Qual é a diferença entre IA e aprendizado de máquina?

IA e aprendizado de máquina

Há uma tonelada de conceitos que estão sendo utilizados agora - reconhecimento de padrões, neurocomputação, aprendizagem profunda, aprendizado de máquina, etc. Todos esses realmente vêm sob o conceito geral de inteligência artificial, mas os termos às vezes são trocados por engano. Um que se destaca é que as pessoas costumam intercambiar inteligência artificial com aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é uma categoria de subconjunto da IA, mas a IA nem sempre precisa incorporar o aprendizado de máquina.

A inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão transformando a forma como as equipes de produtos formam estratégias de desenvolvimento e marketing. Os investimentos em IA e aprendizado de máquina continuam a aumentar exponencialmente ano após ano.

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O que é inteligência artificial?

AI é a capacidade de um computador de realizar operações análogas ao aprendizado e tomada de decisão em humanos, como por um sistema especialista, um programa para CAD ou CAM, ou um programa para a percepção e reconhecimento de formas em sistemas de visão computacional.

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O que é a Aprendizagem de Máquinas?

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial em que um computador gera regras subjacentes ou com base em dados brutos que foram inseridos nele.

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O aprendizado de máquina é um processo pelo qual os dados são extraídos e o conhecimento é descoberto a partir deles, utilizando algoritmos e modelos ajustados. O processo é:

  1. Os dados são importados e segmentado em dados de treinamento, dados de validação e dados de teste.
  2. Um modelo é construído utilizando os dados de treinamento.
  3. O modelo é validado contra os dados de validação.
  4. O modelo é afinado para melhorar a precisão do algoritmo utilizando dados adicionais ou parâmetros ajustados.
  5. O modelo totalmente treinado é implantado para fazer previsões sobre novos conjuntos de dados.
  6. O modelo continua a ser testado, validado e ajustado.

No marketing, o aprendizado de máquina está ajudando a prever e otimizar os esforços de vendas e marketing. Por exemplo, você pode ser uma grande empresa com milhares de representantes e pontos de contato com clientes em potencial. Esses dados podem ser importados, segmentados e um algoritmo criado que avalia a probabilidade de um cliente em potencial fazer uma compra. Em seguida, o algoritmo pode ser testado em relação aos dados de teste existentes para garantir sua precisão. Por fim, depois de validado, ele pode ser implantado para ajudar sua equipe de vendas a priorizar os leads com base na probabilidade de fechamento.

Agora, com um algoritmo testado e verdadeiro, o marketing pode implantar estratégias adicionais para ver seu impacto no algoritmo. Modelos estatísticos ou ajustes de algoritmos personalizados podem ser aplicados para testar vários teoremas contra o modelo. E, é claro, novos dados podem ser acumulados para validar que as previsões estavam corretas.

Em outras palavras, como a Lionbridge ilustra neste infográfico - IA x aprendizado de máquina: qual é a diferença?, os profissionais de marketing são capazes de conduzir a tomada de decisões, ganhar eficiência, melhorar os resultados, entregar no momento certo e otimizar a experiência do cliente.

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IA vs aprendizado de máquina

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