Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning


Desde la aparición de la inteligencia artificial en la primera mitad del siglo XX como una concepción utópica de la tecnología, esta ha evolucionado de forma impensable. Actualmente, han ido apareciendo ideas y concepto diferenciadores para definir no solamente a la inteligencia artificial, sino también conceptos específicos como Machine Learning y Deep Learning, pues se basan en el procesamiento de información en grandes cantidades, mejor conocidos como Big Data. Como introducción, podríamos decir que Inteligencia Artificial es el concepto más básico en el proceso de datos, pasando a Machine Learning siendo un concepto intermedio, que nos describe como la posibilidad que las maquinas tengan un aprendizaje prácticamente automático. Y finalmente Deep Learming o aprendizaje profundo, con la diferencia de no solo aprender a través de la información, sino tomar decisiones a partir de ellas. Vamos a ver cada una de ellas.

Inteligencia Artificial

La investigación inicial de la Inteligencia Artificial inicia en la década de los 1950 exploraba temas como la solución de problemas y métodos simbólicos. Este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en las computadoras, incluyendo sistemas de soporte a decisiones y sistemas de búsqueda inteligentes que pueden ser diseñados para complementar y aumentar las capacidades humanas.

Dentro de la industria, la inteligencia artificial esta tomando una gran importancia, como automatizar el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos, agrega inteligencia a productos existentes, se adapta a través de algoritmos de aprendizajes progresivos y logra una precisión increíble al analizar datos y datos más profundos.

Machine Learning

Esta tecnología se ha hecho popular desde la década de los 1980 hasta esta última década. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos.

Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Todas estas cosas significan que es posible producir modelos de manera rápida y automática que puedan analizar datos más grandes y complejos y producir resultados más rápidos y precisos – incluso en una escala muy grande. Y con la construcción de modelos precisos, una organización tiene una mejor oportunidad de identificar oportunidades rentables – o de evitar riesgos desconocidos.

Deep Learning

El Deep Learning toma conceptos básicos de la Inteligencia Artificial y los enfoca en la resolución de problemas del mundo real a partir de redes neuronales profundas que imitan la forma en que nuestro cerebro toma decisiones. Es decir, emplea los datos que conoce para tomar decisiones sobre datos nuevos. Por eso es la tecnología más similar al funcionamiento cerebral humano.

Estas redes que consta de instrucciones lógicas, producto de hacer preguntas binarias (verdadero o falso, si o no) de las que se extrae un valor numérico; cada vez que incorpora un nuevo dato lo transfiere a esa red neuronal, y lo clasifica según la respuesta a dichas preguntas, esta clasificación permite procesar enormes cantidades de datos complejos.

En resumen, la Inteligencia Artificial dio origen y se podría decir que engloba a la tecnología de Machine Learning como el Deep Learning, coincidiendo en la búsqueda de imitan la forma de aprender del cerebro humano. Siendo su principal diferencia, el tipo de algoritmos que se usan en cada caso, aunque el Deep Learning se parece más al aprendizaje humano por su funcionamiento como neuronas, Machine Learning acostumbra a usar árboles de decisión y el Deep Learning redes neuronales, que están más evolucionadas. Además, ambos pueden aprender de forma supervisada o no supervisada.

Si nuestra publicación te pareció interesante, compártela.
  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

Fabricación conectada y transformación digital

El siguiente artículo es obtenido de la publicación en inglés de Jacklin Altman, “Cementing Connected Manufacturing in the industry”, el…
Continuar leyendo

¿Cómo será la industria con la utilización de los Sistemas de Control Distribuido (DCS)?

En la industria actual contamos con una serie de activos, que son parte de diferentes procesos productivos, presentes en las…
Continuar leyendo

Entendiendo a los Sistemas Expertos

Con el pasar de los años, se ha podido comprobar que algunos problemas tales como el procesamiento de información para…
Continuar leyendo

Mobilizando las Instalaciones hacia el Futuro

Damos la bienvenida a Industry 4.0 como la próxima gran revolución industrial donde los datos transformarán las operaciones. Sin embargo,…
Continuar leyendo