Inteligencia artificial vs aprendizaje automático

Diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático, una hoja de ruta para lograr la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático es un concepto bajo la IA en el que dejamos que la máquina aprenda cosas por sí misma si se le proporciona suficiente información y poder computacional ( las máquinas no están programadas explícitamente ) . Aquí las máquinas aprenden como los humanos al adquirir experiencias utilizando capacidades de pensamiento, donde las experiencias no son más que información o datos y las capacidades de pensamiento no son más que poder computacional .

La Inteligencia Artificial es un concepto mucho más amplio donde las máquinas son capaces de lograr cosas que los seres humanos consideramos “inteligentes” . Hay varias formas de lograr la IA, pero los mejores y más innovadores descubrimientos están ocurriendo en el campo del aprendizaje automático.

Se podría decir que ahora la principal fuerza impulsora de la IA es el aprendizaje automático, que es la razón por la que estas dos palabras están entrelazadas.

El aprendizaje automático predice en función de los datos (experiencias) proporcionados, mientras que la acción realizada se denomina inteligencia artificial. Los humanos también hacen lo mismo basándose en sus experiencias cuando se toman las medidas.

Hoja de ruta para lograr la IA:

1. Business Intelligence (BI): es uno de los factores clave en los que, en función de los datos, se encuentra el problema o los conocimientos y luego se analiza para obtener la mejor solución.
2. Big Data: se requieren enormes cantidades de datos para hacer algo sustancial en el aprendizaje automático (principalmente aprendizaje profundo). Cuando el almacenamiento se abarataba, se almacenaba una gran cantidad de datos. El uso de Big Data simplemente arroja todos nuestros datos a Hadoop y ejecuta procesos por lotes en él llamados MapReduce que terminaron reemplazando / aumentando nuestros almacenes de datos. De una manera más simple, el salto de BigData a ML se produjo principalmente debido al Deep Learning.
3. Aprendizaje automático: como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático aprenderá cosas sobre su funcionamiento si se proporcionan suficientes datos y un poco de orientación. (Mi siguiente publicación trata sobre la necesidad de ML y sobre por qué programar explícitamente no es una buena idea). Aquí se utilizan ciertos algoritmos específicos para lograr los resultados esperados.
4. Aprendizaje profundo: es una parte del aprendizaje automático en el que se aumenta la cantidad de capas involucradas para lograr mejores resultados de modo que pueda superar a todos los modelos.
5. Inteligencia artificial: es el último paso involucrado en el que podemos hacer que las máquinas sean lo suficientemente inteligentes como para que puedan estar a nivel humano o superar las capacidades humanas. Aquí, los algoritmos específicos utilizados se hacen más como un objetivo al reemplazar los algoritmos específicos utilizados.

Créditos: https://bloggeek.me/ml-vs-ai/

A continuación, tengo ¿Por qué el aprendizaje automático para lograr la inteligencia artificial y cómo comenzar a aprenderlo? próximamente asegúrese de seguirme en medium , linkedin , twitter , Instagram para obtener más actualizaciones.

Únete a nuestra comunidad de WhatsApp aquí.