¿Cuáles son las principales diferencias entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? ¿El aprendizaje automático es parte de la inteligencia artificial?

El aprendizaje automático es el único tipo de IA que existe.

La IA está cambiando. Ahora estamos reconociendo que la mayoría de las cosas llamadas “IA” en el pasado no son más que trucos de programación avanzados. Mientras el programador sea el que suministre toda la inteligencia al sistema al programarlo como un Modelo Mundial, el sistema no es realmente una Inteligencia Artificial. Es “solo un programa”.

No modeles el mundo; Modelar la mente.

Cuando modela la mente, puede crear sistemas capaces de aprender todo sobre el mundo. Es una tarea mucho más pequeña, ya que el mundo es muy grande y cambia a sus espaldas, lo que significa que World Models quedará obsoleto en el momento en que se hagan. La única esperanza de crear sistemas inteligentes es que el sistema mismo cree y mantenga sus propios Modelos Mundiales. Continuamente, en respuesta a la entrada sensorial.

Siguiendo esta línea de razonamiento, Machine Learning NO es un subconjunto de IA. Realmente es el ÚNICO tipo de IA que existe.

Y esto ahora está demostrando ser cierto, y en gran medida. Desde 2012, una técnica específica de Machine Learning llamada Deep Learning está arrasando con el mundo de la IA. Los investigadores están abandonando el estilo clásico de “Trucos de programación” de IA en masa y cambiando a Deep Learning … basado principalmente en el hecho de que realmente funciona. Hemos progresado más en tres años desde 2012 que en los 25 años anteriores en varios problemas clave de inteligencia artificial, incluidos el entendimiento de imágenes (uno realmente difícil), el procesamiento de señales, el entendimiento de voz y el entendimiento de texto.

Otra pista de que ahora estamos en el camino correcto: los proyectos de IA de estilo antiguo como CYC se ejecutaron en millones de proposiciones o millones de líneas de código. Los sistemas que (exitosamente) modelan la mente pueden ser tan pequeños como 600 líneas de código; varios proyectos recientes de Deep Learning se registran en algún lugar de ese rango. Y estos programas pueden pasar de un dominio problemático a otro con muy pocos cambios en el núcleo; Esto significa que estos métodos son inteligencias GENERALES, no específicas de ningún dominio problemático. Es por eso que se llama Inteligencia Artificial General. Y nunca hemos tenido ningún programa de IA que pueda hacer esto en el pasado. Como ejemplo, los programas de comprensión de idiomas que estamos creando usando DL funcionarán igualmente bien en cualquier idioma, no solo en inglés. Solo se necesita una nueva capacitación para cambiar al japonés … otra indicación de que Deep Learning está más cerca de la verdadera inteligencia que los sistemas tradicionales de PNL.

Actualmente, Google usa mucho el aprendizaje automático: en mi opinión, más de cien lugares en sus sistemas han sido reemplazados por el aprendizaje profundo y otras técnicas de aprendizaje automático en los últimos años. incluso su algoritmo patentado “PageRank”, que fue la clave inicial de su éxito, está siendo reemplazado, incluso mientras escribo esto, con un nuevo algoritmo llamado “RankBrain” que se basa en Deep Learning. En la llamada de los accionistas la semana pasada, el CEO de Google dijo que estaban buscando usar ML (probablemente Deep Learning) * en todas partes * en todos sus productos. En términos más generales, espero una avalancha de aplicaciones y sistemas que entiendan idiomas e imágenes en los próximos años, todo basado en el aprendizaje profundo.

Realmente no debería confundir las cosas, pero estrictamente hablando, Deep Learning tampoco es AI. Actualmente estamos usando Supervised Deep Learning, que es otro truco de programador (pero menos crítico) ya que la “supervisión” es una especie de Modelo Mundial. La IA real requiere un aprendizaje profundo sin supervisión. Muchas personas, incluyéndome a mí, están trabajando en esto; es posiblemente miles de veces más difícil que el aprendizaje supervisado. Pero aquí es donde tenemos que ir.

El aprendizaje profundo no es IA, pero es lo único que tenemos en el camino hacia la verdadera IA.

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que permite que las aplicaciones de software sean más precisas en la predicción de resultados sin estar especialmente programadas.

La idea principal del aprendizaje automático es crear algoritmos que puedan recibir datos de entrada y utilizar análisis estadísticos para predecir un valor de salida dentro de un rango aceptable.

Los procesos involucrados en el aprendizaje automático son como la minería de datos y el modelado predictivo. Requieren buscar en los datos para buscar patrones y ajustar las acciones del programa de manera adecuada. La mayoría de las personas están familiarizadas con el aprendizaje automático de las compras en Internet y con la oferta de productos relacionados con su compra.

La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos se han dado cuenta de las ventajas de la tecnología de aprendizaje automático. Al recopilar información de estos datos, a menudo en tiempo real, las empresas pueden trabajar de manera más eficiente u obtener una ventaja sobre sus competidores.

La IA fue acuñada por John McCarthy , un científico informático estadounidense, en 1956 en la Conferencia de Dartmouth.

Según John McCarthy, es

“La ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes”.

La inteligencia artificial es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos.

La IA funciona combinando grandes cantidades de datos con un procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, lo que permite que el software aprenda automáticamente de patrones o características en los datos.

Algunas de las actividades para las que están diseñadas las computadoras con inteligencia artificial incluyen:

• Reconocimiento de voz
• Aprendizaje
• Planificación
• Resolución de problemas

Visite nuestro sitio web para leer más sobre Chatbots, AI, NLP.

AI es un programa de computadora que hace algo inteligente. Puede ser una pila de declaraciones si-entonces o un modelo estadístico complejo. Por lo general, cuando un programa de computadora diseñado por investigadores de IA realmente tiene éxito en algo, como ganar en el ajedrez, muchas personas dicen que “no es realmente inteligente”, porque los algoritmos internos son bien entendidos. Entonces, se podría decir que la verdadera IA es lo que las computadoras aún no pueden hacer. 😉

El aprendizaje automático, como han dicho otros aquí, es un subconjunto de IA. Es decir, todo el aprendizaje automático cuenta como IA, pero no toda la IA cuenta como aprendizaje automático. Por ejemplo, la lógica simbólica (motores de reglas, sistemas expertos y gráficos de conocimiento), así como los algoritmos evolutivos y las estadísticas baysianas, podrían describirse como IA, y ninguno de ellos es aprendizaje automático.

La parte de “aprendizaje” del aprendizaje automático significa que los algoritmos de ML intentan optimizar a lo largo de una determinada dimensión; es decir, generalmente intentan minimizar el error o maximizar la probabilidad de que sus predicciones sean verdaderas. ¿Cómo se minimiza el error? Bueno, una forma es construir un marco que multiplique las entradas para hacer conjeturas sobre la naturaleza de las entradas. Diferentes salidas / conjeturas son el producto de las entradas y el algoritmo. Por lo general, las conjeturas iniciales son bastante erróneas, y si tiene la suerte de tener etiquetas de verdad básica relacionadas con la entrada, puede medir qué tan erróneas son sus conjeturas comparándolas con la verdad y luego usar ese error para modificar su algoritmo . Eso es lo que hacen las redes neuronales. Siguen midiendo el error y modificando sus parámetros hasta que no puedan lograr menos errores.

Son, en resumen, un algoritmo de optimización. Si los ajusta correctamente, minimizan su error al adivinar y adivinar y adivinar nuevamente.

Puede encontrar una introducción a las redes neuronales, que son una parte del aprendizaje automático, aquí: Descripción general de la red neuronal

Primero, la inteligencia artificial no es inteligencia artificial . Cuando las personas hablan de cambios “volcánicos” en “AI”, se refieren principalmente a un campo de tecnología en particular: el aprendizaje automático (y el aprendizaje profundo). Por lo tanto, Machine Learning es una tecnología dentro de la esfera de la “Inteligencia Artificial”.

La tecnología pionera en Machine Learning es la red neuronal (NN), que imita (a un nivel muy rudimentario) las capacidades de reconocimiento de patrones del cerebro humano al procesar miles o incluso millones de puntos de datos. El reconocimiento de patrones es fundamental en términos de inteligencia.

Vale la pena tener en cuenta que muchas personas suponen que a través del aprendizaje automático estamos desarrollando IA general en lugar de IA aplicada (la diferencia se explica muy bien aquí ). La IA aplicada es inteligencia, pero en un campo muy limitado. Por ejemplo, al reconocer rostros humanos (Facebook), conducir automóviles (Google Autonomous Cars) o lo que hacemos en The Graduate , es decir, vincular a los maestros con los estudiantes para obtener resultados óptimos. Esta es la fuerza del aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, aunque en un ámbito limitado y definido. O más bien, información compleja organizada.

NOTA: Una IA general, por otro lado, no se limita a un campo estrecho donde los humanos todavía tienen que imponer ciertas reglas antes de que pueda “aprender” (los autos no son animales, etc.) Para aclarar, hay cientos de compañías que usan AI (como una aspiradora que sabe cómo evitar a su gato ), no hay ninguno que haya desarrollado IA general (piense en Terminator ).

NOTA 2: Escribí más sobre IA y ML en general Inteligencia Artificial: el próximo salto en tecnología

El aprendizaje automático es una ciencia que implica el desarrollo de algoritmos de autoaprendizaje. Estos algoritmos son de naturaleza más genérica que pueden aplicarse a diversos problemas relacionados con el dominio. El aprendizaje automático utiliza estadísticas (principalmente estadísticas inferenciales) para desarrollar algoritmos de autoaprendizaje.

La Inteligencia Artificial es una ciencia para desarrollar un sistema o software para imitar a los humanos para responder y comportarse en una circunstancia. Como campo con un alcance extremadamente amplio, AI ha definido su objetivo en múltiples fragmentos. Más tarde, cada plato se ha convertido en un campo de estudio separado para resolver su problema.

Aquí hay una lista importante de objetivos de IA (también conocidos como problemas de IA)

1. Razonamiento
2. Representación del conocimiento.
3. Planificación y programación automatizadas.
4. Aprendizaje automático
5. Procesamiento del lenguaje natural.
6. Visión por computadora
7. Robótica
8. Inteligencia general o IA fuerte

Como se menciona en la lista, el aprendizaje automático es un campo surgido de uno de los objetivos de inteligencia artificial para ayudar a la máquina o el software a aprender por sí mismo para resolver los problemas que puede encontrar.

para más detalles visite: http://shakthydoss.com/technical …

La inteligencia artificial es la construcción de tecnología que se comporta como un ser humano. Los autos sin conductor, Siri, las casas inteligentes y muchas otras tecnologías emergentes son ejemplos de IA.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que utiliza algoritmos para aprender de conjuntos de datos. Los algoritmos son esencialmente una serie de pasos que conducen a la finalización de una tarea.

Glosario: IA, aprendizaje automático y datos

Según la prueba de Turing [1], se puede decir que una computadora es inteligente si puede lograr un rendimiento a nivel humano en todas las tareas cognitivas, suficiente para engañar a un interrogador. Para ser artificialmente inteligente y pasar la prueba de Turing, la computadora debe poseer lo siguiente [2],

• Procesamiento de lenguaje natural para permitirle comunicarse con éxito en inglés (o algún otro lenguaje humano).
• Representación del conocimiento para almacenar información proporcionada antes o durante el interrogatorio.
• Razonamiento automatizado para usar la información almacenada para responder preguntas y sacar nuevas conclusiones.
• Aprendizaje automático para adaptarse a nuevas circunstancias y detectar y extrapolar patrones.

Como dijo Kiat, la Inteligencia Artificial es una clase más amplia que incluye Machine Learning .

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Tur …
[2] Inteligencia artificial, un enfoque moderno de Stuart. J. Russell y Peter Norvig

La diferencia principal entre AI y Deep Learning, que actualmente está en la frontera de nuestra comprensión de AI, y Machine Learning es el concepto de generalización .

El aprendizaje automático se trata de encontrar patrones, dependencias e invariantes en (grandes cantidades de) datos. Antes del advenimiento de las Redes Neuronales Artificiales (ANN), aquí es donde estaba el foco, en encontrar y comprender esas relaciones hasta ahora desconocidas.

ANN aumentó el listón del aprendizaje automático al mostrar generalizaciones de maneras que a menudo no se entendían cómo las redes profundas lo hicieron. Los recientes avances en Deep Learning lo elevaron aún más al usar (mucho) redes más profundas con mucha más información, siendo implementadas a gran escala por compañías de tecnología líderes como Google, Facebook y otras.

Todavía no entendemos completamente cómo funcionan estas redes de aprendizaje profundo, a pesar de que también se avanza constantemente en esa dirección. La parte clave de los recientes avances en el aprendizaje profundo es aceptar los resultados sin comprender completamente cómo lo hacen.

Es probable que esta brecha en la comprensión continúe persistiendo, pero sin impedir un mayor progreso y avances en el campo.

AI: Inteligencia mostrada por las máquinas usando lógica, reglas si-entonces, árboles de decisión y aprendizaje automático.

Aprendizaje automático: un subconjunto de IA que incluye técnicas estadísticas complejas que permiten a las máquinas mejorar en tareas con experiencia.

Aprendizaje profundo: un subconjunto de aprendizaje automático que permite que el software se capacite a sí mismo para realizar tareas, como el reconocimiento de voz e imagen, al exponer redes neuronales multicapa a grandes cantidades de datos.

Obtenga más información aquí: enfoque de AI Deep Learning para empresas | Solución de aprendizaje automático

¿Qué es exactamente la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

AI significa inteligencia artificial, donde la inteligencia se define como la capacidad de adquirir y aplicar conocimiento.

ML significa aprendizaje automático donde el aprendizaje se define como la adquisición de conocimientos o habilidades a través de la experiencia, el estudio o la enseñanza.

Permítanme ilustrar la diferencia con un simple ejemplo:

Imagina que queremos crear hormigas artificiales que puedan gatear en un espacio bidimensional. Sin embargo, hay peligros en este mundo: si una hormiga se encuentra con un área venenosa, morirá. Si no hay veneno en la proximidad de la hormiga, la hormiga vivirá.

¿Cómo podemos enseñar a las hormigas a evitar las áreas venenosas, para que estas hormigas puedan vivir todo el tiempo que deseen? Démosles a nuestras hormigas un conjunto de instrucciones simples que puedan seguir; pueden moverse libremente en un espacio bidimensional una unidad a la vez. Nuestro primer intento es permitir que las hormigas se arrastren generando instrucciones aleatorias. Luego modificamos estas hormigas y las dejamos gatear por el mundo nuevamente. Repetimos esto hasta que las hormigas eviten con éxito las áreas venenosas del mundo. Esta es una forma holística de aprendizaje automático para abordar el problema. Hacemos que las hormigas se ajusten a la configuración usando alguna regla arbitraria. Esto funciona porque en cada iteración eliminamos un conjunto de hormigas que no se ajustan. Finalmente, nos empujan hacia hormigas más adecuadas.

Pero, ¿qué pasa si cambiamos la ubicación de las áreas venenosas, qué crees que sucederá? Las hormigas sufrirían una gran crisis porque ya no podrían sobrevivir en el mundo: simplemente no podrían saber dónde están las áreas venenosas y, por lo tanto, no podrían evitarlas. ¿Pero por qué sucede esto, y podríamos hacerlo mejor? ¿Podrían las hormigas saber de alguna manera dónde están las áreas y adaptar su comportamiento para que tengan más éxito? Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial. Necesitamos una forma de dar a las hormigas esta información, darles conocimiento del medio ambiente. Nuestras hormigas necesitan una forma de sentir el mundo. Hasta esto, han estado viviendo en la oscuridad completa, sin ninguna forma de percibir el mundo que los rodea. Por ejemplo, podemos dejar que las hormigas dejen un rastro corto que otras hormigas pueden sentir. Entonces podemos hacer que las hormigas sigan este rastro y, si no pueden sentirlo, simplemente se arrastran al azar. Ahora, si hay múltiples hormigas, la mayoría de ellas golpeará las áreas venenosas y morirá. Pero también hay hormigas que no morirán y, por lo tanto, se arrastrarán en áreas no venenosas, ¡dejarán un rastro! Otras hormigas pueden seguir este rastro a ciegas y siempre saben que vivirán. Esto funciona porque las hormigas pueden recibir alguna información de su entorno. No pueden percibir las áreas venenosas (ni siquiera saben qué es el veneno), pero pueden evitarlas incluso en entornos completamente nuevos sin ningún aprendizaje especial.

Estos dos enfoques son bastante diferentes.

• La forma de aprendizaje automático trata de encontrar un patrón que las hormigas puedan seguir y tener éxito. Pero no les da a las hormigas un cambio para tomar decisiones locales.
• La forma de inteligencia artificial es dejar que las hormigas tomen decisiones locales para tener éxito en su conjunto. En la naturaleza, podemos encontrar muchas similitudes con este tipo de forma de inteligencia artificial para resolver problemas.

Espero que haya una clara distinción entre IA y ML.

Para más click sobre: ​​Tanmay Bangale

Según yo, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) van de la mano con los grandes datos. Para hacer máquinas realmente inteligentes, necesita grandes cantidades de datos para que puedan aprender. Del mismo modo, para comprender grandes cantidades de datos, necesita la ayuda de máquinas inteligentes.

El aprendizaje automático ha recorrido un largo camino en los últimos años. Cualquiera puede acceder a potentes algoritmos y servicios de ML de proveedores como Amazon, IBM, Google. Combine esto con la infraestructura escalable que proporciona la nube, y los grandes datos ahora son muy accesibles.

Aprendizaje automático e inteligencia artificial: ¿qué son y cuál es la diferencia?

El aprendizaje automático es un campo de estudio. En él, al usar los principios de la informática, se generan modelos estadísticos. Estos modelos generalmente se utilizan para dos cosas:

Inferencia : descubrir patrones en los datos
Predicción : hacer predicciones sobre datos futuros basados ​​en datos pasados.

Si bien no existe una distinción universalmente aceptada entre ML e IA, la inteligencia artificial generalmente se ocupa de programar computadoras para tomar decisiones , mientras que el aprendizaje automático se centra principalmente en hacer predicciones. Debido a que los dos están tan interconectados, cuando se habla en un sentido no técnico, son lo mismo.

Puede encontrar más información sobre Machine Learning e Inteligencia Artificial.

AI VS ML

Machine Learning es un subcampo de la informática que se centra en permitir que las computadoras hagan predicciones precisas sobre cualquier tipo de datos. Entonces, en lugar de decirle explícitamente a una computadora cómo resolver un problema, le muestra cómo se resolvió anteriormente y la computadora identifica / aprende por sí sola en todos los pasos que formaron parte de la solución.

La inteligencia artificial, por otro lado, es un concepto mucho más amplio que surge de la idea de que la inteligencia humana “puede describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina simule”. Esto significa que en lugar de simplemente aprender de un conjunto de datos , las computadoras tratarán ese conjunto de datos como conocimiento, lo usarán para la planificación, comunicarán ese plan con humanos u otra IA, y moverán / manipularán objetos del mundo real para ejecutar ese plan, todo por su cuenta.

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Estos términos generalmente se usan indistintamente en el mundo de inicio.

Sin embargo, como otros han señalado, la Inteligencia Artificial generalmente se refiere al concepto de toma de decisiones no humanas (que puede ser tan sofisticado o poco sofisticado como puedas imaginar), mientras que el Aprendizaje automático es una forma específica de implementar IA.

El aprendizaje automático puede considerarse como la detección de patrones computarizados en datos existentes y la identificación de patrones similares en datos futuros.

Recientemente entrevistamos a un instructor del campo de entrenamiento de codificación de Codesmith que nos dio algunas explicaciones excelentes sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial para principiantes.

Aquí está su explicación simplificada de la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial:

“La computadora estándar de uso general no es inteligente. La inteligencia artificial le da a la máquina un comportamiento automatizado que consideramos “inteligente”. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial y requiere aprender de los datos anteriores. Como humanos, usamos nuestros recuerdos anteriores para influir en nuestro comportamiento futuro; Las máquinas pueden aprender de los datos anteriores para hacer lo mismo. En general, la IA no implica solo datos, mientras que el aprendizaje automático se trata de datos ”.

(Lea el artículo completo aquí: ¿Qué es el aprendizaje automático?)

Entonces sí, tiene razón en que el aprendizaje automático es parte de la inteligencia artificial.

Y, en caso de que le interese, aquí hay una explicación simple del aprendizaje automático:

• El aprendizaje automático es un subconjunto de IA, donde una computadora usa datos y experiencias previas para predecir resultados.
• Las tareas de aprendizaje automático incluyen aquellas que solían hacer los humanos, como la predicción de fraudes y la colocación de anuncios.
• Cualquier tarea que actualmente sea tediosa para los humanos pero que aún requiera una toma de decisiones creativa es un objetivo para el software de aprendizaje automático.
• Los ingenieros de software que saben cómo interactuar con los sistemas de aprendizaje automático están preparando sus habilidades para el futuro.

Consulte el Informe del curso para obtener más información sobre la codificación de campos de arranque y campos de arranque de ciencia de datos. Consulte nuestra sección de Recursos para obtener más artículos sobre temas técnicos y consejos.

Entiendo que el aprendizaje automático es una de las muchas áreas de la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático trata del diseño y desarrollo de algoritmos para desarrollar comportamientos basados ​​en datos empíricos. Un objetivo clave del aprendizaje automático es poder generalizar a partir de conjuntos limitados de datos (parafraseado de [1]). Russell y Norvig [2] enumeran el aprendizaje automático como una capacidad específica, es decir, la capacidad de “adaptarse a nuevas circunstancias y detectar y extrapolar patrones”.

La inteligencia artificial abarca otras áreas además del aprendizaje automático, incluida la representación del conocimiento, el procesamiento / comprensión del lenguaje natural, la planificación, la robótica, etc.

[1] http://en.wikipedia.org/wiki/Mac …
[2] Inteligencia artificial: un enfoque moderno

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. En el aprendizaje automático, el programa informático debe “aprender” de la experiencia “, es decir, los datos dados”, de modo que aumente el rendimiento general al realizar una determinada tarea.

Un ejemplo de eso es un conjunto de mensajes de correo electrónico que se sabe que son SPAM y otro conjunto de mensajes que se sabe que no son spam (ham).
Esos datos representan los “ejemplos de entrenamiento”
¿Puede un programa aprender a determinar si un mensaje de correo electrónico (incluso si no está presente en los ejemplos de capacitación) es spam / no spam?

Otras áreas de la inteligencia artificial que no son aprendizaje automático se centran en aspectos como: representación del conocimiento, razonamiento, deducción lógica y resolución de problemas mediante búsqueda y heurística.

Están relacionados entre sí, pero no son lo mismo. La forma en que me gusta pensar es el aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de inteligencia artificial (IA).

El aprendizaje automático es una aplicación especializada de Inteligencia Artificial. Hay muchos algoritmos de ML que trabajan en problemas en todo el mundo, desde informes meteorológicos hasta recomendaciones de productos. La IA es un tema amplio; podría significar todo, desde el algoritmo de ML más simple hasta Terminator.

Bernard Marr tiene una pieza sólida sobre esto aquí.

Si está interesado en análisis, obtenga más información en The Analytics Dude

Todos conocemos bien a los Asistentes personales virtuales, Smart Cars, Videojuegos, pero ¿sabemos cómo surgieron todas estas tecnologías? La inteligencia artificial lo hizo todo posible. La Inteligencia Artificial se enfoca principalmente en áreas de la informática donde pone más énfasis en crear máquinas inteligentes que funcionen y reaccionen igual que los humanos. Las computadoras hechas con inteligencia artificial son capaces de aprender, planificar, resolver problemas, reconocimiento de voz, etc.

Machine Learning es una aplicación de Inteligencia Artificial que sirve a los sistemas con la capacidad y la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia. Machine Learning se centra principalmente en el desarrollo de programas informáticos que acceden ampliamente a los datos y los utilizan para ellos.

El aprendizaje automático permite que las aplicaciones de software se vuelvan más precisas para predecir correctamente los resultados. El aprendizaje automático se centra principalmente en la creación de algoritmos para recibir datos de entrada utilizando el análisis estadístico para predecir un valor de salida dentro de un rango aceptable.

El proceso de aprendizaje automático comienza con observaciones o datos para observar los patrones en los datos y tomar decisiones en el futuro.

Los mejores ejemplos de inteligencia artificial y aprendizaje automático son los siguientes:

Los asistentes personales virtuales como Siri, Google Now, Cortana son todos dispositivos digitales inteligentes. Son útiles para encontrar la información cuando la solicita con la ayuda de su voz y es cuando responden bien a su pregunta con una respuesta precisa.

La vigilancia de seguridad es muy común. ¿Pero crees que está bajo la capacidad humana seguir monitoreando varias cámaras a la vez? No derecho La inteligencia artificial y el aprendizaje automático lo hacen posible.

Netflix es también otro resultado común que es la tecnología predictiva y recomienda a los usuarios en función de sus elecciones, intereses y comportamiento.

Los videojuegos son el mejor ejemplo de IA y ML. La creación de personajes de videojuegos aprende tu comportamiento y responde reaccionando de manera impredecible.

El soporte al cliente en línea también es un ejemplo para AI y ML. Mientras los clientes navegan por el sitio web, pueden chatear con el representante de soporte informático, pero no es la persona en vivo con la que está hablando, a veces es una IA rudimentaria y extrae el conocimiento del sitio web y lo presenta ante los clientes.

En 2015, Gmail introdujo la respuesta inteligente que indica su capacidad de responder correos electrónicos en su nombre. Las herramientas de aprendizaje automático sugieren automáticamente respuestas variadas.

Google Maps ayuda a analizar la velocidad del tráfico con la ayuda de los datos de ubicación. Usando esa información, Google sugiere las rutas más rápidas para reducir el tiempo de viaje.

Paypal, una popular plataforma de pago en línea, también utiliza algoritmos de aprendizaje automático para luchar contra todo fraude. Utilizando las técnicas de aprendizaje profundo, Paypal se somete al análisis de varias cantidades de datos de clientes y conduce a la evaluación de los riesgos en consecuencia.

Uber es otro mejor ejemplo, ya que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar horas de llegada, ubicaciones de recogida y ubicaciones de entrega.