Inteligencia Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning
Inteligencia Artificial y Machine Learning o Aprendizaje Automático, a menudo se usan indistintamente sin conocer exactamente a que se refiere, pero ahora se ha agregado un nuevo término que cada vez escuchamos más y más y es Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Estos son palabras de moda que casi todos los días escuchamos, pero ¿cuál es el significado real de cada uno de ellos? ¿cuál es la tecnología detrás de esto? ¿cómo se hacen estas funciones inteligentes?, de esto precisamente te explicaré en esta publicación.
La tecnología está cada vez más integrada en nuestra vida por minuto, y para mantener el ritmo de las expectativas de los consumidores, las empresas confían más en los algoritmos de aprendizaje para hacer las cosas más fáciles. Se puede ver su aplicación en los medios sociales, a través del reconocimiento de objetos en las fotos, o en hablar directamente con los dispositivos, como Alexa o Siri.
Comencemos a entender que la manera más fácil de pensar en su relación es visualizandola como círculos concéntricos con Inteligencia Artificial, la idea que vino primero, la más grande y, a su vez, más compleja ya que abarca mucha más área que en conjunto forma este concepto. Seguidamente tenemos Machine Learning o como en ocasiones se le conoce Aprendizaje Automático, la que floreció más tarde y con la que sea podido acercar más a tener resultados muchos más acertados que en otras tecnologías. Y finalmente llegamos a Deep Learning o Aprendizaje Profundo, lo que está impulsando la explosión en esta área hoy en día y la que está atrayendo más y más personas a estudiarla y a su vez desarrollarla.
Ahora definamos cada una de ellas para entenderlas mejor y ver exactamente sus diferencias y a su vez sus relaciones.
Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial en sí es un término bastante genérico para resolver tareas que son fáciles para los humanos, pero difíciles para las computadoras. Incluye todo tipo de tareas, como hacer trabajos creativos, planificar, moverse, hablar, reconocer objetos y sonidos, realizar transacciones sociales o comerciales, etc.
Machine Learning
Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial y es el término general para cuando los computadores aprenden de los datos. Describe la intersección de la informática y la estadística donde los algoritmos se utilizan para realizar una tarea específica sin ser programados explícitamente, en cambio, reconocen patrones en los datos y hacen predicciones una vez que llegan nuevos datos.
Deep Learning
Deep Learning describe algoritmos que analizan datos con una estructura lógica similar a la de un humano para sacar conclusiones. Nota que esto puede ocurrir tanto a través de un aprendizaje supervisado como no supervisado.
Inteligencia Artificial vs Machine Learning
- La Inteligencia Artificial es una tecnología que permite a una máquina simular el comportamiento humano.
- Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que permite a una máquina aprender automáticamente de los datos del pasado sin necesidad de programarlos explícitamente.
- El objetivo de la Inteligencia Artificial es hacer un sistema informático inteligente como los humanos para resolver problemas complejos.
- El objetivo de Machine Learning es permitir que las máquinas aprendan de los datos para que puedan dar resultados precisos.
- En la Inteligencia Artificial, hacemos sistemas inteligentes para realizar cualquier tarea como un humano.
- En Machine Learning, enseñamos a las máquinas con datos a realizar una tarea particular y dar un resultado preciso.
- Machine Learning y Deep Learning son los principales subconjuntos de la Inteligencia Artificial.
- Deep Learning es un subconjunto principal de Machine Learning.
- La Inteligencia Artificial tiene un alcance muy amplio.
- Machine Learning tiene un alcance limitado.
- La Inteligencia Artificial está trabajando para crear un sistema inteligente que pueda realizar varias tareas complejas.
- Machine Learning trabaja para crear máquinas que pueden realizar solo aquellas tareas específicas para las que están entrenadas.
- El sistema de Inteligencia Artificial se preocupa por maximizar las posibilidades de éxito.
- Machine Learning se preocupa principalmente por la precisión y los patrones.
- En función de las capacidades, la Inteligencia Artificial puede dividirse en tres tipos, que son Inteligencia Artificial débil, general y fuerte.
- Machine Learning también puede dividirse principalmente en tres tipos que son el aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado.
Machine Learning vs Deep Learning
- La estructura del algoritmo de redes neuronales.
- La menor necesidad de intervención humana
- Los mayores requerimientos de datos
En primer lugar, mientras que los algoritmos tradicionales de Machine Learning tienen una estructura bastante simple, como la regresión lineal o un árbol de decisiones, Deep Learning se basa en una red neuronal artificial de varias capas, como el cerebro humano, compleja y entrelazada.
En segundo lugar, los algoritmos de Deep Learning requieren mucha menos intervención humana, las características se extraen automáticamente y el algoritmo aprende de sus propios errores.
En tercer lugar, Deep Learning requiere muchos más datos que un algoritmo tradicional de Machine Learning para funcionar correctamente. Machine Learning funciona con mil puntos de datos, Deep Learning a menudo solo con millones. Debido a la compleja estructura multicapa, un sistema de Deep Learning necesita un gran conjunto de datos para eliminar las fluctuaciones y hacer interpretaciones de alta calidad.
Deep Learning está todavía en su infancia en algunas áreas, pero su poder es ya enorme. Se aprovecha principalmente por las grandes empresas con vastos recursos financieros y humanos, ya que la construcción de algoritmos de Deep Learning solía ser compleja y costosa. Pero esto está cambiando.
Deep Learning vs Redes Neuronales
La mayoría de las redes neuronales profundas son de alimentación, lo que significa que fluyen en una sola dirección de la entrada a la salida. Sin embargo, también puede entrenar el modelo a través de la retropropagación, es decir, moverse en dirección opuesta de la salida a la entrada. La retropropagación nos permite calcular y atribuir el error asociado a cada neurona, permitiéndonos ajustar y encajar el algoritmo apropiadamente.
Deep Learning es un subconjunto especializado de Machine Learning que, a su vez, es un subconjunto de la Inteligencia Artificial. En otras palabras, Machine Learning es un tipo de Inteligencia Artificial y Deep Learning es una parte especialmente compleja de Machine Learning.
Respuesta a la pregunta del video
Opción 1: Podemos poner la Inteligencia Artificial en dos categorías, general y estrecha.
Respuesta Correcta.
Opción 2: Los algoritmos tradicionales de Machine Learning tienen una estructura bastante simple mientras que Deep Learning se basa en una red neuronal artificial de varias capas.
Respuesta Correcta.
Opción 3: Lo profundo en Deep Learning se refiere a la profundidad de las capas en una red neuronal.
Respuesta Correcta.
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