A medida que los usos y aplicaciones de la inteligencia artificialse expanden y convierten a esta tecnología en una realidad tangible, el machine learningse consolida como una pieza fundamental dentro de los desarrollos del sector.
¿De qué se trata esta rama de la IA y para qué sirve? ¿Cuál es la diferencia con el llamado deep learning? En los próximos párrafos te daremos las claves para comprender estos conceptos, descubrir sus aplicaciones en la actualidad y adentrarnos en lo que se viene dentro de este campo en los próximos años. “El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos, sin ser programadas explícitamente para cada tarea específica”, explicó a TN Tecno Sebastián Divinsky, especialista en la materia y CEO de EducacionIT. Y agregó: “En lugar de seguir instrucciones explícitas, las máquinas utilizan patrones y ejemplos para aprender y tomar decisiones o realizar predicciones. Este proceso es lo que se conoce como aprendizaje automático”.
Diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning
Es importante destacar que el machine learning es la rama de la inteligencia artificial que busca impulsar la capacidad de las computadoras para aprender por sí mismas.
La diferencia está en que mientras que la IA hace referencia al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas como el razonamiento, la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, elmachine learning se enfoca en brindarles a las máquinas u ordenadores, la posibilidad de aprender de los datos y mejorar su rendimiento.
Diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning
Es importante destacar que el machine learning es la rama de la inteligencia artificial que busca impulsar la capacidad de las computadoras para aprender por sí mismas.
La diferencia está en que mientras que la IA hace referencia al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas como el razonamiento, la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, elmachine learning se enfoca en brindarles a las máquinas u ordenadores, la posibilidad de aprender de los datos y mejorar su rendimiento.
Diferencia entre inteligencia artificial, machine learning y deep learning
Es importante destacar que el machine learning es la rama de la inteligencia artificial que busca impulsar la capacidad de las computadoras para aprender por sí mismas.
La diferencia está en que mientras que la IA hace referencia al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas como el razonamiento, la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, elmachine learning se enfoca en brindarles a las máquinas u ordenadores, la posibilidad de aprender de los datos y mejorar su rendimiento.Un subcampo importante de esta rama es el deep learning, que utiliza redes neuronales artificiales para simular el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están compuestas por capas de nodos interconectados que procesan y transmiten información. Dicho en otras palabras, son los procesos de aprendizaje automático en los que las computadoras aprenden por sí mismas.
El deep learning ha revolucionado la visión por computadora (el campo de la inteligencia artificial asociado al análisis de fotos y videos), el procesamiento del lenguaje natural y muchas otras áreas, logrando avances significativos en reconocimiento de imágenes, traducción automática y conducción autónoma, por ejemplo.
Al respecto, Divinsky nos aclaró: “La IA constituye un campo más amplio. Hace referencia a sistemas informáticos capaces de sacar conclusiones a partir de un conjunto de datos. En cambio, el machine learning es una subcategoría o técnica dentro de la inteligencia artificial, donde los algoritmos aprenden automáticamente a partir de los datos”.
Machine learning: cómo aprenden las computadoras
Toda inteligencia, para saber, debe aprender primero. Para lograrlo, necesita datos sobre los cuales, y a partir de ellos, sacar conclusiones. Así como un software simplemente se ejecuta y corre sobre sus líneas de código, un algoritmo de inteligencia artificial está diseñado para aprender.
Y al igual que los humanos, las máquinas pueden adquirir el conocimiento de diferentes maneras y con variados enfoques y técnicas. Veamos algunos de ellos:
Aprendizaje supervisado: es el que utiliza datos con respuestas conocidas. Por ejemplo, se puede entrenar una máquina para reconocer imágenes de perros y gatos, mostrándole muchas imágenes previamente etiquetadas e identificadas. Así, aprenderá en base a los datos ingresados, adquirirá experiencia y podrá identificar, en este caso, a ambos animales cuando se le muestre una imagen nueva.
Aprendizaje no supervisado: en este enfoque, el sistema buscará patrones y estructuras en los datos sin la necesidad de etiquetas. Esto es útil cuando no se tiene un conjunto de datos etiquetados disponible.
Aprendizaje por refuerzo: es el que se basa en un sistema de recompensas, a través de la interacción con un entorno. Este enfoque ha demostrado ser especialmente exitoso en aplicaciones como los videojuegos.
