Inteligencia artificial, machine learning y deep learning, tres conceptos clave

Inteligencia artificial, machine learning y deep learning son tres conceptos clave relacionados con la explotación y gestión de datos. Son términos vinculados entre ellos, pero con diferencias definitorias y relevantes.

Inteligencia Artificial (IA)

La historia de la IA se remonta a los trabajos publicados en la década de 1940. Sin embargo, fue el influyente trabajo en 1950 del matemático británico Alan Turing lo que marcó el inicio definitivo de este campo. Turing propuso un «juego de imitación», conocido como prueba de Turing, para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento indistinguible del humano.

El término “inteligencia artificial» se acuñó por primera vez en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon.

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la ciencia de la computación que se enfoca en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la percepción y el uso del lenguaje.

Características y funciones de la inteligencia artificial

Las características principales de la IA incluyen:

– Imitación de la cognición humana. Se caracteriza por su capacidad para imitar el pensamiento humano.

– Automatización de procesos. Puede automatizar tareas, lo que es especialmente útil para tareas repetitivas.

– Gestión de datos. Puede manejar grandes cantidades de datos, lo que es beneficioso en muchas áreas, como las finanzas y la medicina.

Las funciones de la IA son diversas y se aplican en una amplia gama de campos. Algunas funciones comunes incluyen el procesamiento de documentos, la detección de enfermedades, el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y voz, y el procesamiento de imágenes, entre otros.

Machine learning (ML)

La historia del machine learning comienza a mediados del siglo XX y se trata de una disciplina que se concibe por primera vez a partir del modelado matemático de las redes neuronales humanas. Walter Pitts y Warren McCulloch publican en 1943 un artículo que intenta mapear matemáticamente el pensamiento y la toma de decisiones en los seres humanos.

Unos años después, en 1950, Arthur Samuel desarrolla un programa de ordenador para jugar a las damas. En este programa, con una memoria muy limitada, la máquina es capaz de elegir sus movimientos mediante la estrategia minimax (tomar decisiones esperando el peor escenario en la respuesta del adversario), que pasó a denominarse algoritmo minimax. Ya en 1952, al científico se le ocurrió el nombre de machine learning.

El machine learning es una disciplina del campo de la inteligencia artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones. Se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en la que aprenden los seres humanos, con una mejora gradual de su precisión.

Características y funciones del machine learning

Las características del machine learning incluyen:

• A mayor cantidad de datos, las predicciones se vuelven más confiables y precisas.
• Requieren un proceso de entrenamiento antes de poder generar predicciones.
• Se basan en la generación de modelos predictivos como producto de la detección de patrones.
• El machine learning permite procesar diferentes tipos de información, como imágenes, textos, sonidos o valores numéricos.

Las funciones del machine learning son variadas y dependen del campo de aplicación. Algunas funciones típicas incluyen análisis de secuencias genéticas, estudios de mercado y reconocimiento de objetos.

En cuanto a las aplicaciones, el machine learning se ha utilizado en múltiples campos e industrias. Por ejemplo, diagnóstico médico, procesamiento de imágenes, predicción, clasificación, asociación de aprendizaje, regresión, etc.

Los últimos avances en machine learning incluyen la democratización del LD, aprendizaje automático de bajo código y sin código, modelos más sofisticados, aprendizaje automático integrado o TinyML, Red Adversarial General (GAN), aprendizaje automático multimodal (MML), gestión de la operacionalización del aprendizaje automático (MLOps) e IA responsable.

Deep learning (DL)

Para situarnos desde cuándo se empezó a hablar de deep learning, debemos incluso retroceder hasta los años 40 del siglo pasado. Las razones por las que el deep learning parece algo tan reciente es porque, a lo largo de su historia, ha vivido etapas complicadas en cuanto a popularidad. Solo en los últimos años se le ha denominado con el nombre de deep learning.

El deep learning o aprendizaje profundo es un subconjunto del machine learning que se estructura inspirándose en el cerebro humano y sus redes neuronales. Se trata de un tipo de machine learning que utiliza redes neurales profundas para entrenar a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla o imágenes.

Características y funciones del deep learning

Las características del deep learning incluyen:

• No necesita de la intervención humana para aprender, ya que tiene la capacidad de determinar por cuenta propia el camino correcto.
• Estructura su algoritmo en diversas capas, con el objetivo de componer una arquitectura de red neuronal artificial.
• Es una rama del machine learning.
• Trata de imitar el proceso de aprendizaje humano mediante el uso de redes neuronales artificiales.

Las funciones del deep learning son variadas y se utilizan en sectores como la conducción autónoma y los dispositivos médicos. Algunas aplicaciones comunes del deep learning incluyen la traducción automática, asistencia sanitaria, detección de fraude, automóviles autónomos, reconocimiento visual y generación automática de escritura a mano.

Los últimos avances en deep learning han permitido desarrollar máquinas que pueden realizar tareas similares a las humanas o incluso mejor en diferentes dominios de aplicación como diagnóstico médico, conducción autónoma, procesamiento de lenguaje natural e imagen y predicción.

En resumen, la inteligencia artificial, machine learning y deep learning son tres conceptos que están estrechamente relacionados y a menudo se utilizan de manera intercambiable, pero cada uno tiene su propio significado.

Por lo que todos ellos están relacionados con la idea de que las máquinas pueden ser diseñadas para imitar la inteligencia humana y aprender por sí mismas a partir de los datos, pero difieren en términos de su alcance y la forma en que se logra este aprendizaje.

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