Machine learning versus IA
Os algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) são um subconjunto de algoritmos de inteligência artificial (IA) – mas não o contrário. Portanto, entender as distinções entre aprendizado de máquina e IA pode ser complicado, pois os dois estão intimamente relacionados. Para identificar a diferença entre machine learning e inteligência artificial, é importante entender o que cada assunto engloba.
A IA é um campo mais amplo que visa criar máquinas inteligentes capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como raciocínio, aprendizado e tomada de decisões. Isso inclui visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica, sistemas operacionais de veículos autônomos e, claro, aprendizado de máquina. Ou seja, o termo IA refere-se a quaisquer softwares e processos projetados para imitar a maneira como os humanos pensam e processam informações. Os sistemas de IA tentam imitar explicitamente as funções cognitivas humanas e os processos de tomada de decisão.
O aprendizado de máquina é um subcampo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos. Esses algoritmos permitem que os computadores executem tarefas específicas eficazmente, aprendendo com dados, sem serem explicitamente programados. Portanto, os sistemas de aprendizado de máquina aprendem e melhoram a partir da experiência (dados) sem serem programados com instruções explícitas.
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