Si está confundido por la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, no está solo. A menudo, estos términos se usan indistintamente, pero no son lo mismo; aunque pertenecen a la misma familia, todos son diferentes a su manera.
Para obtener más información sobre la inteligencia artificial frente al aprendizaje automático frente al aprendizaje profundo, ¡sigue leyendo! Repasaremos la definición de cada término y hablaremos sobre cómo encajan como familia.
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Cómo encajan la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Si cada término tiene una definición diferente, ¿cómo encajan posiblemente? La mejor manera de pensar en la IA frente al aprendizaje automático frente al aprendizaje profundo es pensar en un objetivo.
El anillo más externo del objetivo ilustra la inteligencia artificial. AI es el término general que se refiere a la forma en que las máquinas pueden ser tan inteligentes como los humanos y, a veces, incluso más inteligentes.
El aprendizaje automático, entonces, es el anillo central del objetivo. Es un tipo específico de inteligencia artificial y se refiere a la forma en que entrena a las computadoras (máquinas) para que actúen como humanos.
El círculo más interno es el aprendizaje profundo, que es un subconjunto adicional del aprendizaje automático. Puede hacer incluso más que el aprendizaje automático y, en esencia, puede tomar decisiones sin mucha formación previa.
Es mejor pensar en la IA frente al aprendizaje automático frente al aprendizaje profundo como diferentes subconjuntos que forman parte de la misma familia, cada uno con su propia importancia.
A continuación, definamos cada término.
¿Qué es la IA?
La IA, o inteligencia artificial, es bastante literal.
Se refiere a la forma en que se puede enseñar a las máquinas a ser racionales e inteligentes como los humanos.
Pero, ¿cómo funciona exactamente la IA?
Para que una máquina o computadora sea artificialmente inteligente, debes entrenarla con algoritmos. Dicho esto, no puede simplemente decirle a su computadora que se vuelva artificialmente inteligente, se necesita tiempo.
Cuando está programando una máquina o computadora para que se vuelva artificialmente inteligente, debe elaborar una lista de reglas y regulaciones. Estas pautas actúan como su algoritmo.
En esta lista de reglas, usted entrena a su máquina sobre lo que debe hacer si sucede «algo».
Proporcionar información de estilo «si / entonces» a una máquina le enseña cómo reaccionar si surge una situación particular, y cuanto más tiempo esté expuesto a esas situaciones de «si / entonces», mejor será para resolverlas.
Un algoritmo es fundamental para entrenar una computadora o máquina para que esté equipada con IA.
Ejemplo de IA
Un ejemplo simple de inteligencia artificial en el trabajo sería un chatbot en un sitio web o Siri en su teléfono inteligente.
Estas aplicaciones demuestran que las máquinas se pueden entrenar para actuar como humanos para realizar una tarea específica.
Tenga en cuenta que la inteligencia artificial es el grupo más grande y predominante cuando se habla de IA versus aprendizaje automático versus aprendizaje profundo. Eso significa que todo lo que se clasifica como aprendizaje automático o aprendizaje profundo es parte de la inteligencia artificial.
MarketingCloudFX es otro ejemplo de IA. Esta suite de automatización de marketing utiliza inteligencia artificial para brindar resultados sorprendentes a las empresas de marketing y publicidad en línea. Puede proporcionar a las empresas de los clientes recomendaciones respaldadas por datos cuando se trata de sus estrategias de marketing.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático, como un subconjunto de la IA, se refiere a la forma en que un sistema informático puede aprender en función de la información proporcionada.
El objetivo del aprendizaje automático es capacitar a una máquina para que sepa qué hacer en una situación específica en función de los datos proporcionados.
Entonces, para entrenar una máquina con aprendizaje automático, tendrá que proporcionarle grandes cantidades de datos. Una computadora detecta patrones y tendencias en los datos que usted proporciona, lo que le permite aprender y comprender los resultados más probables.
Puede pensar en los datos que proporciona a la máquina como un manual de capacitación que podría recibir en el trabajo o durante la escuela. Eventualmente, después de ver una variedad de ejemplos, aprenderá cómo realizar una tarea.
Ejemplo de aprendizaje automático
Hay una cinta transportadora en una fábrica que separa las rosquillas glaseadas de los agujeros de las rosquillas. Cuando los operadores entrenaron el cinturón con aprendizaje automático, probablemente lo alimentaron con datos que se parecen a esto:
- Cinturón izquierdo: 2-5 oz.
- Cinturón derecho: 5-10 oz.
- Cinturón izquierdo: 1 unidad
- Cinturón izquierdo: 5+ unidades
Tenga en cuenta que no tenemos una tienda de donas. Tampoco sabríamos cómo programar una máquina organizadora de donas, ¡pero tengan paciencia con nosotros por el bien de un ejemplo de aprendizaje automático!
vía GIPHY
En términos de aprendizaje automático, si una dona entrara en el cinturón de 12 onzas, la máquina no sabría qué hacer ya que eso no era parte de su entrenamiento.
Ahí es donde entra el aprendizaje profundo.
¿Qué tal un ejemplo de la vida real de aprendizaje automático? ContentAnalyticsFX (que es parte de la familia MarketingCloudFX) utiliza el aprendizaje automático para ayudarlo a determinar qué contenido del sitio web se clasificará mejor en las páginas de resultados de los motores de búsqueda.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Por último, pero no menos importante, ¿qué es el aprendizaje profundo?
Hasta ahora sabemos que es el círculo más íntimo de la familia de la IA, pero ¿cómo funciona?
En pocas palabras, el aprendizaje profundo es lo que vendrá después del aprendizaje automático. Es un subconjunto más profundo de máquinas de enseñanza con la información proporcionada.
Si bien debe alimentar una máquina con datos para que funcione el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo puede sacar conclusiones por sí solo.
Ejemplo de aprendizaje profundo
Supongamos que tiene un alimentador de comida para gatos que ha entrenado a través del aprendizaje automático para dispensar comida cuando dice cualquier frase con la palabra «alimentar».
Pero, ¿qué pasa si dices «Los gatos tienen hambre»?
Con el aprendizaje automático, el dispensador de comida no reaccionaría, pero si un usuario entrenara al dispensador de comida para gatos con aprendizaje profundo, podría calcular el significado de su oración para hacer funcionar el dispositivo.
PredictionGeniusFX, otro miembro de la familia MarketingCloudFX, utiliza el aprendizaje profundo para ayudarlo a predecir cómo se clasificará el contenido en los resultados de búsqueda, lo que le brinda la mejor oportunidad de crear un contenido que ocupe el primer lugar.
¿Dónde entran los macrodatos?
Si alguna vez ha tenido una conversación sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, el término big data probablemente haya sido parte de su discusión.
Aunque el big data es parte de esta familia, es más un primo que un hermano. Mientras que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo alcanzan el «objetivo», los macrodatos quedan fuera del objetivo.
Si tiene curiosidad sobre qué es el big data, es exactamente lo que parece. Son grandes conjuntos de datos que se envían a las máquinas para ayudarlas a detectar patrones y tendencias para que puedan tomar decisiones de forma autónoma, sin la ayuda de los humanos.
Los macrodatos se utilizan con mayor frecuencia con el aprendizaje automático, ya que requieren conjuntos de datos para encontrar y reconocer tendencias y, además, aprender de esas tendencias.
Cuando escuche el término big data, no se desanime. ¡Es muy fácil de entender! Solo recuerde, big data es solo eso: grandes conjuntos de datos que se utilizan para entrenar computadoras y máquinas.
