La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han conquistado el mundo moderno.
Las empresas de todo el mundo están utilizando estos conceptos para construir máquinas inteligentes y valiosas que pueden facilitar la vida.
Inteligencia artificial (AI) es una forma "inteligente" de crear máquinas inteligentes, aprendizaje automático (ML) es una parte de la IA que ayuda a crear aplicaciones impulsadas por IA y aprendizaje profundo (DL) nuevamente es parte del aprendizaje automático que entrena un modelo con algoritmos complejos y grandes volúmenes de datos.
Desempeñan un papel vital en las industrias que se enfocan en brindar experiencias únicas a los usuarios.
Dado que están relacionados, la mayoría de la gente confunde la Inteligencia Artificial, máquina de aprendizajey aprendizaje profundo. Pero estos términos no son lo mismo.
En este artículo, comprenderá las similitudes y diferencias entre estas tecnologías.
Así que empecemos a cavar.
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: What Are They?
IA, AA y Aprendizaje profundo son algo iguales pero no en su alcance, procedimiento de trabajo y su funcionalidad de intercambiabilidad.
Discutámoslos uno por uno para comprender qué son y sus aplicaciones cotidianas en la vida actual.
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
No puede definir Inteligencia como un conjunto de habilidades. Es un proceso de aprender cosas nuevas por su cuenta con inteligencia y velocidad. Un ser humano usa la inteligencia para aprender de la educación, la capacitación, las experiencias laborales y más.
Transferir la inteligencia humana a una máquina es lo que llamamos Inteligencia Artificial (IA). Muchas industrias de TI utilizan IA para desarrollar máquinas de desarrollo propio que actúan como humanos. Las máquinas de IA aprenden del comportamiento humano y realizan tareas en consecuencia para resolver algoritmos complejos.
En términos simples, se desarrolla en un sistema informático para controlar otros sistemas informáticos. En la década de 1940, surgieron las primeras computadoras digitales, y en la década de 1950, surgió la posibilidad de la IA.
Hoy en día, inteligencia artificial se utiliza en la predicción del tiempo, el procesamiento de imágenes, la optimización de motores de búsqueda, la medicina, la robótica, la logística, la búsqueda en línea y más. Según la funcionalidad actual, la inteligencia artificial se clasifica en cuatro tipos:
- Máquinas reactivas IA
- IA de memoria limitada
- Teoría de la mente IA
- IA autoconsciente
Ejemplo: Cuando hablas con Siri o Alexa, obtienes respuestas y respuestas frecuentes. Esto solo se debe a la IA dentro de la máquina. Escucha tus palabras, las interpreta, las entiende y responde de inmediato.
Otras aplicaciones son los vehículos autónomos, los robots de IA, las traducciones automáticas, reconocimiento de voz, y más.
¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?
Antes de buscar Machine Learning, debe comprender el concepto de minería de datos. Data mining obtiene información útil mediante el uso de técnicas de análisis matemático para descubrir tendencias y patrones dentro de los datos.
Las organizaciones pueden usar muchos datos para mejorar las técnicas de aprendizaje automático. ML proporciona una forma de encontrar una nueva ruta o algoritmo a partir de la experiencia basada en datos. Es el estudio de la técnica que extrae datos de forma automática para tomar decisiones empresariales con más cuidado.
Ayuda en el diseño y desarrollo de una máquina que puede captar datos específicos de la base de datos para dar resultados valiosos sin usar ningún código. Por lo tanto, ML brinda una mejor manera de hacer predicciones a partir de los conocimientos.
Entonces, ML aprende de los datos y algoritmos para comprender cómo realizar una tarea. Es el subconjunto de la IA.
Ejemplo: En tu día a día, cuando abres alguna plataforma que usas con frecuencia, como Instagram, puedes ver recomendaciones de productos. Los sitios web rastrean su comportamiento basado en la búsqueda o compra anterior, ML obtiene los datos y le muestra productos basados en el mismo patrón.
Muchas industrias usan ML para detectar, remediar y diagnosticar el comportamiento anómalo de las aplicaciones en tiempo real. Tiene múltiples aplicaciones en varias industrias, desde pequeñas aplicaciones de reconocimiento facial hasta grandes industrias de refinación de motores de búsqueda.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Si estamos comparando la inteligencia artificial con la inteligencia humana, entonces el aprendizaje profundo son las neuronas dentro de un cerebro humano. Es bastante más complejo que el aprendizaje automático, ya que utiliza redes neuronales profundas.
Aquí, las máquinas utilizan la técnica de varias capas para aprender. La red consta de una capa de entrada para aceptar entradas de datos y una capa oculta para encontrar las características ocultas. Por último, la capa de salida proporciona la información final.
En otras palabras, Deep Learning utiliza una técnica simple llamada aprendizaje secuencial. Muchas industrias utilizan la técnica de aprendizaje profundo para crear nuevas ideas y productos. Deep Learning difiere de Machine Learning en términos de impacto y alcance.
La IA es el presente y el futuro de nuestro mundo en crecimiento. El aprendizaje profundo permite aplicaciones prácticas al extender el uso general de la IA. Gracias al aprendizaje profundo, muchas tareas complejas parecen posibles, como automóviles sin conductor, mejores recomendaciones de películas, atención médica y más.
Ejemplo: Cuando piensa en un automóvil sin conductor, debe preguntarse cómo se conduce en la carretera sin asistencia humana. Deep Learning proporciona experiencia similar a la humana para comprender la estructura de la carretera, los peatones, los límites de velocidad en varios escenarios y más.
Con la gran cantidad de datos y el cálculo eficiente, un automóvil se conduce solo, lo que significa que tiene un mejor flujo de toma de decisiones.
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: How They Work?
Ahora, ya sabe qué son AI, ML y Deep Learning individualmente. Vamos a compararlos en función de cómo funcionan.
¿Cómo funciona la IA?
Piense en la inteligencia artificial como una forma de resolver problemas, responder preguntas, sugerir algo o predecir algo.
Los sistemas que utilizan conceptos de IA funcionan consolidando grandes conjuntos de datos con algoritmos iterativos e inteligentes y analizando los datos para aprender características y patrones. Sigue probando y determinando su propio rendimiento mediante el procesamiento de datos y lo hace más inteligente para desarrollar más experiencia.
Los sistemas de IA pueden ejecutar miles y millones de tareas a velocidades increíbles sin necesidad de un descanso. Por lo tanto, aprenden rápidamente a ser capaces de realizar una tarea de manera eficiente. La IA tiene como objetivo crear sistemas informáticos que imiten el comportamiento humano para pensar como humanos y resolver preguntas complejas.
Para hacer esto, los sistemas de IA aprovechan varios procesos, técnicas y tecnologías. Aquí hay diferentes componentes de los sistemas de IA:
- Redes neuronales: Es como una gran red de neuronas que se encuentra en el cerebro humano. Permite que los sistemas de IA utilicen grandes conjuntos de datos, los analicen para encontrar patrones y resolver problemas.
- Computación cognitiva: Imita la forma en que piensa el cerebro humano mientras realiza tareas para facilitar la comunicación entre máquinas y humanos.
- Aprendizaje automático: Es un subconjunto de la IA que permite que los sistemas informáticos, las aplicaciones y los programas aprendan y desarrollen automáticamente resultados basados en la experiencia. Permite que la IA detecte patrones y revele información de los datos para mejorar los resultados.
- Aprendizaje profundo: Es un subconjunto del aprendizaje automático que permite que la IA procese datos y aprenda y mejore mediante el uso de redes neuronales de IA.
- Visión por computador: Los sistemas de IA pueden analizar e interpretar el contenido de la imagen a través del aprendizaje profundo y el reconocimiento de patrones. La visión artificial permite que los sistemas de IA identifiquen los componentes de los datos visuales.
Por ejemplo, los captchas aprenden pidiéndote que identifiques bicicletas, coches, semáforos, etc.
- Lenguaje de procesamiento natural (PNL): Permite que los sistemas reconozcan, analicen, interpreten y aprendan el lenguaje humano en forma hablada y escrita. Se utiliza en sistemas que se comunican con humanos.
Entonces, para que un sistema de IA funcione, debe tener todas estas capacidades. Junto con estos, los sistemas de IA requieren algunas tecnologías:
- Conjuntos de datos más grandes y accesibles ya que la IA se nutre de ellos
- Procesamiento inteligente de datos a través de algoritmos avanzados para analizar datos a velocidades simultáneas y comprender problemas complejos y predecir eventos.
- Interfaces de programación de aplicaciones (API) para agregar funciones de IA a un sistema o aplicación y hacerlos más inteligentes.
- Unidades de procesamiento gráfico (GPU) para proporcionar potencia a los sistemas de IA para realizar cálculos pesados para el procesamiento e interpretación de datos.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático utiliza una gran cantidad de datos mediante el uso de diversas técnicas y algoritmos para analizar, aprender y predecir el futuro. Implica mucha codificación y matemáticas complejas que cumplen alguna función matemática.
Explora datos e identifica patrones para aprender y mejorar en base a sus experiencias previas. Enseña a los sistemas de IA a pensar como lo hacen los humanos. El aprendizaje automático ayuda a automatizar tareas que se completan con un conjunto de reglas y patrones definidos por datos. De esta manera, las empresas pueden usar sistemas de inteligencia artificial para realizar tareas a gran velocidad. ML utiliza dos técnicas principales:
- Aprendizaje sin supervisión: Ayuda a encontrar patrones conocidos en los datos recopilados.
- Aprendizaje supervisado: Permite la recopilación de datos o produce resultados de implementaciones de ML anteriores.
¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
Comienza diseñando un modelo de aprendizaje profundo para observar y analizar continuamente datos que involucran una estructura lógica como la forma en que los humanos sacan conclusiones.
Para completar este análisis, los sistemas de aprendizaje profundo utilizan una estructura algorítmica en capas conocida como red neuronal artificial que puede imitar el cerebro humano. Esto permite que los sistemas sean más capaces de realizar tareas que los sistemas tradicionales.
Sin embargo, un modelo de aprendizaje profundo debe capacitarse continuamente para evolucionar y mejorar sus capacidades para que pueda sacar conclusiones correctas.
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Applications
Para comprender completamente cómo funcionan la IA, el ML y el aprendizaje profundo, es importante saber cómo y dónde se aplican.
Los sistemas de IA se utilizan para diversos fines, como el razonamiento y la resolución de problemas, la planificación, el aprendizaje, la presentación de conocimientos, el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia general, la inteligencia social, la percepción y más.
Por ejemplo, la IA se usa en anuncios en línea, motores de búsqueda como Google, etc
Veámoslo en detalle.
Internet, comercio electrónico y marketing
- Los motores de búsqueda: Los motores de búsqueda como Google usan IA para mostrar resultados.
- Sistemas de recomendación: También lo utilizan los sistemas de recomendación como YouTube, Netflix y Amazon para recomendar contenido según las preferencias o calificaciones del usuario.
La IA se utiliza para generar listas de reproducción, mostrar videos, recomendar productos y servicios, y más.
- Medio social: Sitios como Facebook, Instagram, Twitter, etc. usan IA para mostrar publicaciones relevantes con las que puede interactuar, traducir idiomas automáticamente, eliminar contenido odioso, etc.
- Anuncios: La IA se aprovecha para anuncios web dirigidos para persuadir a las personas a hacer clic en los anuncios y aumentar el tiempo que pasan en los sitios mostrándolos entractive contenido. La IA puede predecir ofertas personalizadas y el comportamiento de los clientes analizando sus firmas digitales.
- bots conversacionales: Chatbots se utilizan para controlar electrodomésticos, comunicarse con los clientes, etc.
Por ejemplo, Amazon Echo puede traducir el habla humana en acciones adecuadas.
- Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales como Amazon Alexa usan IA para procesar el lenguaje natural y ayudar a los usuarios con sus consultas.
- Traducción: La IA puede automáticamente traducir documentos de texto y lenguas habladas.
Ejemplo: traductor google.
Otros casos de uso incluyen filtrado de spam, etiquetado de imágenes, reconocimiento facial y más.
Juegos
La industria de los videojuegos utiliza en gran medida la IA para producir videojuegos avanzados, incluidos algunos de ellos con capacidades sobrehumanas.
Ejemplo: Deep Blue y AlphaGo tipo ajedrez. Este último una vez derrotó a Lee Sedol, quien es campeón mundial en GO.
Socioeconómico
La IA se está aprovechando para abordar desafíos sociales y económicos como la falta de vivienda, la pobreza, etc.
Ejemplo: Investigadores de la Universidad de Stanford utilizaron IA para identificar áreas de pobreza mediante el análisis de imágenes de satélite.
La Ciberseguridad
Al adoptar IA y sus subcampos ML y aprendizaje profundo, las empresas de seguridad pueden crear soluciones para proteger sistemas, redes, aplicaciones y datos. Se aplica para:
- Seguridad de aplicaciones para contrarrestar ataques como cross-site scripting, inyección SQL, falsificación del lado del servidor, denegación de servicio distribuida, etc.
- Protección de la red identificando más ataques y mejorando los sistemas de detección de intrusos
- Analice el comportamiento de los usuarios para identificar aplicaciones comprometidas, riesgos y fraudes
- Protección de endpoints aprendiendo el comportamiento de amenazas comunes y frustrándolos para evitar ataques como el ransomware.
Agricultura
La IA, el ML y el aprendizaje profundo son útiles para que la agricultura identifique las áreas que requieren riego, fertilización y tratamientos para aumentar el rendimiento. Puede ayudar a los agrónomos a realizar investigaciones y predecir el tiempo de maduración de los cultivos, monitorear la humedad en el suelo, automatizar invernaderos, detectar plagas y operar maquinaria agrícola.
Finanzas
Las redes neuronales artificiales se utilizan en las entidades financieras para detectar reclamaciones y cobros fuera de norma y las actividades de investigación.
Los bancos pueden usar IA para la prevención del fraude para contrarrestar el uso indebido de tarjetas de débito, organizar operaciones como la contabilidad, administrar propiedades, invertir en acciones, monitorear patrones de comportamiento y reaccionar de inmediato a los cambios. La IA también se utiliza en aplicaciones comerciales en línea.
Ejemplo: Zest Automated Machine Learning (ZAML) de ZestFinance es una plataforma para la suscripción de créditos. Utiliza AI y ML para el análisis de datos y asigna puntajes de crédito a las personas.
Educación
Los tutores de IA pueden ayudar a los estudiantes a aprender mientras eliminan el estrés y la ansiedad. También puede ayudar a los educadores a predecir el comportamiento temprano en un entorno de aprendizaje virtual (VLE) como Moodle. Es especialmente beneficioso durante escenarios como la pandemia actual.
Cuidado de la salud
La IA se aplica en el cuidado de la salud para evaluar un electrocardiograma o una tomografía computarizada para identificar riesgos para la salud en los pacientes. También ayuda a regular las dosis y elegir los tratamientos más adecuados para enfermedades como el cáncer.
Las redes neuronales artificiales respaldan las decisiones clínicas para el diagnóstico médico, por ejemplo, la tecnología de procesamiento de conceptos utilizada en Software EMR. La IA también puede ayudar en:
- Análisis de registros médicos.
- Manejo de medicamentos
- Planificación de tratamientos
- Consulta
- Entrenamiento clínico
- Creando drogas
- Predecir resultados
Caso de uso: el proyecto Hanover AI de Microsoft ayuda a los médicos a elegir el tratamiento contra el cáncer más eficaz entre más de 800 vacunas y medicamentos.
Gobierno
Las organizaciones gubernamentales de países como China utilizan IA para la vigilancia masiva. Del mismo modo, también se puede utilizar para gestionar las señales de tráfico mediante el uso de cámaras para el control de la densidad del tráfico y el ajuste del tiempo de las señales.
Por ejemplo, en India, la señalización de tráfico administrada por IA se implementa para despejar y administrar el tráfico en su ciudad de Bengaluru.
Además, muchos países están utilizando IA en sus aplicaciones militares para mejorar las comunicaciones, el comando, los controles, los sensores, la interoperabilidad y la integración. También se usa para recopilar y analizar inteligencia, logística, vehículos autónomos, operaciones cibernéticas y más.
Otras aplicaciones de la IA están en:
- Exploración espacial para analizar vastos datos para la investigación.
- Bioquímica para determinar la estructura 3D de las proteínas
- Creación y automatización de contenidos.
Ejemplo: Wordsmith es una plataforma para generar lenguaje natural y transferir datos a información significativa.
- Automatice tareas y búsquedas relacionadas con la ley,
- Gestión de la seguridad y salud en el trabajo
- Recursos humanos para seleccionar y clasificar currículums
- Búsqueda de empleo mediante la evaluación de datos relacionados con las habilidades laborales y los salarios.
- Atención al cliente con asistentes virtuales
- Hospitalidad para automatizar tareas, comunicarse con los huéspedes, analizar tendencias y predecir las necesidades de los consumidores.
- Fabricación de automóviles, sensores, juegos y juguetes, y más
AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Differences
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se correlacionan entre sí. De hecho, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático y el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial.
Por lo tanto, aquí no se trata realmente de una "diferencia", sino del alcance en el que se pueden aplicar.
Veamos en qué se diferencian.
Inteligencia artificial vs.aprendizaje automático
| Parámetro | AI | ML | |
| Concepto | Es un concepto más amplio para crear máquinas inteligentes para simular el pensamiento y el comportamiento humanos. | Es un subconjunto de la inteligencia artificial para ayudar a las máquinas a aprender mediante el análisis de datos sin programación explícita. | |
| Objetivo | Su objetivo es crear sistemas más inteligentes con habilidades de pensamiento similares a las humanas para resolver preguntas complejas. Le preocupa aumentar las tasas de éxito. | Su objetivo es permitir que las máquinas analicen datos para proporcionar resultados precisos. Se preocupa por los patrones y la precisión. | |
| Lo que hacen | La IA permite que un sistema pueda realizar tareas como lo haría un humano, pero sin errores y a una velocidad más rápida. | A las máquinas se les enseña continuamente a mejorar y realizar una tarea para que pueda proporcionar más precisión. | |
| Subconjuntos | Sus subconjuntos son el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. | Su subconjunto es el aprendizaje profundo.TiposEs de tres tipos: IA general, IA fuerte y IA débil. Sus tipos son aprendizaje reforzado, supervisado y no supervisadoProcesoIncluye el razonamiento, el aprendizaje y la autocorrección. Incluye el aprendizaje y la autocorrección de nuevos datos.Tipos de datosSe ocupa de datos no estructurados, semiestructurados y estructuradosSe ocupa de datos semiestructurados y estructuradosAlcanceSu alcance es más amplio. Los sistemas de IA pueden realizar varias tareas en lugar de ML que está capacitado para tareas específicas. | Su alcance es limitado en comparación con la IA. Las máquinas ML realizan tareas específicas para las que están capacitadas |
| Solicitud | Sus aplicaciones son chatbots, robots, sistemas de recomendación, juegos, redes sociales y muchas más. | Las aplicaciones principales son las recomendaciones en línea, las sugerencias de amigos de Facebook, la búsqueda en Google, etc. |
Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo
| Parámetro | ML | Aprendizaje profundo |
| Dependencia de datos | Aunque ML funciona con grandes volúmenes de datos, también acepta volúmenes de datos más pequeños. | Sus algoritmos funcionan muy bien en grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, si desea obtener más precisión, debe proporcionar más datos y permitir que aprenda continuamente. |
| Tiempo de ejecución | Sus algoritmos requieren menos tiempo de entrenamiento que DL, pero la prueba del modelo lleva más tiempo. | Se necesita más tiempo para el entrenamiento de modelos, pero menos tiempo para las pruebas de modelos. |
| Dependencia de hardware | Los modelos ML no necesitan muchos datos esencialmente; por lo tanto, funcionan en máquinas de gama baja. | Los modelos DL requieren una gran cantidad de datos para un trabajo eficiente; por lo tanto, son adecuados solo para máquinas de gama alta con GPU. |
| Ingeniería de características | Los modelos ML requieren que desarrolle un extractor de funciones para cada problema para continuar. | Dado que DL es una forma avanzada de ML, no requiere extractores de funciones para los problemas. En cambio, DL aprende características e información de alto nivel a partir de los datos recopilados por sí mismo. |
| La resolución de problemas | Los modelos tradicionales de ML dividen un problema en partes más pequeñas y resuelven cada parte por separado. Una vez que resuelve todas las partes, genera el resultado final. | Los modelos DL toman el enfoque de extremo a extremo para resolver un problema tomando las entradas para un problema dado. |
| Interpretación de resultados | Es fácil interpretar los resultados de un problema utilizando modelos ML junto con el análisis completo del proceso y las razones. | Puede ser complicado analizar los resultados de un problema con modelos DL. Aunque puede obtener mejores resultados para un problema con DL que con ML tradicional, no puede encontrar por qué y cómo se obtuvo el resultado. |
| Data | Requiere datos estructurados y semiestructurados. | Requiere datos estructurados y no estructurados, ya que se basa en redes neuronales artificiales. |
| Por Necesidad | Adecuado para resolver problemas simples y poco complejos. | Adecuado para resolver problemas complejos. |
Conclusión
La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son técnicas modernas para crear máquinas inteligentes y resolver problemas complejos. Se utilizan en todas partes, desde negocios hasta hogares, facilitando la vida.
DL viene bajo ML, y ML viene bajo AI, por lo que no es realmente una cuestión de diferencia aquí, sino el alcance de cada tecnología.
