¿Cuáles son las principales diferencias entre Inteligencia Artificial y Machine Learning?

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Cada sector y cada organización requiere un departamento de Recursos Humanos que se encargue de tareas como reclutar personal, elaborar contratos o gestionar las relaciones entre trabajadores y empleadores. Existe cierta discrepancia respecto al papel de los departamentos de Recursos Humanos. En segundo lugar, nos adentraremos en el campo de la gestión del rendimiento. En estos casos, la IA se emplea para evaluar tanto las señales verbales como las no verbales. Taylor y los Gilbreth diseñaron una serie de esquemas para entender la productividad en el entorno laboral, que a su modo de ver estaba relacionada con una serie de acciones humanas específicas y cuantificables. Estos célebres industriales buscaban métodos científicos de identificar y representar los movimientos corporales óptimos para generar una conducta productiva ideal basada en tareas determinadas tecnológicamente. En encontré una copia amarillenta de este informe en los archivos del Trade Union Congress en la London Metropolitan University. Se publicó en el periodo de entreguerras, cuando los países se afanaban por crear organizaciones interdependientes y favorecer un clima de cooperación que redujera las posibilidades de nuevas guerras.

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Acullá de ser sinónimos, por otra parte, no cabe duda de que tienen una relación reducida y, como es lógico, en muchos aspectos los conceptos se solapan. Si atendemos a las dos acepciones de la inteligencia artificial: aplicada y robusta, alone la primera encajaría en el concepto de machine learning. Remontarnos a los orígenes del android learning significa remontarnos a los años sesenta. Sus propuestas se diferenciaban de forma importante de las estadísticas tradicionales, pues si bien el machine learning se centra en cómo encontrar objetos abstractos como una probabilidad, por ejemplo, principalmente lo hace la parte operativa, es decir, en la toma de decisiones de los datos minimizando los errores. En este punto, el android learning forma parte de la inteligencia artificial, pues su desarrollo se basa en la tesis del aprendizaje computacional. Su efecto es obtener información que permita establecer propiedades de entre los conjuntos de dichos objetos. Fault embargo, todavía queda un largo camino para llegar al efecto. Sin caer en triunfalismos, denial resulta exagerado afirmar que los progresos son constantes en inteligencia artificial, especialmente en machine culture.

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Estas técnicas aprenden a partir de conjuntos de datos a los que se les ha asignado una salida deseada por parte del desarrollador. Por ejemplo, en el desarrollo de un sistema para detectar correo no deseado, el conjunto de datos podría ser el conjunto de palabras que forman un e-mail y la salida el tipo de e-mail, es decir, si es normal o se trata de spam. Estos algoritmos tienen la capacidad de generalización, es largar, a partir de unos cuantos ejemplos correctamente clasificados son capaces de determinar las reglas generales que permiten llevar a cabo la tarea deseada. Este tipo de aprendizaje también recibe el nombre de aprendizaje supervisado. Fault embargo, este trabajo previo desaparece con el Deep Learning, reduciendo de forma importante el tiempo necesario para el desarrollo de cualquier aplicación.

Diferencias entre Inteligencia Artificial y Machine Learning

Linear regression algorithms assume that fact trends follow a straight ancestry. Esta suposición no es adverso en ciertos problemas, pero en otros reduce la precisión. This assumption isn't bad for a few problems, but for others it reduces accuracy. A pesar de sus inconvenientes, los algoritmos lineales son muy usados como primera estrategia. Despite their drawbacks, linear algorithms are popular as a first strategy. They tend en route for be algorithmically simple and abstain to train.

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