Inteligência artificial (IA) vs. machine learning (ML)

Compreenda a diferença entre IA e machine learning com esta descrição geral.

Diferença entre IA e machine learning

A inteligência artificial e o machine learning estão muito relacionados e ligados entre si. Devido a essa relação, quando analisa IA e machine learning, está realmente a olhar para a sua interligação.

O que é inteligência artificial (IA)?

Inteligência artificial é a capacidade de um sistema informático imitar funções cognitivas humanas, como aprendizagem e resolução de problemas. Através de IA, um sistema informático utiliza lógica para simular o raciocínio que as pessoas utilizam para aprender com novas informações e tomar decisões.

IA e machine learning são a mesma coisa?

Embora a IA e o machine learning estejam muito ligados, não são a mesma coisa. A aprendizagem automática é considerada um subgrupo da IA.

O que é o machine learning?

Machine learning é uma aplicação de IA. Trata-se do processo de utilizar modelos matemáticos de dados para ajudar um computador a aprender sem instruções diretas. Isto permite que um sistema informático continue a aprender e a melhorar por si próprio, com base na experiência.

De que forma a IA e o machine learning estão ligados?

Um computador "inteligente" utiliza a IA para pensar como um humano e realizar tarefas sozinho. O machine learning é a forma como um sistema informático desenvolve a sua inteligência.

Uma forma de preparar um computador para reproduzir o raciocínio humano é utilizar uma rede neural, que é uma série de algoritmos modelados de acordo com o nosso cérebro. A rede neural ajuda o sistema informático a alcançar a IA através de aprendizagem profunda. Esta ligação próxima é o motivo pelo qual a ideia de IA vs. machine learning é realmente sobre as formas como funcionam em conjunto.

Como a IA e o machine learning funcionam em conjunto

Quando analisa a diferença entre inteligência artificial e machine learning, é útil ver como interagem através de uma ligação próxima. A IA e o machine learning funcionam em conjunto da seguinte forma:

Passo 1

Um sistema de IA é criado com machine learning e outras técnicas.

Passo 2

Os modelos de machine learning são criados através de padrões de estudo nos dados.

Passo 3

Os cientistas de dados otimizam os modelos de machine learning com base em padrões nos dados.

Passo 4

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

Capacidades de IA e machine learning

As empresas em quase todos os setores estão a descobrir novas oportunidades através da ligação entre a IA e o machine learning. Estas são apenas algumas capacidades que se tornaram valiosas para ajudar as empresas a transformar os seus processos e produtos:

Análise preditiva

Esta capacidade ajuda as empresas a prever tendências e padrões comportamentais ao descobrir relações de causa e efeito nos dados.

Motores de recomendações

Com motores de recomendações, as empresas utilizam a análise de dados para recomendar produtos em que alguém possa estar interessado.

Reconhecimento de voz e compreensão de linguagem natural

O reconhecimento de voz permite a um sistema informático identificar palavras em linguagem falada e a compreensão de linguagem natural reconhece o significado em linguagem escrita ou falada.

Processamento de imagem e vídeo

Estas capacidades possibilitam o reconhecimento de rostos, objetos e ações em imagens e vídeos, e implementam funcionalidades como a pesquisa visual.

Análise de sentimentos

Um sistema informático utiliza a análise de sentimentos para identificar e categorizar atitudes positivas, neutras e negativas expressas em texto.

Benefícios de IA e machine learning

A ligação entre inteligência artificial e machine learning oferece benefícios avançados para as empresas em quase todos os setores, com o surgimento constante de novas possibilidades. Estes são apenas alguns dos principais benefícios que as empresas já viram:

Mais origens de entrada de dados

A IA e o machine learning permitem às empresas descobrir informações valiosas numa maior variedade de origens de dados estruturadas e não estruturadas.

Melhor tomada de decisões e mais rápida

As empresas utilizam o machine learning para melhorar a integridade dos dados e a IA para reduzir o erro humano, uma combinação que leva a melhores decisões com base em dados melhores.

Maior eficiência operacional

Com a IA e o machine learning, as empresas tornam-se mais eficientes através da automatização de processos, o que reduz os custos e liberta tempo e recursos para outras prioridades.

Aplicações de IA e machine learning

As empresas em vários setores estão a criar aplicações que tiram partido da ligação entre inteligência artificial e machine learning. Estas são apenas algumas formas pelas quais a IA e o machine learning estão a ajudar as empresas a transformar os seus processos e produtos:

Revenda

Os retalhistas utilizam a IA e o machine learning para otimizar os inventários, criar motores de recomendações e melhorar a experiência do cliente através de pesquisa visual.

Cuidados de Saúde

As organizações de saúde utilizam a IA e o machine learning em aplicações como o processamento de imagem para deteção de cancro melhorada e a análise preditiva para pesquisa de genomas.

Banca e finanças

Em contextos financeiros, a IA e o machine learning são ferramentas valiosas para fins como deteção de fraudes, previsão de riscos e aconselhamento financeiro proativo.

Vendas e marketing

As equipas de vendas e marketing utilizam a IA e o machine learning para ofertas personalizadas, otimização de campanhas, previsão de vendas, análise de sentimentos e predição de abandono de clientes.

Cibersegurança

A IA e o machine learning são armas poderosas para cibersegurança, o que ajuda as organizações a protegerem-se a si e aos seus clientes através da deteção de anomalias.

Serviços ao cliente

As empresas numa ampla variedade de setores utilizam chatbots e pesquisa cognitiva para responder a perguntas, avaliar a intenção do cliente e prestar assistência virtual.

Transportes

A IA e o machine learning são valiosos em aplicações de transporte, uma vez que ajudam as empresas a melhorar a eficiência das suas rotas e utilizam a análise preditiva para fins como a previsão de tráfego.

Fabrico

As empresas de fabrico utilizam a IA e o machine learning para manutenção preditiva e tornam as suas operações mais eficientes do que nunca.

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