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ML vs AI Significado, aplicaciones y diferencias en las tecnologías
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Un subcampo de la inteligencia artificial (IA) y la informática llamado aprendizaje automático se centra en el uso de datos y algoritmos para simular cómo aprenden las personas, aumentando progresivamente la precisión del sistema.
La disciplina en rápida expansión de la ciencia de datos incluye el aprendizaje automático como un elemento crítico. Los algoritmos están entrenados para generar clasificaciones o predicciones utilizando técnicas estadísticas, revelando información esencial en las operaciones de minería de datos. Idealmente, las decisiones tomadas a partir de estos conocimientos influyen en los indicadores clave de crecimiento en las aplicaciones y las empresas. Los científicos de datos tendrán más demanda a medida que los grandes datos se desarrollen y crezcan porque serán necesarios para ayudar a identificar los problemas comerciales más críticos y luego los datos para responderlos.
Según Market Research Future, se prevé que la cuota de mercado de aprendizaje automático registre una tasa compuesta anual del 38,76% de 2020 a 2030, alcanzando los 106.520 millones.
Un sistema informático puede utilizar datos previos para pronosticar el futuro o tomar algunas decisiones sin ser programado explícitamente, gracias al aprendizaje automático. Una gran cantidad de datos estructurados y semiestructurados se utiliza en el aprendizaje automático para que un modelo de aprendizaje automático proporcione resultados confiables o haga predicciones basadas en esos datos.
Los algoritmos utilizados en el aprendizaje automático utilizan datos pasados para autoaprender. Solo funciona para dominios restringidos; Por ejemplo, si construimos un modelo de aprendizaje automático para encontrar fotografías de perros, solo proporcionará resultados para imágenes de perros; Sin embargo, si agregamos datos adicionales, como una imagen de gato, el modelo dejaría de funcionar. El aprendizaje automático se utiliza en varias aplicaciones, incluida la función de sugerencia automática de amigos de Facebook, los motores de búsqueda de Google, los filtros de spam de correo electrónico y los sistemas de recomendación en línea.
¿Qué es la IA?
La tecnología de inteligencia artificial (IA) aumenta el rendimiento y la productividad del negocio mediante la automatización de procesos u operaciones que antes requerían mucha mano de obra. La IA también puede analizar datos a una escala que ningún humano ha podido. Esta habilidad tiene importantes ventajas comerciales. Según Market Research Future, durante todo el período proyectado, se prevé que el mercado de inteligencia artificial (IA) alcance los USD 311.35 mil millones a una tasa compuesta anual del 41%. (2020-2030).
A medida que la población crece, también lo hace la cantidad de datos disponibles para los usuarios industriales. Globalmente hablando, la ciencia de datos es el estudio de estos datos extensos, que están influenciados por varios factores, siendo la IA uno de ellos. Leer estas hojas de datos masivas y evaluar el declive y las tendencias del mercado implica el uso de aprendizaje profundo, lenguaje de programación Python y aprendizaje automático.
Las tareas informáticas se han vuelto más sencillas debido a la disponibilidad de datos en un formato legible por humanos a través del almacenamiento en la nube y la interpretación gráfica de estos datos sin procesar. Basándose en estos datos sin procesar, los evaluadores de calidad en las organizaciones de TI suelen crear casos de prueba que las empresas utilizan para atraer a más usuarios a sus productos. El mercado de la inteligencia artificial combina la visión artificial de vanguardia con las emociones humanas para producir instancias con el menor número de errores.
El análisis de mercado de la inteligencia artificial se basa en un algoritmo robusto que utiliza un sofisticado lenguaje de aprendizaje automático para aprovechar el poder de los datos y aportar importantes beneficios comerciales a muchos sectores. Al anticipar los análisis potenciales de pérdidas y ganancias de un mercado si una persona proporciona una propuesta comercial, la IA ha generado perspectivas de nivel industrial para desarrolladores, investigadores y empresas.
Las plataformas digitales han dominado la vida cotidiana, y los académicos han advertido que la inteligencia artificial (IA) puede algún día superar el intelecto humano y tal vez ser capaz de controlar mentalmente a la raza humana. Se cree que reconocer el comportamiento y los patrones humanos y crear una estructura analítica para el reconocimiento de la voz y el lenguaje puede aumentar la productividad.
Las aplicaciones que llevan a cabo actividades complicadas que antes necesitaban intervención humana, como jugar al ajedrez o chatear con clientes en línea, se conocen como inteligencia artificial (IA). La frase y sus subcampos, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, se usan con frecuencia indistintamente. Pero hay variaciones. Por ejemplo, el aprendizaje automático se centra en crear sistemas que desarrollen nuevas habilidades o mejoren las existentes en función de los datos que ingieren.
Las siguientes son algunas distinciones críticas entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial:
- Mediante el uso de inteligencia artificial, una computadora puede imitar el comportamiento humano. Mientras que el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, permite un
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