¿Qué es el aprendizaje automático y la IA?

• El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial (IA) que permite que las aplicaciones de software sean más precisas para predecir los resultados de los sistemas sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que las máquinas deberían poder aprender y modificar a través de la experiencia.

El proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción, para buscar patrones en los datos y tomar mejores decisiones en el futuro en función de los ejemplos que proporcionamos. El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automatismos sin interferencia humana y ajustar las acciones en consecuencia.

Métodos de aprendizaje automático: –

Dos métodos populares principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Se predice que alrededor del 70 por ciento del aprendizaje automático es aprendizaje supervisado, aunque el aprendizaje no supervisado oscila entre el 10 y el 20 por ciento. Otros métodos que se usan menos son el aprendizaje semi-supervisado y de refuerzo.

1. Algoritmos supervisados ​​de aprendizaje automático: puede aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. A partir del análisis de un conjunto de datos de entrenamiento conocido, el algoritmo de aprendizaje produce una función implícita para hacer predicciones sobre los valores de salida. El sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva después de una capacitación satisfactoria. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida con la salida correcta e intencionada y encontrar errores para modificar y personalizar el modelo en consecuencia.
2. Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados: – Se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden derivar una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no calcula la salida correcta, pero analiza los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados. Estos algoritmos no necesitan ser entrenados con los datos de resultados deseados. En cambio, utilizan un enfoque iterativo llamado Aprendizaje profundo para revisar los datos y llegar a conclusiones. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​se utilizan para tareas de procesamiento más complejas que los sistemas de algoritmos de aprendizaje supervisados.
3. Algoritmos de aprendizaje automático semi-supervisados: – es un poco de aprendizaje supervisado y no supervisado y utiliza datos etiquetados y no etiquetados para la capacitación. En un escenario típico, el algoritmo usaría una pequeña cantidad de datos etiquetados con una gran cantidad de datos sin etiquetar. Este tipo de aprendizaje se puede usar con métodos como clasificación, regresión y predicción. Ejemplos de aprendizaje semi-supervisado serían técnicas de reconocimiento de rostro y voz.
4. Algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo: – Este tipo de aprendizaje puede usarse nuevamente con métodos como la clasificación, la regresión y la predicción. Ejemplos de aprendizaje semi-supervisado serían técnicas de reconocimiento de rostro y voz. El aprendizaje de refuerzo ocurre cuando el agente elige acciones que maximizan la recompensa esperada durante un tiempo determinado.

• Inteligencia artificial:-

AI significa Inteligencia Artificial para desarrollar máquinas inteligentes que funcionan como humanos para realizar tareas como reconocimiento de voz, toma de decisiones, razonamiento, aprendizaje, resolución de problemas y traducción entre idiomas. Nuestra compañía de Machine Learning en India está desarrollada para facilitar la vida humana en diferentes aspectos y realizar trabajos enormes con más precisión. Se ha convertido en una parte inteligente de la industria actual, lo cual es crucial a medida que los datos crecen en grande. Puede realizar tareas como identificar patrones en los datos de manera más efectiva que los humanos, lo que hace que los negocios sean más rentables. La ingeniería del conocimiento y el aprendizaje automático son una parte central de la IA.

Beneficios de la IA:

• Las máquinas superan las limitaciones humanas, ya que no requiere interrupción, por lo tanto, es un hardware más poderoso que el humano.
• Debido a la programación de los robots, pueden hacer más trabajo duro con mayor responsabilidad que los humanos.
  La inteligencia artificial está diseñada de tal manera que nos ayuda a alcanzar la precisión con un mayor grado de precisión.
• Utilizado para minería y proceso de exploración de combustible.

Aplicación de AI:

• La inteligencia artificial es ampliamente utilizada por las instituciones financieras y las instituciones bancarias para organizar y administrar los datos.
• En el campo de la medicina, se utiliza en radiocirugía para operar tumores.
• Desempeña el mejor papel en la aplicación de juegos, ya que es tan inteligente como Path Pathing, el aprendizaje, la percepción y la planificación (toma de decisiones).

Utilizado en robots militares e inteligentes para encontrar a los enemigos en un área específica.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la ciencia de hacer que las computadoras actúen sin ser programadas explícitamente. En la última década, el aprendizaje automático nos ha brindado autos autónomos, reconocimiento de voz práctico, búsqueda efectiva en la web y una comprensión enormemente mejorada del genoma humano. El aprendizaje automático es tan generalizado hoy que probablemente lo use docenas de veces al día sin saberlo. Muchos investigadores también piensan que es la mejor manera de avanzar hacia la IA a nivel humano. En esta clase, aprenderá sobre las técnicas de aprendizaje automático más efectivas, y obtendrá práctica para implementarlas y hacer que trabajen por usted mismo. Más importante aún, aprenderá no solo sobre los fundamentos teóricos del aprendizaje, sino que también obtendrá los conocimientos prácticos necesarios para aplicar estas técnicas de manera rápida y poderosa a nuevos problemas. Finalmente, aprenderá sobre algunas de las mejores prácticas de innovación de Silicon Valley en lo que respecta al aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este curso proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático, la minería de datos y el reconocimiento de patrones estadísticos. Los temas incluyen: (i) Aprendizaje supervisado (algoritmos paramétricos / no paramétricos, máquinas de vectores de soporte, núcleos, redes neuronales). (ii) Aprendizaje no supervisado (agrupamiento, reducción de dimensionalidad, sistemas de recomendación, aprendizaje profundo). (iii) Mejores prácticas en aprendizaje automático (teoría del sesgo / varianza; proceso de innovación en aprendizaje automático y IA). El curso también se basará en numerosos estudios de casos y aplicaciones, para que también aprenda a aplicar algoritmos de aprendizaje para construir robots inteligentes (percepción, control), comprensión de texto (búsqueda web, antispam), visión por computadora, informática médica. , audio, minería de bases de datos y otras áreas.

Inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial, también conocida como IA, es la capacidad de máquinas como las computadoras para realizar funciones que normalmente requieren inteligencia humana. Estas funciones incluyen la capacidad de aprender, razonar, analizar, tomar decisiones, reconocer el habla y la percepción visual, entre otros. En términos simples, la IA es la capacidad del software para desarrollar y aplicar inteligencia como los humanos.

Voy a intentar ‘Richard Feynman Technique’ para responder esto:

Todos sabemos que ‘The Richard Feynman’ dijo una vez: “Si crees que entiendes la física cuántica, no lo sabes”. Lo que quizás no sepas es que también dijo:

• La física es para las matemáticas, lo que el sexo es para la masturbación.
• La física es como el sexo: claro, puede dar algunos resultados prácticos, pero no es por eso que lo hacemos.

Ahora, reemplace estas palabras: física con inteligencia artificial y matemáticas con aprendizaje automático.

• La IA es para el aprendizaje automático, lo que el sexo es para la masturbación.
• La IA es literalmente como el sexo: claro, puede dar algunos resultados prácticos, pero no es por eso que lo hacemos.

Machine Learning mantiene todos los datos, proporciona algoritmos para encontrar la lógica más probable, y las ideas y probabilidades de eficiencia de una tarea, en previsión .

La IA es cualquier inteligencia mostrada por las máquinas. Hoy en día, la mayoría de las tareas que involucran Inteligencia Artificial usan Machine Learning. Además, el aprendizaje automático ha sido la mejor manera de obtener la mayor parte de la inteligencia artificial de cualquier máquina. Entonces, estas dos palabras se usan indistintamente ahora. Además, la inteligencia general artificial (AGI) es la inteligencia de una máquina que podría realizar con éxito cualquier tarea intelectual que pueda realizar un ser humano. Aún más, Super Inteligencia Artificial (ASI) es un término que se refiere a un escenario hipotético cuando la capacidad de las computadoras superará a los humanos.

tl; dr (o necesita una referencia de cultura pop genial, para comprender mejor esto 🙂

Imagen de: Avengers: Age of Ultron

Los conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial están conectados y hemos estado escuchando muchos de ellos recientemente, ¿verdad? Estos ya no son simplemente conceptos “por ahí” que proporcionan el tema de las novelas de ciencia ficción y los cómics: están transformando rápidamente la tecnología que usamos en el día a día. ¡Entonces es muy importante mantenerse a la vanguardia y comenzar a comprenderlos mejor!

Dudas como la suya son muy comunes, ya que los conceptos pueden confundirse un poco. Para ser muy simple al respecto, puede pensar en la IA como un gran grupo de conceptos y estudios en los que el aprendizaje automático es uno de los pilares. Por lo tanto, el aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial que permite a las personas mejorar actividades como el procesamiento de imágenes, el análisis de texto y el procesamiento del lenguaje natural. Otros campos dentro de AI son Smart Robots, Deep Learning y otros, cada uno con sus propias características y enfoques.

Para mejorar su conocimiento con respecto a todos esos términos, le sugiero que eche un vistazo a este libro electrónico gratuito de introducción al aprendizaje automático. Podrá comprender mejor el concepto y todo el mundo de la IA con muchos ejemplos y más recursos. ¡Buena suerte!

El aprendizaje automático es el subconjunto de la IA, el aprendizaje automático es el estudio de hacer que las computadoras aprendan a través de los días en lugar de la programación explícita. Para obtener una mejor intuición sugiero esto,

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Espero que responda todas sus consultas. Lo encontré extremadamente útil para principiantes y estudiantes.
Cubre aprendizaje automático, aprendizaje profundo, PNL, visión por computadora. Todos los marcos de aprendizaje profundo están cubiertos Tensorflow, keras, pytorch. Las redes neuronales como RNN, CNN, GAN se han detallado en el debate. Las competiciones de Kaggle también están incluidas.
Buena suerte

Machine Learning es un nuevo campo de tendencias en estos días y es una aplicación de inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial (IA) es el campo de la informática dedicada a resolver problemas cognitivos comúnmente asociados con la inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones.

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Lee mi artículo aquí:

Inteligencia artificial – Aprendizaje automático – Aprendizaje profundo por Harsha Deep sobre la tecnología de comprensión

Hola chicos,

Supongo que la IA y el aprendizaje automático para mí es el tema más discutido en el aire ahora. Alguien podría tenerle miedo, alguien, solo cuidado … Pero me gustaría aconsejarle un artículo interesante … Podría ser una respuesta a su pregunta.

Siempre en contacto 😉