Desarrollar un proyecto de Inteligencia Artificial es algo complejo, pero entender en qué consiste no tiene porqué ser complicado. Sabemos que hay determinados conceptos que a veces es normal que se confundan: IA, Machine Learning y Deep Learning, por lo que en este artículo vamos a explicar las diferencias entre estas tecnologías.
Inteligencia Artificial, Deep learning y Machine Learning
Inteligencia Artificial: concepto
La IA es una disciplina dentro de las ciencias de la computación que consiste en el desarrollo de un algoritmo, tanto a nivel de software como de hardware, para ejecutarlo de manera eficaz a nivel de consumo energético y de tiempo de ejecución.
La gran parte de algoritmos de IA utilizan el hardware para solucionar algunos tipos de problemas pero lo hacen de manera concreta. Mediante la entrada de unos datos, el algoritmo aprende a organizar y clasificar la información o hasta hacer predicciones. Este algoritmo va variando a medida que entran nuevos datos, con lo que se acaba viendo si la predicción realizada es correcta o no.
Tipos de IA
La diferencia entre la IA y otros programas de ordenador, es que no hay que programarla de forma específica para cada situación. Tenemos la posibilidad de enseñarle cosas (Machine Learning), pero también puede aprender por sí mismo (Deep Learning). Aunque existen diversas variables de cada uno, pueden definirse, de manera general, así:
- Inteligencia Artificial: una máquina que es capaz de imitar la lógica humana.
- Machine Learning: se trata de un subconjunto de IA dónde se entrena a las máquinas para reconocer patrones que están basados en datos y, a partir de los cuales, pueden hacerse predicciones.
- Deep Learning: se trata también de un subconjunto de IA, en el que la máquina es capaz de razonar y sacar sus conclusiones, aprendiendo además, por sí misma.
A continuación, compararemos cada uno de estos conceptos para establecer sus diferencias.
Diferencia entre machine learning y deep learning
De forma general, estas son las principales diferencias entre ambas tecnologías:
- El Machine Learning hace uso de algoritmos para analizar datos, aprender de estos y tomar decisiones en base a lo que ha aprendido con esos datos.
- El Deep Learning estructura los algoritmos en capas, con las que crea una red neuronal artificial. Con esta red, puede aprender y tomar decisiones por sí misma. El Deep Learning se trata de una rama del Machine Learning. Aunque ambos forman parte de la IA, el Deep Learning va más allá, ya que busca imitar la forma de aprender de las personas.
Diferencia entre machine learning e inteligencia artificial
En este caso, la principal diferencia entre IA y Machine Learning es que la IA soluciona tareas que necesitan de inteligencia humana, mientras que el Machine Learning resuelve tareas concretas aprendiendo de los datos y haciendo sus propias predicciones.
Esto significa que todo Machine Learning es IA, pero no toda la IA es Machine Learning. Además, los profesionales que trabajan con Inteligencia Artificial, necesitarán una serie de características, como por ejemplo, ser capaces de entender y trabajar con algoritmos y contar con herramientas para realizar análisis. Asimismo, deberán conocer bien el data science y trabajar con Java y con robótica.
En cambio, el trabajo con Machine Learning, requiere a los profesionales que estén capacitados para utilizar las matemáticas aplicadas, saber cómo es la estructura de redes neuronales, o que sean capaces de procesar el lenguaje natural.
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