La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se han convertido en las tecnologías más comentadas en el entorno comercial de hoy en día, ya que las empresas están utilizando estas innovaciones para construir máquinas y aplicaciones inteligentes. Y aunque estos términos dominan los diálogos empresariales en todo el entorno, muchas personas tienen dificultades para diferenciarlos. Este blog te ayudará a comprender claramente la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y cómo se diferencian entre sí.
Antes de adentrarnos en los aspectos técnicos, veamos lo que los influyentes tecnológicos, personalidades de la industria y autores tienen que decir sobre estos tres conceptos.
La ia no tiene que ser malvada para destruir a la humanidad: si la ia tiene un objetivo y la humanidad se interpone en el camino, destruirá a la humanidad como una cuestión de curso sin siquiera pensarlo, sin resentimientos. - Elon Musk, empresario y inversor tecnológico.
Inteligencia artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, lo que estés haciendo, si no lo entiendes, apréndelo. porque de lo contrario, serás un dinosaurio en 3 años. - Mark Cuban, empresario estadounidense y personalidad televisiva.
En el aprendizaje profundo, los algoritmos que usamos ahora son versiones de los algoritmos que estábamos desarrollando en la década de 1980, la década de 1990. la gente estaba muy optimista acerca de ellos, pero resulta que no funcionaron muy bien. - Geoffrey Hinton, Padre del Aprendizaje Profundo.
Los tres términos se usan a menudo indistintamente, pero no se refieren exactamente a lo mismo.
Aquí hay una ilustración diseñada para ayudarnos a comprender las diferencias fundamentales entre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, es el proceso de impartir datos, información e inteligencia humana a las máquinas. El objetivo principal de la inteligencia artificial es desarrollar máquinas autosuficientes que puedan pensar y actuar como los humanos. Estas máquinas pueden imitar el comportamiento humano y realizar tareas mediante el aprendizaje y la resolución de problemas. La mayoría de los sistemas de IA simulan la inteligencia natural para resolver problemas complejos.
Echemos un vistazo a un ejemplo de un producto impulsado por IA: Amazon Echo.
Amazon Echo es un altavoz inteligente que utiliza Alexa, la tecnología de asistente virtual de IA desarrollada por Amazon. Amazon Alexa es capaz de interactuar por voz, reproducir música, configurar alarmas, reproducir audiolibros y proporcionar información en tiempo real, como noticias, clima, deportes e informes de tráfico.
Como se puede ver en la ilustración a continuación, la persona quiere saber la temperatura actual en Chicago. La voz de la persona se convierte primero en un formato legible por la máquina. Los datos formateados se envían al sistema de Amazon Alexa para su procesamiento y análisis. Finalmente, Alexa devuelve la salida de voz deseada a través de Amazon Echo.
Tipos de inteligencia artificial
- Máquinas reactivas: estos son sistemas que solo reaccionan. Estos sistemas no forman recuerdos y no utilizan experiencias pasadas para tomar nuevas decisiones.
- Memoria limitada: estos sistemas hacen referencia al pasado y la información se agrega a lo largo del tiempo. La información referenciada tiene una duración limitada.
- Teoría de la mente: esto abarca sistemas que pueden comprender las emociones humanas y cómo afectan la toma de decisiones. Se les entrena para ajustar su comportamiento en consecuencia.
- Autoconciencia: estos sistemas están diseñados y creados para ser conscientes de sí mismos. Comprenden sus propios estados internos, predicen los sentimientos de otras personas y actúan apropiadamente.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
- Traducción automática como Google Translate
- Vehículos autónomos como Waymo de Google
- Robots de IA como Sophia y Aibo
- Aplicaciones de reconocimiento de voz como Siri de Apple o OK Google
Ahora que hemos repasado los conceptos básicos de la inteligencia artificial, pasemos al aprendizaje automático y veamos cómo funciona.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una disciplina de la informática que utiliza algoritmos y análisis informáticos para construir modelos predictivos que pueden resolver problemas empresariales.
Según McKinsey & Co., el aprendizaje automático se basa en algoritmos que pueden aprender a partir de datos sin depender de la programación basada en reglas.
El libro de Tom Mitchell sobre aprendizaje automático dice: se dice que un programa de computadora aprende de la experiencia e con respecto a alguna clase de tareas t y medida de rendimiento p, si su rendimiento en tareas en t, medido por p, mejora con la experiencia e.
Como puedes ver, el aprendizaje automático tiene numerosas definiciones. Pero, ¿cómo funciona realmente?
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático accede a grandes cantidades de datos (estructurados y no estructurados) y aprende de ellos para predecir el futuro. Aprende de los datos utilizando múltiples algoritmos y técnicas. A continuación, se muestra un diagrama que muestra cómo una máquina aprende de los datos.
Ahora que te hemos presentado los conceptos básicos del aprendizaje automático y cómo funciona, veamos los diferentes tipos de métodos de aprendizaje automático.
Tipos de aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican en tres categorías principales:
Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, los datos ya están etiquetados, lo que significa que conoces la variable objetivo. Utilizando este método de aprendizaje, los sistemas pueden predecir resultados futuros basados en datos pasados. Se requiere que se proporcione al menos una variable de entrada y salida al modelo para entrenarlo.
A continuación se muestra un ejemplo de un método de aprendizaje supervisado. El algoritmo se entrena utilizando datos etiquetados de perros y gatos. El modelo entrenado predice si la nueva imagen es la de un gato o un perro.
Algunos ejemplos de aprendizaje supervisado incluyen regresión lineal, regresión logística, máquinas de vectores de soporte, Naive Bayes y árbol de decisiones.
Aprendizaje no supervisado
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado utilizan datos no etiquetados para descubrir patrones por sí mismos. Los sistemas son capaces de identificar características ocultas de los datos de entrada proporcionados. Una vez que los datos son más legibles, los patrones y similitudes se vuelven más evidentes.
A continuación se muestra un ejemplo de un método de aprendizaje no supervisado que entrena un modelo utilizando datos no etiquetados. En este caso, los datos consisten en diferentes vehículos. El objetivo del modelo es clasificar cada tipo de vehículo.
Algunos ejemplos de aprendizaje no supervisado incluyen agrupamiento k-means, agrupamiento jerárquico y detección de anomalías.
Aprendizaje por refuerzo
El objetivo del aprendizaje por refuerzo es entrenar a un agente para completar una tarea en un entorno incierto. El agente recibe observaciones y una recompensa del entorno y envía acciones al entorno. La recompensa mide qué tan exitosa es la acción con respecto a la finalización de la tarea objetivo.
A continuación se muestra un ejemplo que muestra cómo se entrena a una máquina para identificar formas.
Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje por refuerzo incluyen Q-learning y redes neuronales Deep Q-learning.
Procesos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático implica siete pasos:
- Recopilación de datos.
- Preparación de datos.
- Selección de modelo.
- Entrenamiento del modelo.
- Evaluación del modelo.
- Ajuste del modelo.
- Implementación del modelo.
Aplicaciones del aprendizaje automático
- Pronóstico de ventas para diferentes productos.
- Análisis de fraudes en la banca.
- Recomendaciones de productos.
- Predicción de precios de acciones.
Ahora que hemos explorado el aprendizaje automático y sus aplicaciones, centrémonos en el aprendizaje profundo, en qué consiste y cómo es diferente de la IA y el aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro humano. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden trabajar con una enorme cantidad de datos, tanto estructurados como no estructurados. El concepto fundamental del aprendizaje profundo radica en las redes neuronales artificiales, que permiten a las máquinas tomar decisiones.
La diferencia principal entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático es la forma en que se presenta los datos a la máquina. Los algoritmos de aprendizaje automático generalmente requieren datos estructurados, mientras que las redes de aprendizaje profundo trabajan en múltiples capas de redes neuronales artificiales.
Así es como se ve una red neuronal simple:
La red tiene una capa de entrada que acepta entradas de los datos. La capa oculta se utiliza para encontrar características ocultas de los datos. La capa de salida proporciona la salida esperada.
A continuación se muestra un ejemplo de una red neuronal que utiliza grandes conjuntos de datos no etiquetados de retinas oculares. El modelo de red se entrena con estos datos para determinar si una persona tiene retinopatía diabética o no.
Ahora que tenemos una idea de qué es el aprendizaje profundo, veamos cómo funciona.
¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
Calcula las sumas ponderadas. La suma calculada de los pesos se pasa como entrada a la función de activación. La función de activación toma la suma ponderada de la entrada como entrada de la función, agrega un sesgo y decide si la neurona debe dispararse o no. La capa de salida proporciona la salida predicha. El modelo compara la salida del modelo con la salida real. Después de entrenar la red neuronal, el modelo utiliza el método de retropropagación para mejorar el rendimiento de la red. La función de costo ayuda a reducir la tasa de error.
En el siguiente ejemplo, se utiliza el aprendizaje profundo y las redes neuronales para identificar el número en una placa de matrícula. Esta técnica es utilizada por muchos países para identificar infractores de las reglas y vehículos que exceden los límites de velocidad.
Tipos de redes neuronales profundas
- Redes neuronales convolucionales (CNN) - Las CNN son una clase de redes neuronales profundas que se utilizan principalmente para el análisis de imágenes.
- Redes neuronales recurrentes (RNN) - Las RNN utilizan información secuencial para construir un modelo. A menudo funcionan mejor para modelos que tienen que memorizar datos pasados.
- Redes generativas adversarias (GAN) - Las GAN son arquitecturas algorítmicas que utilizan dos redes neuronales para crear nuevas instancias sintéticas de datos que pasan por datos reales. Una GAN entrenada en fotografías puede generar nuevas fotografías que parecen al menos superficialmente auténticas para los observadores humanos.
- Redes de creencia profunda (DBN) - DBN es un modelo gráfico generativo que está compuesto por múltiples capas de variables latentes llamadas unidades ocultas. Cada capa está interconectada, pero las unidades no lo están.
Aplicaciones del aprendizaje profundo
- Detección de tumores cancerosos.
- Bot de subtítulos para imágenes.
- Generación de música.
- Coloración de imágenes.
- Detección de objetos.
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