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IA (inteligência artificial) vs. ML (aprendizado de máquina)

Entenda a diferença entre a IA e o aprendizado de máquina nesta visão geral.

A diferença entre a IA e o aprendizado de máquina

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão altamente relacionados e conectados. Por causa dessa relação, ao compará-los, você vê essa interconexão.

O que é IA (inteligência artificial)?

Inteligência artificial é a capacidade de um sistema de computador de imitar as funções cognitivas humanas, como o aprendizado e a solução de problemas. Por meio da IA, um computador usa matemática e lógica para simular o raciocínio dos humanos para aprender com novas informações e tomar decisões.

A IA e o aprendizado de máquina são a mesma coisa?

Embora estejam conectados, não são a mesma coisa. O aprendizado de máquina é considerado um subconjunto da IA.

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é um uso da IA. É um processo que usa modelos matemáticos de dados para ajudar um computador a aprender sozinho, sem receber instruções diretas. Isso permite que um sistema de computador continue aprendendo e se aprimorando, com base na experiência.

 

Uma maneira de treinar um computador para imitar o raciocínio humano é criando uma rede neural, que é uma série de algoritmos modelados com base no cérebro humano. A rede neural ajuda o sistema do computador a usar a IA por meio do aprendizado profundo. Essa relação próxima é o motivo pelo qual essa comparação, na verdade, mostra as maneiras como a IA e o aprendizado de máquina funcionam juntos.

Qual é a conexão entre a IA e o aprendizado de máquina?

Um computador "inteligente" usa a IA para pensar como um humano e realizar tarefas por conta própria. O aprendizado de máquina é a maneira como um sistema de computador desenvolve sua inteligência.

Como a IA e o aprendizado de máquina funcionam juntos

Ao analisar a diferença entre a inteligência artificial e o aprendizado de máquina, é bom saber como eles interagem nessa relação estreita. É assim que a IA e o aprendizado de máquina funcionam juntos:

  • Etapa 1

    Um sistema de IA é criado usando o aprendizado de máquina e outras técnicas.

  • Etapa 2

    Os modelos de aprendizado de máquina são criados por meio do estudo de padrões nos dados.

  • Etapa 3

    Os cientistas de dados otimizam os modelos de aprendizado de máquina com base nos padrões dos dados.

  • Etapa 4

    O processo se repete e é refinado até que a precisão dos modelos seja alta o suficiente para as tarefas que precisam ser realizadas.

Recursos da IA e do aprendizado de máquina

Empresas de quase todos os setores estão descobrindo novas oportunidades ao combinar a IA com o aprendizado de máquina. Veja alguns recursos que ajudam as empresas a transformar processos e produtos:

Análise preditiva

Ajuda as empresas a prever tendências e padrões de comportamento ao descobrir relações de causa e efeito nos dados.

Mecanismos de recomendação

Com os mecanismos de recomendação, as empresas usam a análise de dados para recomendar produtos em que uma pessoa possa estar interessada.

Noções básicas do reconhecimento de fala e do idioma natural

O reconhecimento de fala permite que um sistema de computador identifique palavras na fala. Já o idioma natural reconhece o significado na linguagem escrita ou falada.

Processamento de vídeo e imagem

É possível reconhecer rostos, objetos e ações em imagens e vídeos, além de implementar funcionalidades como a pesquisa visual.

Análise de sentimento

Um sistema de computador usa a análise de sentimento para identificar e categorizar atitudes positivas, neutras e negativas expressadas em texto.

Benefícios da IA e do aprendizado de máquina

A conexão entre inteligência artificial e aprendizado de máquina gera grandes benefícios para empresas em quase todos os setores, com novas possibilidades surgindo constantemente. Veja alguns dos principais benefícios já observados pelas empresas:

Mais fontes de entrada de dados

A IA e o aprendizado de máquina ajudam empresas a descobrir insights valiosos em uma grande variedade de fontes de dados estruturadas e não estruturadas.

Tomada de decisões melhor e mais rápida

As empresas usam o aprendizado de máquina para aumentar a integridade dos dados e a IA para reduzir o erro humano – uma combinação que leva a decisões melhores baseadas em dados melhores.

Aumento da eficiência operacional

Com a IA e o aprendizado de máquina, as empresas se tornam mais eficientes. Os processos são automatizados, e isso reduz custos e libera tempo e recursos para outras prioridades.

Como usar a IA e o aprendizado de máquina

Empresas em vários setores estão criando aplicativos que aproveitam a conexão entre inteligência artificial e aprendizado de máquina. Estas são apenas algumas maneiras como a IA e o aprendizado de máquina ajudam empresas a transformar seus processos e produtos:

Varejo

Varejistas usam a IA e o aprendizado de máquina para otimizar estoques, criar mecanismos de recomendação e aprimorar a experiência do cliente com pesquisas visuais.

Serviços de saúde

Organizações de saúde usam a IA e o aprendizado de máquina no processamento de imagens para aprimorar a detecção do câncer e na análise preditiva para a pesquisa de genoma.

Setor bancário e financeiro

Em contextos financeiros, a IA e o aprendizado de máquina são ferramentas valiosas para fins como a detecção de fraudes, a previsão de riscos e o aconselhamento financeiro proativo.

Vendas e marketing

Equipes de vendas e marketing usam a IA e o aprendizado de máquina em ofertas personalizadas, na otimização de campanhas, na previsão de vendas, na análise de sentimento e na estimativa de rotatividade de clientes.

Segurança cibernética

A IA e o aprendizado de máquina são armas poderosas de segurança cibernética, pois ajudam as organizações e seus clientes a se protegerem detectando anomalias.

Atendimento ao cliente

Empresas de uma ampla variedade de setores usam chatbots e pesquisa cognitiva para responder a perguntas, avaliar a intenção do cliente e fornecer assistência virtual.

Transporte

A IA e o aprendizado de máquina são importantes em aplicativos de transporte, pois ajudam as empresas a aumentar a eficiência de suas rotas e usar a análise preditiva para prever o tráfego.

Fabricação

Empresas de manufatura usam a IA e o aprendizado de máquina para manutenção preditiva e para otimizar operações.

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