Qué es el aprendizaje automático Qué es el aprendizaje profundo Diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

En los últimos años, junto con la explosión de la revolución industrial 4.0, términos como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y aprendizaje profundo se han popularizado gradualmente y se han convertido en conceptos que los ciudadanos de la era 4.0 deben comprender.

La relación entre estos tres conceptos se puede explicar viéndolos como círculos, donde la IA, la primera idea, es el círculo más grande, seguido del aprendizaje automático, el concepto que viene a continuación, y finalmente el aprendizaje profundo, que impulsa el auge actual de la IA. es el círculo más pequeño.

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Por supuesto, construir un sistema de IA es extremadamente complejo, pero entenderlo no es tan difícil. La mayoría de las IA actuales son máquinas de adivinar realmente buenas (similares a nuestros cerebros). Le das al sistema un conjunto de datos (como los números del 1 al 10) y le pides al sistema que cree un modelo (x + 1, comenzando en 0) y haga predicciones. (El próximo número será el once). No hay magia, eso es lo que hace el cerebro humano todos los días: usar lo que sabemos para adivinar lo desconocido.

Lo que diferencia a la IA de otros programas informáticos es que en lugar de tener que crear programas específicos para cada caso, podemos enseñar completamente la IA (aprendizaje automático) y además tiene la capacidad de aprendizaje profundo automático, estos tres conceptos básicamente se pueden definir de la siguiente manera :

Inteligencia Artificial (IA): una máquina que puede imitar el comportamiento y el pensamiento humanos.

Aprendizaje automático: Una función de IA que permite a los expertos entrenar a la IA para que reconozca patrones en los datos y haga predicciones.

Entrenamiento avanzado: Una pequeña técnica de aprendizaje automático que permite que las máquinas se enseñen a sí mismas.

La relación entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

  1. ¿Qué es la IA?
    1. Inteligencia artificial: un cerebro humano en forma de máquina
  2. ¿Qué es el aprendizaje automático?
    1. Aprendizaje automático: un enfoque de IA
  3. ¿Qué es el aprendizaje profundo?
    1. Aprendizaje profundo - técnica de aprendizaje automático
  4. Conclusión

¿Qué es la IA?

Inteligencia artificial: un cerebro humano en forma de máquina

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La IA se puede definir como una rama de la informática que se ocupa de la automatización de comportamientos inteligentes. La IA es parte de la informática y, por lo tanto, debe basarse en principios teóricos sólidos y aplicables del campo. En pocas palabras: es la inteligencia de las máquinas creadas por humanos. Esta inteligencia puede pensar, pensar, aprender... como la inteligencia humana. Procesa datos a una escala cada vez mayor, más sistemática, más científica y más rápida que los humanos.

Sin embargo, en la actualidad, la tecnología de IA todavía es muy limitada, por ejemplo, Alexa, una gran ama de llaves, uno de los íconos más populares de las aplicaciones de inteligencia artificial, pero aún no puede pasar la prueba de Turing.

En resumen, lo que hacemos con la IA ahora radica en el concepto de "IA estrecha". Esta tecnología es capaz de realizar tareas específicas de una manera similar o mejor que los humanos. Ejemplos de "IA estrecha" en la práctica son Tecnología de Pinterest para clasificación de imágenes o reconocimiento facial para etiquetar amigos en Facebook.

Estas tecnologías representan algún aspecto de la inteligencia humana, pero ¿cómo es eso posible? ¿De dónde viene esta sabiduría? Pasemos a la siguiente ronda: aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Aprendizaje automático: un enfoque de IA

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El aprendizaje automático es un término amplio que se refiere al acto de entrenar una computadora para mejorar en una tarea que está realizando. Más específicamente, el aprendizaje automático se refiere a cualquier sistema en el que el rendimiento de una computadora en una tarea mejora después de realizar esa tarea muchas veces. En otras palabras, la habilidad más básica del aprendizaje automático es usar un algoritmo para analizar la información disponible, aprender de ella y luego tomar una decisión o predicción sobre algo apropiado. En lugar de crear una pieza de software con instrucciones y acciones detalladas para realizar una tarea específica, la computadora se "entrena" utilizando datos y algoritmos para aprender cómo realizar la tarea.

Sin el aprendizaje automático, la IA actual sería bastante limitada porque le da a las computadoras el poder de reconocer cosas sin ser programadas explícitamente.Como ejemplo de un tipo de aprendizaje automático, supongamos que desea que un programa pueda identificar gatos en fotos:

  1. Primero, le das a la IA un conjunto de características del gato para que la máquina las reconozca, como el color del pelaje, la forma del cuerpo, el tamaño, etc.
  2. Luego, envía algunas imágenes a la IA, donde algunas o todas las imágenes se pueden etiquetar como "gato" para que la máquina pueda para seleccionar de manera más efectiva características y detalles relacionados con los gatos.
  3. Después de que la máquina obtiene todos los datos necesarios sobre los gatos, necesita saber cómo encontrar un gato en una foto: "Si la imagen contiene ciertos detalles X, Y o Z, existe un 95% de posibilidades de que tal vez sea un gato".

En general, la aplicación del aprendizaje automático hoy en día es extremadamente popular y su utilidad es innegable.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Aprendizaje profundo - técnica de aprendizaje automático

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Se puede decir que la IA ha avanzado bastante hasta ahora. Piense en ello como un tipo de aprendizaje automático con "redes neuronales" profundas que pueden procesar datos de una manera similar al cerebro humano. la diferencia aquí es que las personas no tendrán que enseñar un programa para aprender profundamente cómo se ve un gato, sino que solo deben proporcionarle todas las imágenes de gatos que necesita y lo resolverá por sí mismo. , autoestudio. Los pasos para son los siguientes:

  1. Dale a la máquina muchas fotos de gatos.
  2. El algoritmo inspeccionará la imagen para ver características y detalles comunes entre las imágenes.
  3. Cada imagen se decodificará con varios niveles de detalle, desde formas generales grandes hasta mosaicos cada vez más pequeños. Si una forma o líneas se repiten muchas veces, el algoritmo las marcará como una característica importante.
  4. Después de analizar las imágenes requeridas, el algoritmo ahora sabrá qué patrones proporcionan la evidencia más sólida de los gatos, y todo lo que los humanos tienen que hacer es proporcionar los datos sin procesar.

En pocas palabras: el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático en el que la máquina se enseña a sí misma. El aprendizaje profundo requiere mucha más entrada de datos y poder de cómputo que el aprendizaje automático, pero ya ha comenzado a ser implementado por grandes empresas tecnológicas como Facebook y Amazon. Entre ellos, uno de los nombres más famosos en el aprendizaje automático es AlphaGo, una computadora que puede jugar Go contra sí misma hasta que pueda predecir los movimientos más precisos, suficientes para derrotar a muchos campeones mundiales.

Conclusión

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El aprendizaje profundo ha hecho posible aplicarlo a muchos problemas de máquinas del mundo real al tiempo que expande el campo general de la inteligencia artificial. El aprendizaje profundo está alterando la forma en que trabajan los humanos al hacer que todo tipo de máquinas de asistencia funcionen de manera similar o idéntica a los humanos. Automóviles sin conductor, mejor atención médica... Todo se ha realizado hoy en día. La IA es el presente y el futuro del mundo. Con la ayuda del aprendizaje profundo, la IA puede hacer realidad el sueño de ciencia ficción que hemos imaginado durante mucho tiempo.

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