Qual a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Já falamos aqui, em um post anterior, sobre o que é Machine Learning (ML). E, frequentemente, em nossas redes, também divulgamos diversas notícias sobre Inteligência Artificial (IA). Hoje, então, vamos explicar a diferença entre esses dois conceitos/tecnologias.

A ideia da IA é a de criar sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, só podem ser feitas com o auxílio do raciocínio humano. Ou seja, é a criação de softwares que conseguem recriar a forma como a nossa inteligência funciona para resolver problemas.

Mas, como isso é feito? É, então, que começamos a falar de ML. Machine Learning é um campo de estudo que pertence à Inteligência Artificial e que tem, como propósito, criar sistemas capazes de aprenderem sozinhos. Ou seja, a máquina aprende, por meio de um software de ML para, depois, realizar atividades que, antes, eram somente feitas por humanos (IA) – como recomendações de produtos, análise de dados, análise de sentimentos, atendimento via robôs/chatbots e muito mais!

Podemos sintetizar, finalmente, que Machine Learning é um processo/ramo da Inteligência Artificial. Em conjunto, essas áreas tecnológicas estão alterando principalmente a forma como as empresas entendem o comportamento do cliente e como estabelecem uma comunicação eficiente com o consumidor.

 

Com informações de:

https://chatbotsbrasil.take.net/inteligencia-artificial-e-machine-learning/

http://www.santodigital.com.br/entenda-a-diferenca-entre-inteligencia-artificial-e-machine-learning/

Afinal, o que é Machine Learning?

Você já deve ter escutado ou lido o termo “Machine Learning (ML)” diversas vezes, principalmente se trabalha na área de TI (e se não trabalha, também!). Mas, afinal, em meio a tantas expressões tecnológicas novas, você sabe o que realmente significa ML?

De forma resumida, Machine Learning – também conhecido como aprendizado de máquina – é um método que permite que máquinas tomem decisões e façam previsões baseadas em análise de dados, sem que tenham sido necessariamente programadas para isso. Ou seja, elas não são programadas, mas sim “aprendem a aprender”.

Diversos avanços tecnológicos atuais têm ML como base, a exemplo de carros que dirigem sozinhos, sistemas de reconhecimento de voz, de imagem, visão computacional etc. Por exemplo, você utiliza Netflix, Google ou Spotify? Essas três empresas utilizam do Machine Learning para muitas coisas!

A Netflix consegue identificar os diversos tipos de perfis de seus clientes e, podendo fazer sugestões inteligentes de programação personalizada para cada usuário. O Google, por sua vez, consegue selecionar resultados mais assertivos quando você realiza uma busca. E o Spotify pode te indicar novas músicas, que você desconhece, baseado nas músicas que você já ouviu ou ouve com mais frequência.

Resumindo, ML é demais! As empresas, cada vez mais, especializam-se e investem nessa área, pois ela proporciona um enorme diferencial competitivo para o negócio, serviço ou produto. Aprendizagem, personalização e experiência são as palavras que definem Machine Learning.