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Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Inteligencia Artificial Upcius

En los últimos años hemos incluido en nuestro lenguaje términos tecnológicos como Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. Son muy importantes para la trasformación digital de las empresas, pero ¿conoces sus diferencias? En este post profundizamos en los tres conceptos y abordamos el valor de los datos.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) nació en 1960 como un subcampo de la informática. Se establecieron que parámetros debía tener una máquina para ser inteligente. En esa época pensar en esos adelantos parecía una idea de ciencia ficción.

Los avances en la Inteligencia Artificial han sido continuos debido a sus grandes aportes a la sociedad. Por ejemplo, predicción de comportamientos, respuestas automatizadas, detección de enfermedades, educación, etc.

Las nuevas aplicaciones incluyen sistemas que piensan, se comportan, aprenden, etc. como humanos. Para ello, realizan un análisis, un proceso y una interpretación de un gran volumen de datos. En este sentido, el Big Data es un elemento esencial en el desarrollo de tecnologías con Inteligencia Artificial.

La idea principal es lograr que las máquinas resuelvan un problema complejo como lo haría una persona. Como, por ejemplo, captar información del entorno, interpretar el lenguaje, representar el conocimiento, predecir resultados, etc.

Machine Learning

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que nació en los años 80. También se le conoce como aprendizaje automático. En este caso la IA no sigue unas reglas y una programación, es la propia máquina la que aprende por sí misma.

Los sistemas de Machine Learning analizan multitud de datos e identifican patrones de comportamiento. Con la información obtenida son capaces de hacer predicciones sobre futuros comportamientos.

Para las empresas aportan muchos beneficios porque pueden hacer reconocimiento facial, comprender un discurso, diferenciar un objeto en una imagen, realizar traducciones, etc. Estos avances tecnológicos suponen una gran ventaja competitiva para los negocios.

El aprendizaje automatizado consiste en seguir un algoritmo, es decir, pasos ordenados para llevar a cabo una tarea. La finalidad del Machine Learning es elaborar un modelo que resuelva una tarea dada. Después se practica el modelo utilizando un gran volumen de datos.

Deep Learning

El aprendizaje profundo es un paso más en los procesos de los sistemas de Inteligencia Artificial. El objetivo es crear sistemas informáticos que puedan comportarse y tener razonamientos como los humanos de forma autónoma.

Por tanto, este concepto hace referencia a un conjunto de algoritmos que generan respuestas. Se trata de un nuevo nivel dentro de los sistemas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Este tipo de aprendizaje está en continuo crecimiento por su aplicación en el mundo del Big Data y el IoT. Se están haciendo grandes avances en los algoritmos tradicionales hasta llegar al Deep Learning.

En la actualidad se está aplicando en diferentes sectores. Algunas de las aplicaciones son:

  • Uso de imágenes para buscar productos.
  • Identificación de marcas en redes sociales.
  • Orientación de anuncios según las preferencias de los consumidores.
  • Detección de clientes potenciales.
  • Análisis de imágenes médicas.
  • Reconocimiento facial y de voz.
Inteligencia Artificial Upicus
El Big Data es un elemento esencial en el desarrollo de tecnologías con Inteligencia Artificial

El valor de los datos

Actualmente es fundamental que las empresas dispongan de sus datos y de sistemas capaces de procesarlos. Una vez que se ha llegado a este punto, es necesario comprenderlos y sacarles el máximo valor.

En nuestra vida diaria los humanos accedemos a los datos y los interpretamos para tomar decisiones inteligentes. Sin embargo, cuando tenemos que hacerlo a gran escala con multitud de datos se nos hace imposible.

Por esto motivo, recurrimos a las máquinas que son capaces de interpretar datos, entenderlos y sacar buenas conclusiones. Los nuevos softwares de gestión son capaces de integrar una gran cantidad de procesos que los humanos no podríamos hacer solos.

Hoy en día es importante percibir qué pasa en el entorno a través de la adquisición de datos. Y también realizar un análisis de la información para tomar las mejores decisiones. Por esta razón, la mayoría de las empresas están apostando por estas tecnologías.

Existen softwares que ponen en las manos de los usuarios la Inteligencia Artificial puesto que ellos mismos pueden configurar el pensamiento de negocio. Por ejemplo, para detectar los clientes más rentables para realizar un negocio. Cuentan con un sistema Big Data que permite analizar si el pensamiento artificial configurado es el más óptimo o necesita cambios.

Además, esto nuevos softwares no necesitan ni tener conocimientos avanzado en informática ni la ayuda de un informático.