Inteligencia artificial (AI) vs Machine Learning (ML) - ¿Diferencias?

Todas las grandes empresas utilizan la inteligencia artificial y las innovaciones de aprendizaje automático para crear máquinas y aplicaciones inteligentes. Hoy en día, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son actualmente las tecnologías de vanguardia más populares en el mundo del comercio. Y, a pesar de que estos términos dominan las conversaciones de negocios en todo el mundo, muchas personas tienen dificultades para distinguirlos.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están interconectados y estrechamente relacionados. Debido a esta estrecha relación, vamos a analizar la interconexión entre ellos para aprender en qué se diferencian las dos tecnologías. El aprendizaje automático se considera un subconjunto de la IA y es diferente en algunos aspectos.

Este blog lo ayudará a comprender la IA y el aprendizaje automático, así como también en qué se diferencian entre sí.

¿Qué es la IA?

La IA es un sistema informático que puede realizar tareas que normalmente realizan los humanos. El término "IA" también puede referirse a la tecnología en sí, o puede usarse en referencia a cualquier algoritmo o técnica de aprendizaje automático.

A diferencia de los lenguajes de programación tradicionales como Java y Python, que requieren que codifiques explícitamente los algoritmos antes de que se ejecuten (y luego los supervise después de que se ejecuten), el aprendizaje automático te permite entrenar tus modelos sin escribir ningún código.

Esto le permite una mayor flexibilidad al diseñar su modelo porque hay muchas formas diferentes de construir una representación precisa de la realidad, incluidos conjuntos de datos de diferentes fuentes, como plataformas de redes sociales o registros médicos; generar resultados en múltiples formatos, como archivos de texto o imágenes/videos (para visualización); detectar patrones entre estos resultados en función de su contenido en lugar de simplemente buscar valores específicos dentro de cada uno.

Leer: Inteligencia artificial: definición, tipos, ejemplos, tecnologías

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona combinando cantidades masivas de información con procesamiento rápido y repetitivo y algoritmos precisos, lo que permite que el software aprenda robóticamente de patrones o funciones en los registros.

La IA es una amplia disciplina de observación que incluye muchas teorías, técnicas y tecnología, así como los siguientes subcampos predominantes: El aprendizaje del sistema automatiza la construcción de modelos analíticos.

Emplea estrategias de cerebros humanos, registros, investigación de operaciones y física para revelar información oculta en los datos sin estar específicamente programado sobre dónde mirar o qué hacer.

El aprendizaje profundo utiliza grandes redes neuronales con muchas capas de dispositivos de procesamiento para estudiar patrones complejos en grandes cantidades de datos, aprovechando los avances en tecnología informática, electricidad y técnicas de entrenamiento progresivas.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la capacidad de las computadoras para analizar, comprender y generar el lenguaje humano, junto con el habla.

Los dispositivos de procesamiento gráfico son clave para la IA porque proporcionan la gran energía de cómputo que se requiere para el procesamiento repetitivo. Las empresas pueden incluir esta tecnología de vanguardia contratando a un desarrollador de PHP dedicado para crear una aplicación, como una inmobiliaria o una aplicación de CMS.

Aplicaciones de la inteligencia artificial:

• La IA se puede utilizar en muchas industrias diferentes, incluidas la atención médica, el comercio minorista, las finanzas y la fabricación.
• La IA se utiliza para automatizar tareas que son rutinarias y repetitivas.
• La IA se puede utilizar para tomar decisiones basadas en datos recopilados de experiencias pasadas u observaciones de situaciones del mundo real. Esto le permite aprender de sus errores y volverse más preciso con el tiempo a medida que se familiariza con el mundo que lo rodea.
• También es capaz de aprender por sí mismo a través de algoritmos de autoaprendizaje que permiten que las máquinas aprendan sin ser programadas explícitamente.

Aprenda: Los 7 problemas principales que la inteligencia artificial puede resolver en la logística

¿Qué es el aprendizaje automático?

Alan Turing propuso la prueba de Turing en 1950, que se convirtió en la prueba estándar para determinar si las máquinas eran "inteligentes" o "no inteligentes". La máquina que podía convencer a los humanos reales de que también era un humano se consideraba inteligente. Poco después, un programa de investigación de verano de Dartmouth College se convirtió en el lugar de nacimiento oficial de la IA.

A partir de este momento, comenzaron a aparecer algoritmos de aprendizaje automático y programas informáticos “inteligentes”. Son capaces de realizar tareas que van desde programar viajes de personas hasta jugar partidas de ajedrez con humanos.

El aprendizaje automático puede considerarse un subcampo de la inteligencia artificial (IA). En el aprendizaje automático, las computadoras pueden aprender automáticamente de los datos sin ser programadas directamente. El proceso implica alimentar a la computadora con grandes cantidades de información y luego dejar que analice esos datos por su cuenta. Esto se puede usar para muchos propósitos, como predecir eventos futuros en función de los pasados ​​o encontrar patrones en grandes conjuntos de datos.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

Las técnicas de Machine Learning se clasifican en términos generales en cuatro categorías:

1. Aprendizaje supervisado

Cuando una máquina tiene datos de muestra, se puede utilizar el aprendizaje supervisado. Se pueden usar etiquetas y rótulos para verificar la corrección del modelo. La técnica de aprendizaje supervisado usa experiencias pasadas y ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. Predice errores y los corrige mediante algoritmos a lo largo del proceso de aprendizaje.

2. Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado implica entrenar una máquina con solo unas pocas muestras o etiquetas de entrada, sin conocimiento de la salida. Debido a que los datos de entrenamiento no están clasificados ni etiquetados, es posible que una máquina no siempre produzca resultados correctos en comparación con el aprendizaje supervisado.

Aunque el aprendizaje no supervisado es menos común en los negocios, ayuda en la exploración de datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas en datos no etiquetados.

3. Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una técnica de aprendizaje automático que se basa en la retroalimentación. En este tipo de aprendizaje, los agentes deben explorar su entorno, realizar acciones y recibir recompensas como retroalimentación en función de sus acciones.

Reciben una recompensa positiva por cada buena acción y una recompensa negativa por cada mala acción. El objetivo de un agente de aprendizaje por refuerzo es maximizar las recompensas positivas. Debido a que no hay datos etiquetados, el agente solo puede aprender a través de la experiencia.

4. Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado es una técnica que cierra la brecha entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Opera en conjuntos de datos con pocas etiquetas, así como datos sin etiquetar. Sin embargo, normalmente contiene datos sin etiquetar. Como resultado, reduce el costo del modelo de aprendizaje automático porque las etiquetas son costosas, pero para fines corporativos, puede tener pocas etiquetas.

Aplicaciones del aprendizaje automático:

El aprendizaje automático se puede utilizar para una amplia gama de aplicaciones. Aquí hay unos ejemplos:

1. Salud:

El aprendizaje automático ayuda a los médicos a diagnosticar enfermedades y predecir los resultados de los pacientes. También les permite mejorar los tratamientos al encontrar nuevos medicamentos o identificar qué pacientes responderán mejor que otros.

2. Finanzas:

El campo de las finanzas utiliza el aprendizaje automático para ayudar a los inversores a tomar decisiones más informadas sobre sus inversiones, ya sea que elijan acciones o bonos o compren pólizas de seguros en línea.

3. Educación:

El aprendizaje automático se puede usar para ayudar a los maestros a brindar una instrucción más efectiva y mejorar la calidad del aprendizaje de los estudiantes en las aulas de todo el mundo mediante el uso de herramientas de análisis de big data que se encuentran actualmente en desarrollo.

Por ejemplo, se puede usar para calificar a los estudiantes en lugar de los métodos regulares como OMR.

4. Seguridad:

Machine Learning tiene numerosas aplicaciones en seguridad cibernética, incluida la detección de amenazas cibernéticas, la mejora del software antivirus disponible, la lucha contra el delito cibernético, etc.

¿En qué se parecen la IA y el aprendizaje automático?

La IA y el aprendizaje automático son similares porque ambos pertenecen al campo más amplio de la informática, que abarca una amplia gama de disciplinas. Los informáticos utilizan la IA para resolver problemas, automatizar tareas y hacer predicciones sobre eventos futuros. También usan ML para ayudarlos a diseñar algoritmos que pueden aprender de la experiencia u otras fuentes de datos (como la entrada humana).

Tanto AI como ML se han utilizado durante muchos años como parte de diferentes aplicaciones, como sistemas de conducción automatizada y chatbots de atención al cliente; sin embargo, todavía hay mucho que no sabemos acerca de cómo funcionan exactamente estas técnicas.

¿Cuáles son las diferencias clave entre IA y ML?

La IA es un tipo de aprendizaje automático que se puede usar para hacer máquinas que se comporten de una manera que consideraríamos inteligente. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en modelos estadísticos, pero no se limitan necesariamente a solo estadísticas: se pueden aplicar a cualquier problema que desee que resuelvan.

ML es un tipo de inteligencia artificial que usa datos y algoritmos (que son reglas) para hacer predicciones o decisiones sobre cosas como precios de acciones o patrones climáticos. ML maneja grandes cantidades de información, por lo que es más general que AI; esto significa que hay menos incertidumbre cuando se usa ML en comparación con AI.

¡También tiende a involucrar más matemáticas que otras formas de inteligencia artificial porque requiere la capacidad de las computadoras para pensar de manera abstracta en lugar de confiar solo en reglas simples como las que usan la mayoría de los programas hoy en día!

Conclusión

Está claro que la IA y el aprendizaje automático son dos cosas diferentes, pero exactamente qué son y en qué se diferencian es un poco confuso. AI es el campo de la inteligencia artificial, que tiene como objetivo crear máquinas capaces de un comportamiento inteligente. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se centra en algoritmos que pueden aprender de los datos sin instrucciones programadas explícitamente.

Dicho esto, todavía hay muchas preguntas sin respuesta sobre la IA y el aprendizaje automático, especialmente cuando se trata de sus diferencias y similitudes. Pero una cosa es segura: estas tecnologías seguirán evolucionando, lo que significa que deberá estar al tanto de ellas.

Preguntas más frecuentes

1 . ¿Qué es la IA?

La IA o inteligencia artificial es un sistema informático que puede realizar tareas que normalmente realizan los humanos.

2. ¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático puede considerarse un subcampo de la inteligencia artificial (IA). En el aprendizaje automático, las computadoras pueden aprender automáticamente de los datos sin ser programadas directamente.

3. ¿Cuáles son los ejemplos de IA y Machine Learning?

Uno de los ejemplos más significativos de Machine Learning e inteligencia artificial es el reconocimiento de imágenes. Es esencialmente un método para identificar y detectar una característica u objeto en una imagen digital.

Además, esta técnica se puede aplicar a otros tipos de análisis, como el reconocimiento de patrones, la detección de rostros, el reconocimiento de rostros, el reconocimiento óptico de caracteres y muchos otros.