Hola Himanshu
En realidad, la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje automático (ML) son dos palabras de moda muy populares en este momento, y a menudo parecen usarse indistintamente. No son exactamente lo mismo, pero la percepción de que lo son a veces puede generar cierta confusión. Entonces pensé que valdría la pena escribir un artículo para explicar la diferencia. Ambos términos surgen con mucha frecuencia cuando el tema es Big Data, análisis y las olas más amplias de cambio tecnológico que están arrasando nuestro mundo.
En resumen, la mejor respuesta es que:
- Si AI aprende sesgo, ¿no podemos dejar esas variables fuera del modelo?
- ¿Qué cosas puede hacer un cerebro que una inteligencia artificial nunca podrá hacer?
- Imagine que es un CEO de la compañía que acaba de crear una Inteligencia General Artificial (AGI). ¿Cuáles son tus siguientes pasos?
- ¿Podemos usar la inteligencia artificial para calcular el riesgo climático?
- ¿Cuáles son los mejores cursos para comenzar a aprender inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial es el concepto más amplio de máquinas que pueden realizar tareas de una manera que consideraríamos “inteligentes”, mientras que Machine Learning es una aplicación actual de IA basada en la idea de que realmente deberíamos ser capaces de dar acceso a las máquinas a los datos. y que aprendan por sí mismos.
- Inteligencia artificial: el campo de la inteligencia artificial es el estudio y diseño de agentes inteligentes capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla y la toma de decisiones. Para pasar la prueba de Turing, la inteligencia debe ser capaz de razonar, representar el conocimiento, planificar, aprender, comunicarse en lenguaje natural e integrar todas estas habilidades hacia un objetivo común.
- Aprendizaje automático: el subcampo del aprendizaje automático surgió del esfuerzo de construir inteligencia artificial. Bajo el rasgo de “aprendizaje” de la IA, el aprendizaje automático es el subcampo que aprende y se adapta automáticamente a través de la experiencia. Se centra en la predicción, basada en propiedades conocidas aprendidas de los datos de entrenamiento. El origen del aprendizaje automático se remonta al desarrollo del modelo de red neuronal y más tarde al método del árbol de decisión. Los algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados se utilizan para predecir el resultado en función de los datos.
Aplicaciones prácticas de inteligencia artificial y aprendizaje automático
Desde Siri de Apple, Google Voice Search, Google Brain, Google Translate, Xbox, Netflix, IBM Watson, autos autónomos, filtrado de correo electrónico no deseado y detección de fraudes con tarjetas de crédito, AI ya se ha infiltrado en casi un aspecto de nuestra vida diaria y nuestra dependencia es solo creciendo.
Espero que pueda ser de ayuda .. 🙂
Gracias.
