He aquí un artículo cuidadosamente escrito sobre inteligencia artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. El artículo los compara y contrasta respondiendo a las siguientes preguntas:
¿Qué es el aprendizaje automático?
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
¿Qué es el aprendizaje profundo?
¿Es el aprendizaje profundo un tipo de inteligencia artificial?
¿Qué debería estudiar primero, IA o aprendizaje automático?
Este artículo le ayudará a responder todas estas preguntas.
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son tecnologías de vanguardia que permiten a las empresas desarrollar aplicaciones y robots futuros. Como resultado, las empresas buscan personas cualificadas en IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para crear soluciones que las diferencien de la competencia. Así que veámoslos de forma más crítica.
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
El proceso de producir robots inteligentes con características humanas se conoce como inteligencia artificial. Las máquinas impulsadas por IA se esfuerzan por pensar y comportarse como humanos. La inteligencia de la máquina se reúne analizando y transformando los datos en su sistema. La mayoría de los robots de inteligencia artificial buscan abordar problemas complejos como la innovación sanitaria, la conducción segura, la energía sostenible y la protección de la vida silvestre.
La inteligencia artificial es un término paraguas que incorpora, entre otras cosas, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la visión artificial y la robótica. Obtenga más información sobre los principales lenguajes de programación para el desarrollo de IA en este artículo.
El aprendizaje profundo crea modelos exitosos utilizando grandes cantidades de datos, mientras que el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que le permite construir aplicaciones basadas en IA.
Por ejemplo, el altavoz inteligente Echo de Amazon es un dispositivo impulsado por IA que emplea el procesamiento del lenguaje natural para convertir las instrucciones vocales de los clientes en un formato legible por la máquina. Alexa, una interfaz de usuario vocal, es utilizada por Amazon Echo para responder a las solicitudes de los usuarios y ofrecer una salida de voz positiva.
Los Beneficios de la Inteligencia Artificial
1. Reducción del Error Humano
Una de las ventajas esenciales de la IA es su capacidad para disminuir los errores mientras aumenta drásticamente la precisión. Las decisiones tomadas por la IA en cada etapa están determinadas por información obtenida previamente y un conjunto particular de algoritmos. Como resultado, estos errores pueden evitarse si se codifica correctamente.
2. No hay riesgos.
Otra ventaja significativa de la IA es que los humanos pueden evitar numerosos peligros delegándolos en robots de IA. Ya sea desactivando una bomba, viajando al espacio o explorando las partes más profundas del océano, los robots con cuerpos de metal son naturalmente resistentes y pueden soportar entornos hostiles. Además, pueden dar un trabajo preciso con mayor responsabilidad y no se cansan fácilmente.
3. Disponibilidad las 24 horas
Muchos estudios revelan que los humanos solo son productivos durante aproximadamente 3 o 4 horas al día. Los humanos, también, necesitan descansos y tiempo libre para equilibrar su vida profesional y personal. Sin embargo, la IA puede funcionar indefinidamente sin descanso. Piensan mucho más rápido que los humanos y pueden realizar numerosas tareas simultáneamente con gran precisión. Incluso pueden realizar tareas repetitivas onerosas con la asistencia de algoritmos de IA.
4. Soporte Digital
Algunas de las empresas tecnológicamente más avanzadas interactúan con los clientes utilizando asistentes digitales, eliminando la necesidad de trabajadores humanos. Muchos sitios web emplean asistentes digitales para ofrecer el material solicitado por los usuarios. Podemos tener un diálogo con ellos sobre nuestra búsqueda. Algunos chatbots están diseñados de tal manera que no podemos determinar si estamos hablando con una persona o con un chatbot.
Sabemos que las empresas tienen un equipo de servicio al cliente que debe manejar las preguntas y problemas de los clientes. Las empresas pueden usar IA para crear un chatbot o un bot de voz que pueda responder todas las consultas de los clientes.
5. Innovaciones
En casi todas las industrias, la IA es la fuerza impulsora detrás de varias innovaciones que ayudarán a los humanos a abordar la mayoría de los problemas difíciles.
Por ejemplo, los avances recientes en tecnología basada en IA han permitido a los médicos diagnosticar el cáncer de mama en una etapa más temprana.
6. Decisiones Objetivas
Los seres humanos están impulsados por emociones, nos guste o no. La IA, por otro lado, no tiene emociones y es muy realista y razonable en su enfoque. Por lo tanto, una ventaja significativa de la Inteligencia Artificial es que está libre de prejuicios, lo que resulta en una toma de decisiones más precisa.
7. Trabajo en Tareas Repetitivas
Como parte de nuestro trabajo cotidiano, realizaremos muchas tareas repetitivas, como revisar documentos en busca de errores y enviar tarjetas de agradecimiento, entre otras cosas. Podemos emplear la inteligencia artificial para automatizar eficazmente estas tareas mundanas y quizás eliminar el trabajo «aburrido» para las personas, liberándolas para ser más creativas.
8. Aplicaciones Cotidianas
Nuestra vida diaria ahora depende completamente de los dispositivos móviles e internet. Usamos aplicaciones como Google Maps, Alexa, Siri, Cortana en Windows, OK Google, tomando selfies, haciendo llamadas, respondiendo correos electrónicos, etc. Utilizando diferentes metodologías basadas en IA, también podemos predecir el clima de hoy y los días siguientes.
9. IA en Situaciones Peligrosas
Esta es una ventaja de la inteligencia artificial. Podemos superar muchas limitaciones peligrosas que experimentan las personas mediante el desarrollo de un robot de IA que pueda realizar trabajos riesgosos en nuestro nombre. Además, puede usarse de manera efectiva en cualquier desastre natural o artificial, como ir a Marte, desactivar una bomba, explorar las regiones más profundas de los océanos o extraer carbón y petróleo.
Hay cuatro tipos de inteligencia artificial.
1. Máquinas que reaccionan
Las máquinas reactivas utilizan entradas para producir salidas pero no almacenan ni realizan ninguna función de aprendizaje. Estos dispositivos no tienen memoria y dependen de las entradas para producir una salida. Los programas de ajedrez por computadora, el motor de recomendaciones de Netflix y los filtros de spam son ejemplos.
2. Problemas de memoria
Las máquinas con memoria limitada retienen datos a lo largo del tiempo y utilizan esos datos para crear predicciones. Basándose en los datos de entrada, estas máquinas generan modelos de predicción. En ausencia de nuevos datos, el entorno de IA en las máquinas de memoria limitada actualiza el modelo de predicción anterior. Los automóviles autónomos son un ejemplo.
3. Teoría mental
Actualmente no existe una aplicación de la teoría de la mente. Como aplicación de la teoría de la mente, Google Maps respondería de manera sensible. Por ejemplo, si un usuario molesto solicita indicaciones, la aplicación responderá con «cálmate, por favor» antes de proporcionar las direcciones.
4. Autoconciencia
Actualmente no existen máquinas impulsadas por IA con autoconciencia. Estamos a unos años de crear robots que piensen y actúen como humanos. Un sistema de IA con autoconciencia puede acceder y comprender sus propios datos. Este tipo de IA será una copia al carbón de la inteligencia humana.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático emplea algoritmos estadísticos para generar modelos predictivos basados en aprendizajes y descubrimientos previos. Las aplicaciones de aprendizaje automático procesan una gran cantidad de datos y aprenden de los errores para crear una base de datos sólida.
Un chatbot que asiste a clientes existentes y potenciales en línea es un ejemplo común de aprendizaje automático. Cuando un usuario introduce una consulta en un chatbot, el chatbot reconoce la palabra clave y busca la respuesta en la base de datos.
¿Cuáles son las Ventajas del Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático puede aplicarse en una variedad de operaciones comerciales. Ejemplos de casos de uso incluyen:
El aprendizaje profundo puede usarse para la minería de datos, recopilando información valiosa de conjuntos de datos masivos. Por ejemplo, un científico de datos puede usar esta información para localizar nuevos consumidores, predecir tendencias y mejorar los procesos comerciales.
El aprendizaje automático y la ciencia de datos pueden predecir eventos futuros, tendencias y el comportamiento del consumidor. Estas predicciones pueden ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones sobre dónde dedicar recursos y cómo responder a las evoluciones del mercado.
El aprendizaje automático es capaz de detectar conductas fraudulentas en transacciones financieras. Por lo tanto, detectar y combatir el fraude y los puntos de datos del sistema vulnerables es cada vez más importante a medida que el mundo avanza hacia más transacciones digitales.
1. Segmentación de clientes:
Utilizando datos demográficos y comportamiento de compra, el aprendizaje automático puede construir subgrupos de clientes. Las empresas pueden usar esta información para generar campañas de marketing dirigidas y mejorar el servicio al cliente mediante la adopción de chatbots de IA o reconocimiento de voz para llamadas de clientes.
2. Optimización de páginas web:
El aprendizaje automático puede mejorar la clasificación de las páginas web en los motores de búsqueda. También puede medir la actividad de la página y decidir qué material es más interesante para los espectadores. Este análisis de datos puede mejorar la presentación y el diseño de las páginas web mientras aumenta el tráfico del sitio.
3. Recomendaciones de productos:
El aprendizaje automático puede proponer productos a los consumidores utilizando el historial de compras e indicadores de preferencias. Como resultado, las empresas pueden comenzar a aumentar las ventas y la lealtad de los clientes mediante la entrega de sugerencias personalizadas.
4. Marketing:
El aprendizaje automático puede aumentar la precisión de las predicciones de marketing en tiempo real, como qué consumidores tienen más probabilidades de comprar un producto o responder a una campaña. También puede usarse para detectar preferencias y tendencias de los consumidores.
El aprendizaje automático puede ayudar con los pronósticos financieros y el análisis de riesgos. Tener una mejor comprensión del riesgo financiero puede ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones sobre dónde invertir su dinero y cómo preservar sus activos. Además, los motores de recomendación pueden identificar qué tendencias tienen más probabilidades de realizarse.
5. Cuidado de la salud:
El aprendizaje automático puede detectar células cancerosas o predecir problemas cardíacos. También puede usarse para la medicina personalizada, que incluye personalizar tratamientos basados en la composición genética de un paciente. Combinado con la automatización, esto podría permitir a las personas evaluar sus enfermedades las 24 horas a través de aplicaciones médicas.
6. Educación:
El aprendizaje automático puede mejorar los resultados educativos mediante la adaptación de la enseñanza para cada estudiante. También puede usarse para identificar trampas y plagio realizados por los trainees.
7. Minorista:
El aprendizaje automático puede mejorar la gestión de inventario y los métodos de fijación de precios. También puede usarse para detectar preferencias de los clientes y proponer productos.
8. Transporte:
El aprendizaje automático puede usarse para la predicción del tráfico, la planificación de rutas y el enrutamiento de vehículos. Las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero en gastos de transporte mediante la predicción de patrones de tráfico y la optimización de rutas.
El aprendizaje automático puede agilizar las cadenas de suministro, detectar fallas en los equipos y controlar los niveles de inventario en las operaciones. Con este conocimiento, las empresas pueden funcionar de manera más efectiva y ahorrar dinero en operaciones.
9. Recursos Humanos:
El aprendizaje automático puede predecir las tasas de rotación de empleados e identificar personal de alto rendimiento. También puede crear programas de entrenamiento para el personal y descubrir prospectos de reclutamiento adecuados.
¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se clasifica en tres tipos.
1. Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado crea modelos entrenados de aprendizaje automático a partir de datos etiquetados. Los conjuntos existentes de datos de entrada y respuestas de salida se utilizan para desarrollar modelos de clasificación y entrenamiento en el aprendizaje supervisado.
La regresión logística, la regresión lineal, Naive Bayes, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de soporte son todos ejemplos de métodos de aprendizaje automático supervisado. Estos métodos contribuyen a desarrollar aplicaciones de categorización de imágenes, detección de fraude y filtrado de spam.
2. Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado es un subconjunto del aprendizaje automático en el que los modelos se entrenan en un conjunto de datos sin etiquetas y luego se les permite operar en él sin supervisión.
El agrupamiento jerárquico, la detección de anomalías y el agrupamiento k-medias son todos instancias de técnicas de aprendizaje automático no supervisado. Estos algoritmos ayudan en el desarrollo de sistemas de recomendación y aplicaciones de detección de fraude, entre otras cosas.
3. Aprendizaje por refuerzo
El proceso de aprender mediante prueba y error se conoce como aprendizaje por refuerzo. Para construir modelos de aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo emplea un mecanismo de recompensa y castigo. La interacción con los datos es exploratoria, con acciones efectivas generadas mediante retroalimentación crítica.
El Q-learning y el deep Q-learning de redes neuronales son dos ejemplos comunes de algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Estos métodos se utilizan en diversas aplicaciones, incluidos sistemas multiagente, teoría de juegos, teoría de control, optimización basada en simulación e inteligencia de enjambre.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es el proceso de desarrollar algoritmos que están inspirados en el cerebro humano. Como el cerebro humano, el aprendizaje profundo construye redes neuronales que filtran la entrada a través de múltiples niveles.
Google Translate, por ejemplo, emplea una red neuronal masiva conocida como Google Neural Machine Translation, o GNMT. GNMT utiliza un modelo codificador-decodificador y una arquitectura transformadora para convertir un solo lenguaje en un formato legible por máquina y proporcionar una salida de traducción.
¿Cuáles son las diversas formas de arquitectura de red de aprendizaje profundo?
La arquitectura de red de aprendizaje profundo se clasifica en tres categorías.
1. Red neuronal con convoluciones
La red neuronal convolucional (CNN) es un sistema de aprendizaje profundo que utiliza pesos/sesgos para clasificar imágenes o datos entrantes. Este algoritmo se inspiró en la anatomía de la corteza visual del cerebro humano. CNN es una técnica popular de reconocimiento facial.
2. Red neuronal con conexiones recurrentes
Basada en datos anteriores, la red neuronal recurrente construye modelos secuenciales. Cada secuencia tiene algún recuerdo de la salida anterior que combina con la entrada más reciente para obtener el mejor resultado. Por ejemplo, la red neuronal recurrente se utiliza en la búsqueda por voz de Google.
3. Red neuronal recursiva
La red neuronal recursiva emplea una topología similar a un árbol para analizar la entrada a lo largo del tiempo. Además, la red RNN crea modelos de predicción que pueden usarse para secuenciar datos y proporcionar resultados útiles. Grandes fragmentos de datos se dividen en pequeñas jerarquías que designan conjuntos de datos relacionados mediante topologías en forma de árbol.
Principales Beneficios del Aprendizaje Profundo Frente a los Modelos ML Tradicionales
Ya hemos discutido cómo el aprendizaje profundo es más escalable que el aprendizaje automático tradicional. Esto crea un potencial masivo para las empresas que utilizan la tecnología para desarrollar resultados de alto rendimiento. Según las empresas de investigación, se espera que la minería de datos, el análisis de sentimientos, las recomendaciones y la personalización impulsen la industria del aprendizaje profundo a más de $100 mil millones para 2028.
¿Por qué el aprendizaje profundo se ha convertido en la IA preferida para empresas visionarias? ¡Investiguemos!
1. Generación Automática de Características
Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden generar nuevas características a partir de un pequeño conjunto de atributos en el conjunto de datos de entrenamiento sin necesidad de interacción humana adicional. Por lo tanto, el aprendizaje profundo puede ejecutar tareas complejas que a menudo necesitan una ingeniería de características sustancial.
Esto implica lanzamientos de aplicaciones o tecnología más rápidos con mayor precisión para las organizaciones.
2. Eficacia con Datos No Estructurados
Una de sus características más atractivas es la capacidad del aprendizaje profundo para enfrentarse a datos no estructurados. Esto es especialmente importante en los negocios, dado que la mayoría de los datos empresariales no están estructurados. Texto, imágenes y voz son formatos de datos organizacionales comunes. Dado que los sistemas ML típicos no pueden leer datos no estructurados, esta información debe extraerse. El potencial del aprendizaje profundo reside aquí.
3. Capacidades Mejoradas de Autoaprendizaje
Las múltiples capas de las redes neuronales profundas ayudan a los modelos a aprender características complejas y realizar funciones complejas simultáneamente. En tareas de percepción de máquina con conjuntos de datos no estructurados, supera al aprendizaje automático (la capacidad de dar sentido a entradas como imágenes, sonidos y video como una persona).
Esto se debe a que los algoritmos de aprendizaje profundo pueden, en última instancia, aprender de sus propios errores. Como resultado, puede verificar la precisión de sus predicciones/salidas y hacer mejoras según sea necesario. Los algoritmos clásicos de aprendizaje automático requieren la intervención humana para juzgar la precisión.
4. Compatibilidad con Algoritmos Paralelos y Distribuidos
Puede llevar días que una red neuronal típica o un modelo de aprendizaje profundo aprenda los parámetros que definen el modelo. Las técnicas paralelas y distribuidas aceleran el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. El entrenamiento local (una máquina) o las GPUs pueden usarse para entrenar modelos.
El gran volumen de conjuntos de datos de entrenamiento puede hacer que el almacenamiento en una sola máquina sea impracticable. El paralelismo de datos ayuda aquí. Distribuir los datos o el modelo en varias estaciones de trabajo mejora el entrenamiento.
Las estrategias paralelas y distribuidas escalan el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. En una sola computadora, entrenar un modelo puede tomar hasta 10 días. Los algoritmos paralelos pueden distribuirse en múltiples sistemas/computadoras para entrenar en menos de un día. Dependiendo de su conjunto de datos de entrenamiento y la capacidad de procesamiento de la GPU, es posible que necesite de dos a 20 computadoras para terminar en un día.
5. Rentabilidad
Si bien entrenar modelos de aprendizaje profundo puede ser costoso, pueden ayudar a las organizaciones a reducir el gasto innecesario una vez entrenados. El costo de un pronóstico incorrecto o un defecto del producto es enorme en industrias, incluyendo fabricación, consultoría, e incluso minorista. Sin embargo, a menudo supera los costos de desarrollar modelos de aprendizaje profundo.
Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden tener en cuenta la variación entre las características de aprendizaje para reducir drásticamente los márgenes de error en todos los sectores y verticales. Esto es especialmente evidente al comparar los límites de los modelos tradicionales de aprendizaje automático con las técnicas de aprendizaje profundo.
6. Analítica Avanzada
El aprendizaje profundo puede proporcionar modelos de procesamiento mejores y más efectivos cuando se aplica a la ciencia de datos. Su capacidad de aprendizaje no supervisado fomenta la mejora continua en la precisión y los resultados. También proporciona hallazgos analíticos más confiables y concisos a los científicos de datos.
La mayoría del software de predicción actual funciona con esta técnica, con aplicaciones que abarcan desde marketing hasta ventas, RRHH, finanzas y más. Por ejemplo, es probable que se utilice una red neuronal profunda en una herramienta de pronóstico financiero. De manera similar, los paquetes inteligentes de automatización de ventas y marketing crean predicciones basadas en datos históricos utilizando algoritmos de aprendizaje profundo.
7. Flexibilidad
El aprendizaje profundo es excepcionalmente escalable debido a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y ejecutar una gran cantidad de cálculos de manera rentable y oportuna. Esto influye directamente en la productividad (lanzamientos/implementaciones más rápidas), así como en la modularidad y portabilidad.
Por ejemplo, la plataforma de predicción de IA de Google Cloud le permite expandir su red neuronal profunda en la nube. Así que, además de una mejor organización y control de versiones del modelo, puede ampliar la predicción por lotes utilizando la infraestructura en la nube de Google. Esto luego aumenta la eficiencia al escalar la cantidad de nodos en uso dependiendo del tráfico de solicitudes.
Aprendizaje profundo vs. aprendizaje automático vs. inteligencia artificial
Resumen
El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son subcategorías de la inteligencia artificial (IA), que es el término paraguas. Cada una de estas tecnologías tiene el potencial de generar aplicaciones inteligentes. Como resultado, las empresas pueden utilizar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial para varios proyectos.
Sin embargo, antes de seleccionar la tecnología correcta y emplear a las personas adecuadas, evalúe el tamaño del proyecto y los recursos disponibles para la empresa.
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Preguntas Frecuentes
1. ¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial simula la inteligencia humana en computadoras. Los sistemas expertos, el PLN, el reconocimiento de voz y la visión artificial son aplicaciones de IA.
2. ¿Funciona bien la IA hoy en día?
A medida que la emoción por la IA ha crecido, los fabricantes se han apresurado a mostrar cómo usan la IA. A menudo, la IA es solo aprendizaje automático. Escribir y entrenar algoritmos de aprendizaje automático en IA requiere hardware y software especializados. Python, R y Java son lenguajes de programación de IA prominentes.
3. ¿Cuál es el mejor lenguaje para el aprendizaje automático?
Python, R, LISP, Java y JavaScript son lenguajes de programación populares para el aprendizaje automático.
4. ¿Dónde entra en juego el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo se emplea en diversas áreas, incluida la investigación médica y la conducción autónoma. Por ejemplo, se utiliza para ayudar a los conductores a diagnosticar condiciones potencialmente mortales como el cáncer mediante el desarrollo de software de imágenes y el reconocimiento de señales de tráfico.
5. ¿Es la IA simple de asimilar?
Supongamos que eres competente en matemáticas y tienes habilidades excepcionales para resolver problemas y pensamiento crítico. En ese caso, la IA puede ser simple de dominar.