As pessoas costumam usar os termos “aprendizado de máquina” e “inteligência artificial” (IA) igualmente, mas existem diferenças importantes entre os dois. Descubra o que são e como a IA está mudando nosso mundo. Neste artigo, você aprenderá mais sobre IA x aprendizado de máquina, seus exemplos, IA simbólica x aprendizado de máquina, ciência de dados x IA x aprendizado de máquina e tipos de aprendizado de máquina.
IA vs aprendizado de máquina
A IA é, nos termos mais simples, um software de computador que imita a maneira como as pessoas pensam para que possa realizar tarefas complicadas como analisar, raciocinar e aprender. O aprendizado de máquina, por outro lado, é um ramo da IA que usa algoritmos treinados em dados para criar modelos que podem realizar esses tipos de tarefas complicadas. A maior parte da IA hoje envolve trabalhar com aprendizado de máquina, portanto, as palavras são freqüentemente usadas de forma intercambiável. Mas IA é a grande ideia de fazer softwares e sistemas de computador raciocinarem como pessoas, enquanto ML é apenas uma maneira de fazer isso.
Artificial Intelligence (AI)
A inteligência artificial é um ramo da ciência da computação usado para criar sistemas de computador que podem agir como humanos. É feito das palavras “artificial” e “inteligência” e implica “poder de pensamento criado pelo homem”. Assim, podemos dizer que a inteligência artificial é um tipo de tecnologia que nos permite fazer sistemas inteligentes que podem agir como humanos. O sistema de Inteligência Artificial não precisa ser projetado com antecedência. Em vez disso, ele usa algoritmos que podem funcionar por conta própria. Ele usa métodos de aprendizado de máquina, como o algoritmo de aprendizado por reforço e redes neurais de aprendizado profundo. A IA é usada em muitos lugares, como Siri, AlphaGo do Google, jogar xadrez com IA e assim por diante.
Aprendizado de Máquina (ML)
O aprendizado de máquina é o processo de aprender com os dados. Pode ser descrito como um ramo da inteligência artificial que permite que os computadores obtenham conhecimento de dados ou experiências passadas sem precisar ser explicitamente programados. O aprendizado de máquina ajuda um sistema de computador a usar dados anteriores para fazer previsões ou fazer algumas escolhas sem ser especificamente programado para isso. Um modelo de aprendizado de máquina precisa usar muitos dados semiestruturados e estruturados para obter resultados precisos ou formular previsões com base nesses dados.
Exemplos de IA x ML
A seguir estão os exemplos de IA x ML
Exemplos de IA
A inteligência artificial pode fazer trabalhos muito bem, mas ainda não chegou ao ponto de se conectar com as pessoas em um nível emocional. No entanto, aqui estão alguns exemplos de IA.
#1. Robótica
Um robô industrial é um excelente exemplo de IA. Os robôs industriais podem verificar sua própria precisão e desempenho e também podem detectar quando precisam de reparos para evitar paradas dispendiosas. Também pode atuar em lugares onde nunca esteve antes.
#2. Assistentes pessoais
As ferramentas de assistente pessoal, que são dispositivos de interface humano-IA, são outro tipo de IA. Google Home, Siri da Apple, Alexa da Amazon e Cortana da Microsoft são os assistentes pessoais mais famosos. Os usuários podem usar esses assistentes pessoais para encontrar informações, reservar hotéis, adicionar eventos aos seus calendários, obter respostas para perguntas, marcar reuniões, enviar textos ou e-mails e assim por diante.
Exemplos de ML
O aprendizado de máquina, ou ML, é um tipo de IA que pode aprender automaticamente com dados sem codificação ou assistência de especialistas no assunto. Aqui estão alguns exemplos de ML.
#1. Recomendações de produto
A maioria dos sites de comércio eletrônico possui ferramentas que usam aprendizado de máquina para fazer sugestões sobre diferentes produtos com base em dados anteriores. Por exemplo, se você pesquisar na Amazon por livros sobre aprendizado de máquina e comprar um deles, a página inicial da Amazon mostrará uma lista de outros livros sobre aprendizado de máquina se você voltar depois de um determinado período de tempo. Ele também informa o que comprar com base no que você gostou, colocou no carrinho de compras e fez outras coisas semelhantes.
#2. Filtragem de spam e malware de e-mail
E-mails em massa indesejados (chamados de “spam”) são um grande problema para as pessoas que usam a Internet. A maioria dos provedores de serviços de e-mail hoje usa ferramentas de aprendizado de máquina para aprender automaticamente como detectar e-mails de spam e mensagens falsas. Por exemplo, os bloqueadores de spam de e-mail do Gmail e do Yahoo fazem mais do que apenas usar regras predefinidas para procurar e-mails de spam. À medida que continuam classificando o spam, eles criam suas próprias novas regras com base no que aprenderam.
IA Simbólica x Aprendizado de Máquina
A Inteligência Artificial Simbólica (IA) é um ramo da IA que lida com o manuseio e manipulação de símbolos ou ideias em vez de números. O objetivo da IA simbólica é criar sistemas inteligentes que possam pensar e raciocinar como humanos, expressando e manipulando dados, bem como raciocinando com base em regras lógicas.
IA simbólica versus aprendizado de máquina significa que é diferente de métodos como aprendizado de máquina e aprendizado profundo porque não precisa de muitos dados de treinamento. A IA simbólica, por outro lado, é construída na representação e no raciocínio sobre o conhecimento. Isso o torna melhor para áreas onde o conhecimento é bem definido e pode ser representado em regras lógicas.
Ao contrário, o aprendizado de máquina precisa de grandes conjuntos de dados para identificar padrões e gerar previsões. O aprendizado profundo emprega redes neurais para aprender características diretamente dos dados. Isso o torna bom para áreas com dados complexos e não estruturados.
Quando usar cada método depende do tipo de problema e das informações disponíveis. A IA simbólica funciona bem em áreas onde o conhecimento é claro e organizado, enquanto o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo funcionam bem em áreas com muitos dados e padrões complicados.
Data Science x IA x Machine Learning
Data Science usa AI (e seu subconjunto, Machine Learning) para entender dados históricos, detectar tendências e fazer previsões. Nesse caso, IA e aprendizado de máquina ajudam os cientistas de dados a encontrar ideias a partir dos dados que coletam.
Como já foi dito, Machine Learning é um tipo de IA que leva a Data Science para o próximo nível de automação. Data Science e Machine Learning estão relacionados de várias maneiras. Parte do campo da ciência de dados é o aprendizado de máquina. A ciência de dados fornece dados de algoritmos de aprendizado de máquina que eles usam para aprender e se tornar mais inteligentes e melhores em fazer previsões. Portanto, os sistemas de Machine Learning precisam dos dados porque não podem aprender sem usá-los como um conjunto de treinamento.
Principais diferenças entre IA, aprendizado de máquina e ciência de dados
Inteligência artificial significa que, de alguma forma, a máquina age como uma pessoa. O aprendizado de máquina faz parte da IA, o que significa que ele convive com outras partes da IA. Machine Learning é um conjunto de métodos que permitem que os computadores tirem conclusões dos dados e forneçam essas conclusões aos aplicativos de IA.
Data Science é útil para mais do que apenas IA e aprendizado de máquina. Em Data Science, o conhecimento pode vir de máquinas, processos mecânicos, sistemas de TI etc. Poderia ser apenas uma maneira de mostrar os fatos.
A IA também pode ser usada como uma ferramenta para insights de dados em Data Science. A principal diferença é que Data Science analisa todo o processo de coleta, preparação e análise de dados. Não se trata apenas das partes matemáticas ou estatísticas. Portanto, enquanto os especialistas em aprendizado de máquina e IA estão ocupados desenvolvendo algoritmos ao longo do ciclo de vida de um projeto, os cientistas de dados devem ser mais adaptáveis e alternar entre diferentes ocupações de dados, dependendo do que o projeto exige.
Análise, representação e previsões fazem parte da ciência de dados. Ele usa diferentes métodos estatísticos. A AI e o Machine Learning, por outro lado, usam modelos e algoritmos para adivinhar o que acontecerá no futuro.
AI vs Machine Learning vs Data Science: como eles funcionam juntos
Machine Learning é um ramo da IA que tenta fazer com que as máquinas aprendam e ajam como as pessoas, ao mesmo tempo em que melhoram seu próprio aprendizado ao longo do tempo. A parte mais importante da ciência de dados é obter novos resultados dos dados, como encontrar significado, encontrar problemas que você não sabia que existiam ou corrigir problemas difíceis. Para obter esses resultados, você pode pensar nisso como um processo de coletar dados, prepará-los, analisá-los e aprimorá-los. IA e aprendizado de máquina são ferramentas que a ciência de dados usa para obter insights reais e úteis. As ferramentas que permitem que pessoas comuns se tornem cientistas de dados e obtenham novos insights a partir dos dados estão sendo usadas cada vez mais.
Resumindo, como você pode ver em todos esses exemplos, IA, Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina não pretendem substituir humanos em suas funções analíticas, táticas ou estratégicas. Em vez disso, destinam-se a ajudar os humanos a fazer novos progressos trabalhando com eles. Em vez disso, pode ser visto como uma ferramenta que pode ajudar as pessoas a terem novas ideias, ficarem mais motivadas e ajudar a empresa a se sair melhor.
Tipos de aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é o processo de fornecer a uma máquina muitos dados para que ela possa aprender com eles e fazer previsões, encontrar tendências ou classificar dados. Existem três tipos de aprendizado de máquina: treinamento supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por feedback.
Uma empresa de consultoria de negócios chamada Gartner acha que supervisionado aprendizagem ainda será a maneira mais popular para os líderes de TI corporativos usarem o aprendizado de máquina em 2022 [2]. Nesse tipo de aprendizado de máquina, os dados anteriores sobre entradas e saídas são alimentados em algoritmos de aprendizado de máquina. O processamento é feito entre cada conjunto de entradas e saídas, o que permite ao algoritmo alterar o modelo para que as saídas fiquem o mais próximo possível do resultado desejado. No aprendizado supervisionado, métodos como redes neurais, árvores de decisão, regressão linear e máquinas de vetores de suporte são frequentemente usados.
Esse tipo de aprendizado de máquina é chamado de “supervisionado” porque você fornece detalhes ao algoritmo para ajudá-lo a aprender enquanto funciona. Os dados nomeados por máquina que você fornece são a saída e o restante dos detalhes fornecidos são usados como recursos de entrada.
#1. Aprendizagem não supervisionada
Os usuários precisam ajudar uma máquina a aprender com aprendizado supervisionado, mas o aprendizado não supervisionado não usa os mesmos dados e conjuntos de treinamento nomeados. Em vez disso, a máquina procura padrões menos óbvios nos dados. Esse tipo de aprendizado de máquina é muito útil quando você precisa encontrar padrões e fazer escolhas com base em dados. O aprendizado não supervisionado geralmente usa métodos como modelos ocultos de Markov, k-means, agrupamento hierárquico e modelos de mistura gaussiana.
Usando o cenário de aprendizado supervisionado, suponha que você não saiba quais clientes não pagaram empréstimos. Em vez disso, você alimentaria o computador com informações do mutuário e ele procuraria padrões entre os mutuários antes de classificá-los em vários grupos.
#2. Aprendizagem por Reforço
O aprendizado por reforço é o tipo de aprendizado de máquina mais semelhante ao modo como as pessoas aprendem. O algoritmo ou agente usado para aprender o faz lidando com seu entorno e obtendo uma recompensa, positiva ou negativa. Diferenças temporais, redes adversárias profundas e Q-learning são exemplos de métodos comuns.
Voltando ao exemplo do cliente do empréstimo bancário, você pode usar um algoritmo de aprendizado por reforço para examinar os detalhes do cliente. Se o algoritmo os rotular como de alto risco e eles não pagarem, o algoritmo obtém uma boa recompensa. O programa recebe uma recompensa negativa se não for inadimplente. No final, ambas as situações ajudam a máquina a aprender, dando-lhe uma melhor compreensão do problema e de seus arredores.
Qual é melhor aprender AI ou ML?
Então, devo começar com aprendizado de máquina ou IA? Se você deseja trabalhar em áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional ou robôs que usam IA, primeiro aprenda IA.
O que é um exemplo de IA que não é aprendizado de máquina?
Sistemas baseados em regras, como chatbots, são uma maneira de usar IA sem ML. O robô pode responder a algumas perguntas e ajudar os clientes porque os humanos estabelecem as regras. Não há necessidade de aprendizado de máquina, e tudo o que o chatbot precisa para ser inteligente é muita informação humana.
A IA é maior que o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que possibilita que uma máquina ou sistema aprenda automaticamente com seus erros e melhore com o tempo. O aprendizado de máquina usa algoritmos em vez de programação explícita para analisar muitos dados, descobrir o que eles significam e, em seguida, fazer escolhas com base no que aprendeu.
Quem ganha mais: AI ou ML?
O salário médio de um engenheiro de IA é bem superior a US$ 100,000 por ano. Glassdoor diz que o salário médio nos Estados Unidos é de mais de $ 110,000 e que a renda mais alta é de $ 150,000.
A IA usa muita matemática?
A álgebra pode ser uma parte muito importante da matemática em geral. Além das habilidades matemáticas básicas, como somar, subtrair, multiplicar e dividir, você também precisará saber: Expoentes. Radicais.
Referências
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