Diferencia entre el aprendizaje dependiente del contexto y la inteligencia artificial

Si bien la IA es la inteligencia humana demostrada en las máquinas, la IA contextual es algo que lleva la IA a un nivel completamente nuevo, ampliando sus aplicaciones basadas en un enfoque centrado en el ser humano. Echemos un vistazo a los términos brevemente e intentemos comprender las diferencias entre ellos.

Aprendizaje dependiente del contexto

El aprendizaje dependiente del contexto o el aprendizaje contextual, a diferencia de lo que su nombre sugiere, no se refiere específicamente a un algoritmo o método de aprendizaje automático; en cambio, es un enfoque centrado en el humano para la inteligencia artificial (IA). Hoy, la mayoría de las empresas u organizaciones basan sus decisiones en gran medida en datos de clientes sin explotar que están llenos de información y ideas valiosas. Pero, dentro de una organización, la adaptación de la IA se convierte en un desafío, al menos desde la perspectiva de los usuarios. Aquí es donde entra la IA contextual. La idea es permitir que los algoritmos procesen la información de la misma manera que los humanos. Permite que los sistemas de IA, como asistentes virtuales y chatbots, se comporten más como humanos y menos como máquinas.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (o IA) es un concepto de gran alcance que se relaciona con la simulación de la inteligencia humana en las máquinas. La IA es la inteligencia demostrada por sistemas o máquinas, a diferencia de la inteligencia humana. Es la idea de construir máquinas inteligentes que son capaces de resolver problemas y tomar decisiones como lo hacen los humanos. La función de búsqueda de Google, el Siri de Apple, el Alexa de Amazon y las recomendaciones de películas de Netflix se basan en inteligencia artificial. Es como programar las computadoras para pensar y comportarse como humanos, como una computadora con un cerebro humano artificial. AI está haciendo un sistema controlado por computadora para pensar de manera inteligente como la mente humana. En el mundo basado en datos de hoy, la IA está en todas partes, incluso en su teléfono inteligente como su propio asistente virtual.

Diferencia entre el aprendizaje dependiente del contexto y la inteligencia artificial

Definición

La IA es la capacidad de un sistema controlado por computadora para realizar tareas y tomar decisiones muy parecidas a cómo lo hace la mente humana. La IA es inteligencia demostrada en máquinas que están programadas para pensar como humanos e imitar sus acciones. La IA contextual es un enfoque centrado en el humano para la inteligencia artificial que se refiere a la capacidad de adaptar y aplicar las habilidades y el conocimiento que ya se han aprendido en situaciones de la vida real.

Concepto

La IA contextual no se refiere a un algoritmo específico o técnica de aprendizaje automático; en cambio, permite que los algoritmos procesen la información de la misma manera que los humanos. Permite que los sistemas de IA, como asistentes virtuales y chatbots, se comporten más como humanos y menos como máquinas. AI está haciendo un sistema controlado por computadora para pensar de manera inteligente como los humanos. La idea es dar a las computadoras o máquinas la capacidad de realizar tareas que originalmente están destinadas a los humanos porque requieren inteligencia humana.

Objetivo

La IA contextual extiende la aplicación de aprendizaje automático adaptativo a escenarios del mundo real. Se necesita IA a un nivel completamente nuevo, construyendo un puente entre humanos y IAi. Un auto de conducción autónoma es un buen ejemplo de IA contextual en el que intenta aprender más y más del texto humano. El objetivo de la investigación de IA es crear tecnología que permita a las computadoras realizar tareas intelectuales, como resolver problemas, tomar decisiones, comprender las acciones humanas y aprender de ellas. El objetivo es permitir que las computadoras manejaran problemas complejos similares a la lógica y el razonamiento humano.

Aprendizaje basado en el contexto vs. Inteligencia artificial: tabla de comparación

Resumen

En su nivel más básico, la IA es una tecnología que permite a las computadoras o máquinas aprender de las actividades basadas en datos anteriormente recopilados. La IA se usa de varias maneras en casi todas partes donde se requiere inteligencia humana para abordar tareas intelectuales complejas, como la resolución de problemas, la toma de decisiones y más. La IA contextual es un enfoque centrado en el humano para la IA que pone mucho énfasis en el contexto para hacer que las máquinas sean más conscientes de las intenciones humanas en relación con lo que acaban de hacer y lo que están a punto de hacer. La idea es crear un entorno donde las máquinas o las computadoras puedan obtener y aplicar nuevas habilidades y conocimientos.

¿Puede la inteligencia artificial comprender el contexto??

Las máquinas se pueden programar para comprender el contexto humano y son capaces de interactuar con humanos en función de un conjunto de datos de entrada. El contexto es todo cuando se trata de expandir los límites de la IA.

¿Qué es la inteligencia contextual en la IA??

La inteligencia contextual amplía la aplicación práctica de información y conocimiento a escenarios de la vida real. El contexto se refiere a los antecedentes en el que se lleva a cabo el evento. Entonces, se expande en nuestro conocimiento para adaptarnos a un entorno completamente diferente.

¿Cuál es la diferencia entre el modelo ML y el algoritmo ML??

Un algoritmo de aprendizaje automático es el método mediante el cual el sistema AI realiza una tarea o resuelve un problema, mientras que un modelo de aprendizaje automático es un cálculo bien definido formado como resultado de un algoritmo que se está implementando en código.

¿Qué es el modelado de ML??

El modelado de aprendizaje automático es entrenar un algoritmo de aprendizaje automático para reconocer patrones o comportamientos basados ​​en experiencia previa o datos recopilados anteriormente. Un modelo de ML es básicamente un programa que ataca a través de montañas de datos para identificar patrones o tomar decisiones.

¿Qué es el razonamiento contextual??

El razonamiento contextual es un razonamiento que es fundamental para cualquier tipo de toma de decisiones orientada al contexto, por ejemplo, adaptaciones del sistema basadas en reglas de decisión proporcionadas por el usuario o aprendidas.

¿Qué es el aprendizaje automático contextual??

El aprendizaje automático contextual no se refiere a un método o algoritmo de aprendizaje automático específico; sino que incorpora todos los matices sutiles del aprendizaje humano en la IA. Es la culminación de la IA y el aprendizaje automático lo que tiene la intención de aprender el comportamiento humano en tiempo real. La idea es traer contexto al aprendizaje automático.