AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Una visión general 2022

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Con el avance de la tecnología de la información, hay muchas interpretaciones erróneas en el significado de ciertas nomenclaturas. Esto crea conceptos erróneos en la mente de las personas.

De forma similar, se utilizan indistintamente AI (Inteligencia Artificial) vs Machine Learning vs Deep Learning. No son lo mismo, pero son muy similares.

En términos generales, la inteligencia artificial está en la cima.

El aprendizaje automático (ML) está por debajo de ella. Por último, el aprendizaje profundo (DL) está bajo el aprendizaje automático.

La Inteligencia Artificial hace la tarea de programar los sistemas para que funcionen como los humanos.

El aprendizaje automático hace que los sistemas realicen sus funciones automáticamente. El aprendizaje profundo es el entrenamiento que se da para pensar, analizar y funcionar como los humanos.

Así que echemos un vistazo a cada uno de ellos.

1. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

La inteligencia artificial es la inteligencia que muestran los sistemas. Está ganando popularidad en el mundo actual.

Es una combinación de la inteligencia humana que está programada para entender el comportamiento humano.

Estos sistemas adquieren conocimientos con la experiencia y realizan tareas como los humanos.

Así, con el crecimiento de la tecnología de la información, la inteligencia artificial ha ganado un lugar notable en nuestro estilo de vida.

También se define como un sistema creado por el ser humano y diseñado para llevar a cabo tareas por sí mismo sin ser escoltado por los humanos y es ampliamente capaz de pensar y actuar como los humanos.

Esto es necesario para la toma de decisiones avanzadas en los ámbitos de la vida. Tiene el potencial de ayudar a los humanos y gestionar problemas complejos de la red.

Las empresas de primer orden la han utilizado para agilizar sus actividades empresariales, mejorar su eficiencia, automatizar las actividades y hacer predicciones del futuro.

La Inteligencia Artificial ayuda a reducir los errores humanos, a mejorar la seguridad, a obtener información en tiempo real, a tomar una decisión rápida, a obtener asistencia en línea y a muchas otras cosas.

Se usa en la sanidad, el entretenimiento, el marketing, la banca y las finanzas, la fabricación, el comercio electrónico, los recursos humanos y muchos más.

También se ha producido un avance profesional exponencial en este campo. Se aprende reconociendo los patrones de salida y se compara con las ilustraciones de la salida final.

2. ¿QUÉ ES EL MACHINE LEARNING?

El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos. Esto ayuda a evaluar la construcción de modelos analíticos.

Este concepto se engloba dentro de la inteligencia artificial en la que los datos pueden ser evaluados, analizados y la toma de decisiones con una intervención humana limitada.

No están programados específicamente para estas tareas, y es gracias a un algoritmo que todo esto puede ser posible.

Los sistemas aprenden todo esto a partir de los cálculos anteriores para producir los resultados deseados. Esto se denomina “datos de entrenamiento”. El aprendizaje automático tiene varios métodos para educar a los sistemas para que realicen ciertas tareas en caso de que no haya un algoritmo totalmente satisfactorio.

En la actualidad, el aprendizaje automático tiene algunos objetivos, como la clasificación de datos basada en los modelos que se han desarrollado, las predicciones futuras basadas en los mismos y muchos más.

Está disponible en casi todas partes: reconocimiento de imágenes, tecnología de búsqueda de audio y mucho más.

3. ¿QUÉ ES EL DEEP LEARNING?

El Aprendizaje Profundo es una división del Aprendizaje Automático que se inspira en la estructura del cerebro humano concluiría analizando una gran cantidad de datos y analizando patrones para realizar una tarea similar.

Básicamente adopta las funciones del cerebro humano. Aquí, las redes neutras profundas captan la información, la comparan con objetos conocidos y los etiquetan en conjuntos de datos en diferentes categorías mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Algunos ejemplos que hay que conocer sobre el aprendizaje automático son el coche de Google, que puede conducir por sí mismo, las recomendaciones en línea de las aplicaciones de compra o las series web, los asistentes como Siri, y muchos más.

Ha evolucionado a lo largo de los años y ha adquirido una magnífica cantidad de datos de todo el mundo. En palabras más sencillas, el aprendizaje profundo puede considerarse como un análisis predictivo automático.

Primero entiende cuál es el problema, profundiza en el aprendizaje, después identifica los datos relevantes y los analiza, elige el tipo de algoritmo correcto, luego entrena ese algoritmo en vastos datos y por último prueba el modelo.

Utiliza tanto datos estructurados como no estructurados para la traducción automática de información relevante.

CONCLUSIÓN

De lo anterior, concluimos que la inteligencia artificial es la cabeza de la familia, con el aprendizaje automático bajo su techo.

La Inteligencia Artificial permite a las máquinas realizar tareas sin problemas y de forma inteligente.

El aprendizaje automático se centra en utilizar las máquinas para obtener conocimientos mediante el análisis de los propios patrones.

El aprendizaje profundo utiliza algoritmos para utilizar mecanismos de funcionamiento de la mente sobre la base del sistema neuronal humano.

Por último, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático.

La Inteligencia Artificial tiene enormes aplicaciones que están cambiando ampliamente el mundo de la tecnología.

A medida que pasen los días, habrá más ramas en esta categoría que pueden eclipsar el escenario actual para hacer las cosas más recomendables que nunca. Es un viaje interminable para hacer que las máquinas sean inteligentes.

Tener a alguien equivalente a los humanos solía ser un sueño y ahora se está convirtiendo lenta y gradualmente en una realidad para llevar la tecnología de la información a un nivel superior.

No hay formas correctas o incorrectas de aprender las tecnologías de IA y ML: ¡cuanto más, mejor! Estos valiosos recursos pueden ser el punto de partida para su viaje sobre cómo aprender Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.