A inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm estado ultimamente em destaque, pois as empresas estão se familiarizando e se sentindo à vontade em usá-los em práticas comerciais.
Embora frequentemente discutidos em conjunto, inteligência artificial e machine learning são duas coisas diferentes e podem ter duas aplicações distintas. Aqui está tudo o que você precisa saber sobre a diferença entre inteligência artificial e machine learning e como isso se relaciona com o seu negócio.
O que é Inteligência Artificial?
AInteligência Artificial consiste em programar computadores para realizar tarefas que normalmente exigiriam intervenção humana. Um sistema de computador geralmente imita as capacidades cognitivas humanas de aprendizado ou resolução de problemas.
O que é Machine Learning?
Machine learning (aprendizado de máquina)Machine Learning) ocorre quando computadores analisam conjuntos de dados (como números, fotos, texto, etc.) para aprender sobre coisas específicas e fazer previsões. Quanto mais dados tiver, melhor e mais preciso se torna na identificação de distinções nos dados.
O machine learning geralmente requer entrada humana para iniciar o aprendizado, mas isso é tão simples quanto um humano fornecer um conjunto de dados inicial. AI e machine learning são termos usados de forma intercambiável, mas não deveriam ser.
A principal diferença entre Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning é que a IA é um sistema geral com capacidades cognitivas, e o Machine Learning é como os sistemas analisam conjuntos de dados e constroem inteligência e habilidades de tipo cognitivo. O machine learning é uma aplicação da inteligência artificial.
Todo o machine learning é inteligência artificial, mas nem toda inteligência artificial é machine learning.
Capacidades de IA e Machine Learning
Existem grandes oportunidades para empresas aproveitarem aInteligência Artificial e o machine learning; discutiremos algumas delas abaixo.
1. Recomendações e algoritmos
As empresas podem usar inteligência artificial e machine learning para criar algoritmos que recomendam produtos ou serviços aos usuários, e recomendar corretamente os produtos que um usuário deseja.
Um ótimo exemplo é o algoritmo de um serviço de streaming que sugere programas e filmes com base no histórico de visualização e classificações. Essas recomendações melhoram ao longo do tempo, pois a máquina tem mais histórico de visualização para analisar.
2. Pesquisa de Imagens
Quando uma máquina recebe dados na forma de imagens, ela aprende as características e os traços distintivos fundamentais. Este tipo de machine learning ajuda as pessoas a usar dispositivos para pesquisa visual, e o Google Lens é um ótimo exemplo disso.
Suponha que alguém esteja em público e veja alguém usando um par de sapatos de que gosta. Eles não conseguem identificar uma marca, então tiram uma foto do sapato usando o Google Lens. Ele analisa a imagem em busca de recursos e marcas reconhecíveis e pesquisa na internet por uma correspondência, eventualmente direcionando o pesquisador para o par exato de sapatos.
3. Análise de Sentimento
Inteligência artificial e machine learning podem entender o sentimento por trás das declarações e classificá-las como positivas, neutras ou negativas.
Ferramentas de escuta social são uma aplicação de marketing popular para análise de sentimento, e as ferramentas geralmente analisam conversas online sobre marcas e usam palavras-chave para determinar se as pessoas são positivas ou negativas em suas declarações.
4. Reconhecimento de Voz
As máquinas também podem aprender a detectar sons e padrões sonoros, analisá-los e usar os dados para fornecer respostas. Por exemplo, o Shazam pode processar um som e dizer aos usuários a música exata que está tocando, e a Siri pode responder à pergunta por voz de um usuário.
Vantagens da Inteligência Artificial e do Machine Learning
O uso de inteligência artificial e machine learning pode trazer uma série de benefícios para uma marca que busca aproveitá-los:
- Análise de Dados : À medida que os sistemas se tornam mais eficientes no processamento de dados, as equipes têm uma fonte de informações útil e precisa que pode ajudar a orientar as decisões de negócios.
- Eficiência e Gerenciamento de Tempo: o machine learning e a inteligência artificial podem assumir o controle de tarefas rotineiras diárias e permitir que as equipes se concentrem em problemas urgentes que um computador não é capaz de lidar.
- Soluções Rápidas: as máquinas inteligentes podem chegar a soluções mais rapidamente do que os humanos. Por exemplo, um ser humano pode gerar uma lista de fontes confiáveis sobre um tópico, mas a Pesquisa Google faria isso mais rápido.
Independentemente das distinções, uma coisa é clara; a inteligência artificial beneficia as empresas e a adaptação das ferramentas à sua estratégia de negócios pode dar-lhe uma vantagem sobre a concorrência.
Fonte: Hubspot
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