Mercado celebra con éxito su ‘Tech Talk Summit 2023. Dominicana Inteligente’
Con una jornada centrada en la aplicación de la IA, tanto en el mundo de los negocios como en el día a día, la revista Technology, a través de Mercado Events, celebró con éxito una nueva edición del ‘Tech Talk Summit 2023. Dominicana Inteligente’.
El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) han recibido mucho interés público en los últimos años, y ambos términos son prácticamente comunes en el lenguaje de TI. A pesar de sus similitudes, existen algunas diferencias importantes entre ML e IA que con frecuencia se descuidan.
Por lo tanto, cubriremos las diferencias clave entre ML e IA en este blog para que pueda comprender cómo varían estas dos tecnologías y cómo se pueden utilizar juntas.
¡Comencemos!
Descripción del aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que automatiza el análisis y la predicción de datos utilizando algoritmos y modelos estadísticos. Permite que los sistemas reconozcan patrones y correlaciones en grandes cantidades de datos y se puede aplicar a una variedad de aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y otros.
ML se trata fundamentalmente de aprender de los datos. Es un método continuo de desarrollo de algoritmos que pueden aprender de datos pasados y predecir datos futuros. En este enfoque, los algoritmos de ML pueden mejorar continuamente su rendimiento a lo largo del tiempo al descubrir patrones previamente desconocidos o indetectables.
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
Comúnmente hay 4 tipos de algoritmos de aprendizaje automático. Conozcamos cada uno de ellos.
1. Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado incluye proporcionar al sistema ML datos etiquetados, lo que le ayuda a comprender cómo las variables únicas se conectan entre sí. Cuando se le presentan nuevos puntos de datos, el sistema aplica este conocimiento para hacer predicciones y decisiones.
2. Aprendizaje no supervisado
A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado no necesita datos etiquetados y utiliza varios métodos de agrupación para detectar patrones en grandes cantidades de datos no etiquetados.
3. Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo implica entrenar a un agente para actuar en un contexto específico recompensándolo o castigándolo por sus acciones.
4. Aprendizaje de transferencia
El aprendizaje de transferencia incluye el uso del conocimiento de actividades anteriores para aprender nuevas habilidades de manera eficiente.
Ahora, para tener más comprensión, exploremos algunos ejemplos de aprendizaje automático.
Ejemplos de aprendizaje automático
Entendamos el aprendizaje automático más claramente a través de ejemplos de la vida real.
1. Reconocimiento de imágenes: el aprendizaje automático se aplica en fotografías y videos para reconocer objetos, personas, puntos de referencia y otros elementos visuales. Google Fotos utiliza ML para comprender rostros, ubicaciones y otros elementos en las imágenes para que puedan buscarse y clasificarse convenientemente.
2. Procesamiento del lenguaje natural (PNL): La PNL permite a las máquinas interpretar el lenguaje como lo hacen los humanos. Los chatbots automatizados de servicio al cliente, por ejemplo, utilizan algoritmos de ML para responder consultas de manera confiable al comprender el texto y reconocer el propósito detrás de él.
3. Reconocimiento de voz: ML se utiliza para permitir que las computadoras entiendan los patrones de habla. Esta tecnología se utiliza para aplicaciones de reconocimiento de voz como Alexa de Amazon o Siri de Apple.
4. Motores de recomendación: los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos y hacen sugerencias basadas en esos patrones. Netflix, por ejemplo, aplica algoritmos de aprendizaje automático para sugerir películas o programas de televisión a los espectadores.
5. Coches autónomos: El aprendizaje automático está en el corazón de los coches autónomos. Se utiliza para la detección de objetos y la navegación, lo que permite a los automóviles identificar y navegar alrededor de los obstáculos en su entorno.
Ahora, esperamos que obtenga una comprensión clara del aprendizaje automático. Ahora, es el momento perfecto para explorar la Inteligencia Artificial (IA). Entonces, sin más preámbulos, profundicemos en la IA.
Comprender la inteligencia artificial (IA)
La inteligencia artificial (IA) es un tipo de tecnología que intenta replicar las capacidades de la inteligencia humana, como la resolución de problemas, la toma de decisiones y el reconocimiento de patrones. En previsión de las circunstancias cambiantes y los nuevos conocimientos, los sistemas de IA están diseñados para aprender, razonar y autocorregirse.
Los algoritmos en los sistemas de IA utilizan conjuntos de datos para obtener información, resolver problemas y elaborar estrategias de toma de decisiones. Esta información puede provenir de una amplia gama de fuentes, incluidos sensores, cámaras y comentarios de los usuarios.
La IA ha existido durante varias décadas y ha crecido en sofisticación con el tiempo. Se utiliza en diversas industrias, incluyendo la banca, la atención médica, la fabricación, el comercio minorista e incluso el entretenimiento. La IA está transformando rápidamente la forma en que las empresas funcionan e interactúan con los clientes, lo que la convierte en una herramienta indispensable para muchas empresas.
En el mundo moderno, la IA se ha vuelto más común que nunca. Las empresas están recurriendo a tecnologías impulsadas por IA, como el reconocimiento facial, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los asistentes virtuales y los vehículos autónomos para automatizar procesos y reducir costos.
En última instancia, la IA tiene el potencial de revolucionar muchos aspectos de la vida cotidiana al proporcionar a las personas soluciones más eficientes y efectivas. A medida que la IA continúa evolucionando, promete ser una herramienta invaluable para las empresas que buscan aumentar su ventaja competitiva.
Tenemos muchos ejemplos de IA asociados con nuestra vida cotidiana. Exploremos algunos de ellos:
Se utilizan en centros comerciales para ayudar a los clientes y en fábricas para ayudar en las operaciones diarias. Además, también puede contratar desarrolladores de IA para desarrollar robots impulsados por IA para sus negocios. Además de estos, los robots impulsados por IA también se utilizan en otras industrias, como el ejército, la salud, el turismo y más.
4. Asistentes de voz: La inteligencia artificial es utilizada por asistentes de voz virtuales como Siri, Alexa y Google Home para comprender los comandos de lenguaje natural y responder adecuadamente.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es utilizado por estos asistentes de voz para comprender los comandos del usuario y responder con información pertinente.
5. Reconocimiento de imágenes: El reconocimiento de imágenes es un tipo de aplicación de inteligencia artificial (IA) que utiliza redes neuronales como una forma de reconocer objetos en una imagen o cuadro de video. Se puede utilizar en tiempo real para identificar objetos, emociones e incluso gestos.
Los ejemplos de IA y aprendizaje automático son bastante similares y confusos. Ambos parecen similares a primera vista, pero en realidad, son diferentes.
De hecho, el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Para explicar esto más claramente, diferenciaremos entre IA y aprendizaje automático.
Aprendizaje Automático s Inteligencia Artificial: ¡las diferencias clave!
El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) son dos conceptos relacionados pero diferentes. Si bien ambos se pueden usar para construir soluciones informáticas potentes, tienen algunas diferencias importantes.
1. Enfoque:
Una de las principales diferencias entre ML e IA es su enfoque. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de sistemas que puedan aprender de los datos y hacer predicciones sobre resultados futuros. Esto requiere algoritmos que puedan procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y generar información a partir de ellos.
La IA, por otro lado, implica la creación de sistemas que pueden pensar, razonar y tomar decisiones por sí mismos. En este sentido, los sistemas de IA tienen la capacidad de «pensar» más allá de los datos que se les dan y proponer soluciones que son más creativas y eficientes que las derivadas de los modelos de ML.
2. Tipo de problemas que resuelven:
Otra diferencia entre ML e IA son los tipos de problemas que resuelven. Los modelos de ML se utilizan normalmente para resolver problemas predictivos, como predecir los precios de las acciones o detectar fraude.
Sin embargo, la IA se puede utilizar para resolver problemas más complejos, como el procesamiento del lenguaje natural y las tareas de visión por computadora.
3. Consumo de energía informática:
Finalmente, los modelos de ML tienden a requerir menos potencia de cálculo que los algoritmos de IA. Esto hace que los modelos de ML sean más adecuados para aplicaciones donde el consumo de energía es importante, como en dispositivos móviles o dispositivos IoT.
En palabras sencillas, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son campos relacionados pero distintos. Tanto AI como ML se pueden usar para crear soluciones informáticas potentes, pero tienen diferentes enfoques y tipos de problemas que resuelven y requieren diferentes niveles de potencia informática.
Por otro lado, la IA enfatiza el desarrollo de máquinas de autoaprendizaje que pueden interactuar con el entorno para identificar patrones, resolver problemas y tomar decisiones.
Ambos son importantes para las empresas, y es importante comprender las diferencias entre los dos para aprovechar sus beneficios potenciales. Por lo tanto, es el momento adecuado para ponerse en contacto con una empresa de desarrollo de aplicaciones de IA, equipar su negocio de IA y aprendizaje automático y disfrutar de los beneficios de estas tecnologías.
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