Qual é a diferença entre IA e machine learning?
Inteligência artificial (IA) é um termo abrangente para diferentes estratégias e técnicas usadas para tornar as máquinas mais parecidas com seres humanos. A IA inclui tudo, desde assistentes inteligentes como a Alexa até aspiradores de pó robóticos e veículos autônomos. Machine learning (ML) é um entre muitos outros ramos da IA. ML é a ciência do desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que os sistemas de computador usam para realizar tarefas complexas sem instruções explícitas. Em vez disso, os sistemas dependem de padrões e inferências. Os sistemas de computador usam algoritmos de machine learning para processar grandes quantidades de dados históricos e identificar padrões de dados. Embora machine learning seja IA, nem todas as atividades de IA são machine learning.
Quais são as semelhanças entre IA e machine learning?
Machine learning (ML) é um ramo estritamente focado da inteligência artificial (IA). Mas esses dois campos vão além da automação e programação básicas para gerar resultados com base em análises de dados complexas.
Solução de problemas semelhante à solução humana
As soluções de inteligência artificial e machine learning (AI/ML) são adequadas para tarefas complexas que geralmente envolvem resultados precisos com base no conhecimento aprendido.
Por exemplo, um carro autônomo com IA usa visão computacional para reconhecer objetos em seu campo de visão e conhecimento das regras de trânsito para navegar em um veículo.
Um algoritmo de ML para preços de imóveis, por exemplo, aplica o conhecimento do preço de vendas anteriores, condições de mercado, plantas e localização para prever o preço de uma casa.
Campos da ciência da computação
Inteligência artificial e machine learning são campos da ciência da computação que se concentram na criação de software que analisa, interpreta e compreende dados de maneiras complexas. Cientistas dessas áreas tentam programar um sistema de computador para realizar tarefas complexas que envolvem autoaprendizagem. Um software bem projetado concluirá tarefas tão rápido ou mais rápido do que uma pessoa.
Aplicações intersetoriais
Aplicações da IA estão presentes em todos os setores. Você pode usar a IA para otimizar as cadeias de suprimentos, prever resultados esportivos, melhorar os resultados agrícolas e personalizar recomendações de cuidados com a pele.
As aplicações de ML também são amplas. Elas podem incluir agendamento preditivo de manutenção de máquinas, preços dinâmicos de viagens, detecção de fraudes em seguros e previsão de demanda no varejo.
Principais diferenças: IA versus machine learning
Machine learning (ML) é um ramo específico da inteligência artificial (IA). O ML tem escopo e foco limitados em comparação com a IA. A IA inclui várias estratégias e tecnologias que estão fora do escopo do machine learning.
Aqui estão algumas das principais diferenças entre os dois.
Objetivos
O objetivo de qualquer sistema de IA é habilitar uma máquina para concluir uma tarefa humana complexa com eficiência. Essas tarefas podem envolver aprendizado, resolução de problemas e reconhecimento de padrões.
Por outro lado, o objetivo do ML é habilitar uma máquina para analisar grandes volumes de dados. A máquina usará modelos estatísticos para identificar padrões nos dados e produzir um resultado. O resultado tem uma probabilidade associada de correção ou grau de confiança.
Methods
O campo da IA abrange uma variedade de métodos usados para resolver diversos problemas. Esses métodos incluem algoritmos genéticos, redes neurais, aprendizado profundo, algoritmos de busca, sistemas baseados em regras e o próprio machine learning.
No ML, os métodos são divididos em duas grandes categorias: aprendizado supervisionado e não supervisionado. Os algoritmos de ML supervisionados aprendem a resolver problemas usando valores de dados rotulados como entrada e saída. O aprendizado não supervisionado é mais exploratório e tenta descobrir padrões ocultos em dados não rotulados.
Implementações
O processo de criação de uma solução de ML normalmente envolve duas tarefas:
- Selecionar e preparar um conjunto de dados de treinamento
- Escolha uma estratégia ou modelo de ML preexistente, como regressão linear ou uma árvore de decisão
Os cientistas de dados selecionam recursos de dados importantes e os inserem no modelo para treinamento. Eles refinam continuamente o conjunto de dados com dados atualizados e verificação de erros. A qualidade e a variedade dos dados melhoram a precisão do modelo de ML.
Criar um produto de IA normalmente é um processo mais complexo. Por isso, muitas pessoas escolhem as soluções de IA pré-construídas para atingir suas metas. Essas soluções de IA geralmente são desenvolvidas após anos de pesquisa, e os desenvolvedores as disponibilizam para integração com produtos e serviços por meio de APIs.
Requisitos
As soluções de ML exigem um conjunto de dados com centenas de pontos de dados para treinamento, além de potência computacional suficiente para executá-las. Dependendo da aplicação e do caso de uso, uma única instância de servidor ou um pequeno cluster de servidores pode ser suficiente.
Outros sistemas inteligentes podem ter requisitos de infraestrutura variados, que dependem da tarefa que você deseja realizar e da metodologia de análise computacional usada. Casos de uso de alta computação exigem milhares de máquinas trabalhando juntas para atingir metas complexas.
No entanto, é importante observar que as funções pré-construídas de IA e ML estão disponíveis. Você pode integrá-los à sua aplicação por meio de APIs, sem a necessidade de recursos adicionais.
O que uma organização precisa para começar a usar a IA e o machine learning?
Se você quiser usar inteligência artificial (IA) ou machine learning (ML), comece definindo os problemas que deseja resolver ou pesquise as questões que deseja explorar. Depois de identificar o espaço do problema, você pode determinar a tecnologia de IA ou ML apropriada para resolvê-lo. É importante considerar o tipo e o tamanho dos dados de treinamento disponíveis e pré-processá-los antes de começar.
Com os serviços de nuvem sob demanda, você pode criar, executar e gerenciar a IA. As funções de aprendizado podem ser criadas, executadas e gerenciadas na Nuvem da Amazon Web Services (AWS).
Como as organizações podem usar IA e ML?
Algumas soluções de machine learning (ML) se aplicam à maioria das organizações:
- A segmentação de clientes é onde você segmenta os clientes por meio de seu comportamento, preferências e características para outras atividades de vendas e marketing. Leia como a Lion Parcel usa a AWS para a segmentação de clientes.
- A detecção de fraudes é onde você faz a triagem e resolve as transações incomuns que são descobertas. Leia como a Luno usa a AWS para a detecção de fraudes.
- A análise de sentimentos é onde o feedback do cliente é incorporado para informar a estratégia e o marketing do produto. Leia como a Zignal Labs usa a AWS para a análise de sentimentos.
E aqui estão as soluções de inteligência artificial (IA) que se aplicam à maioria das organizações:
- Os chatbots são adequados para consultas e triagens de atendimento ao cliente. Leia como a MetroPlusHealth usa a AWS para chatbots.
- O reconhecimento de fala é ótimo para transcrever reuniões em atas escritas. Leia como a Epiq usa a AWS para reconhecimento de fala.
- A visão computacional funciona bem para sistemas de reconhecimento biométrico. Leia como a PayEye usa a AWS para a visão computacional.
Resumo das diferenças: IA versus machine learning
| Inteligência artificial |
Machine Learning |
|
| O que é isso? |
IA é um termo amplo para aplicações baseadas em máquinas que imitam a inteligência humana. Nem todas as soluções de IA são ML. |
ML é uma metodologia de inteligência artificial. Todas as soluções de ML são soluções de IA. |
| Mais adequada para |
A IA é ideal para concluir uma tarefa humana complexa com eficiência. |
O ML é mais adequado para identificar padrões em grandes conjuntos de dados para resolver problemas específicos. |
| Methods |
A IA pode usar uma ampla variedade de métodos, como redes neurais baseadas em regras, visão computacional e outras. |
Para o ML, as pessoas selecionam e extraem manualmente recursos de dados brutos e atribuem pesos para treinar o modelo. |
| Implementação |
A implementação da IA depende da tarefa. A IA geralmente é pré-construída e acessada por meio de APIs. |
Você treina modelos de ML novos ou existentes para seu caso de uso específico. APIs de ML pré-construídas estão disponíveis. |
Como a AWS pode cumprir os seus requisitos de IA e machine learning?
A AWS oferece uma ampla variedade de serviços para ajudar você a criar, executar e integrar soluções de inteligência artificial e machine learning (AI/ML) de qualquer tamanho, complexidade ou caso de uso.
O Amazon SageMaker é uma plataforma completa para criar suas soluções de ML do zero. O SageMaker tem um conjunto completo de modelos predefinidos de machine learning, recursos de armazenamento e computação e um ambiente totalmente gerenciado.
Para a IA, você pode usar os serviços da AWS para criar suas próprias soluções de IA do zero ou integrar serviços de inteligência artificial (IA) pré-construídos à sua solução.
