizar una tarea particular y dar un resultado preciso. |
| El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son los dos subconjuntos principales de la IA. | El aprendizaje profundo es un subconjunto principal del aprendizaje automático. |
| La IA tiene un alcance muy amplio. | El aprendizaje automático tiene un alcance limitado. |
| La IA está trabajando para crear un sistema inteligente que pueda realizar diversas tareas complejas. | El aprendizaje automático trabaja para crear máquinas que puedan realizar sólo aquellas tareas específicas para las que están entrenadas. |
| El sistema de IA se preocupa por maximizar las posibilidades de éxito. | El aprendizaje automático se preocupa principalmente por la precisión y los patrones. |
| Las principales aplicaciones de la IA son Siri, atención al cliente mediante catboats , Sistema experto, juegos en línea, robot humanoide inteligente, etc. | Las principales aplicaciones del aprendizaje automático son Sistema de recomendación en línea , Algoritmos de búsqueda de Google , Sugerencias de etiquetado automático de amigos en Facebook , etc. |
| Según sus capacidades, la IA se puede dividir en tres tipos, que son, IA débil , IA general , y IA fuerte . | El aprendizaje automático también se puede dividir principalmente en tres tipos que son Aprendizaje supervisado , Aprendizaje sin supervisión , y Aprendizaje reforzado . |
| Incluye aprendizaje, razonamiento y autocorrección. | Incluye aprendizaje y autocorrección cuando se le presentan nuevos datos. |
| La IA se ocupa completamente de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. | El aprendizaje automático se ocupa de datos estructurados y semiestructurados. |