AI & You #2: Cómo hablar de AI frente a ML

Hola Suscriptor,


Esperamos que disfrute de este número de "AI & You".


A medida que los ejecutivos de su empresa y sus compañeros empiezan a hablar de Inteligencia Artificial con más frecuencia este año, aquí tiene nuestra guía para sonar inteligente mientras habla de IA y ML.


IA frente a ML

La Inteligencia Artificial (IA) es un vasto concepto que abarca una amplia gama de tecnologías e ideas, mientras que el Aprendizaje Automático (AM) es un subconjunto distinto de la IA. La IA se refiere al desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, mientras que el aprendizaje automático se ocupa del desarrollo de algoritmos que permiten a los ordenadores aprender y mejorar su rendimiento a partir de datos.





La sinergia entre IA y ML

La IA y el ML no se excluyen mutuamente, y a menudo trabajan juntos para crear sistemas potentes e inteligentes, como se ve en el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador, donde se incorporan técnicas de ML para mejorar el rendimiento y la precisión.




Reglas frente a aprendizaje a partir de datos


A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, que requieren una programación explícita para realizar tareas específicas, los algoritmos de ML están diseñados para analizar automáticamente amplios conjuntos de datos, identificar patrones y realizar predicciones o tomar decisiones. En consecuencia, los sistemas basados en ML mejoran continuamente en términos de precisión y eficiencia a medida que procesan más datos, "aprendiendo" eficazmente de sus experiencias.

Para saber más sobre las diferencias entre estos dos importantes conceptos, consulte nuestro blog sobre "IA frente a ML."



4 tipos de aprendizaje automático


El aprendizaje automático es un campo en rápida evolución que puede transformar muchos sectores, desde la sanidad a las finanzas, pasando por la fabricación. En el núcleo del aprendizaje automático hay cuatro tipos principales de técnicas de aprendizaje: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado,
 y el aprendizaje por refuerzo.



Para saber más sobre los distintos tipos de aprendizaje automático, consulte nuestro artículo sobre "Diferentes tipos de aprendizaje automático.”


¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo (deep learning, DL) es un subconjunto del ML que se centra principalmente en imitar la capacidad del cerebro humano para aprender y procesar información. En el mundo de la IA, en rápida evolución, el aprendizaje profundo se ha convertido en una tecnología revolucionaria que está influyendo en prácticamente todos los campos, desde la sanidad hasta los sistemas autónomos.


Los pilares del aprendizaje profundo


Los cimientos del aprendizaje profundo se basan en el concepto de redes neuronales artificiales, o RNA, que se inspiran en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Las RNA constan de tres capas principales: capa de entrada, capa oculta y capa de salida.



Retos del aprendizaje profundo



A pesar de los notables éxitos del aprendizaje profundo, sigue habiendo varios retos y áreas de investigación futura que merecen una mayor exploración para avanzar en este campo y garantizar un despliegue responsable de estas tecnologías. Entre ellos se encuentran la interpretabilidad y la explicabilidad, los requisitos de datos y computación, y la solidez y la seguridad.






Aplicaciones de DL

El aprendizaje profundo ha transformado diversos sectores y aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes y la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento y la generación del habla, el aprendizaje por refuerzo, los modelos generativos y la atención sanitaria. Con los avances en las técnicas de aprendizaje profundo, se han hecho posibles aplicaciones como el reconocimiento facial, los vehículos autónomos, el análisis de sentimientos y el descubrimiento de fármacos, lo que convierte al aprendizaje profundo en una potente herramienta para resolver problemas complejos.


Para saber más sobre el aprendizaje profundo, no deje de consultar nuestro artículo sobre "¿Qué es el aprendizaje profundo?"


Gracias por dedicar su tiempo a leer AI & You.


Skim AI es una consultora de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial que forma a ejecutivos, realiza due-diligence, asesora, diseña, construye, despliega, mantiene, actualiza y mejora soluciones empresariales de IA basadas en lenguaje (NLP), visión (CV) y automatización.


Chatee conmigo sobre IA empresarial


Siga a Skim AI en Twitter

es_ESEspañol