{"id":20422,"date":"2021-05-21T16:06:08","date_gmt":"2021-05-21T14:06:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.contents.com\/deep-learning-machine-learning-inteligencia-artificial-diferencias\/"},"modified":"2024-05-16T02:40:56","modified_gmt":"2024-05-16T00:40:56","slug":"deep-learning-machine-learning-inteligencia-artificial-diferencias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.contents.com\/es\/magazine\/inteligencia-artificial\/deep-learning-machine-learning-inteligencia-artificial-diferencias\/","title":{"rendered":"Deep learning, machine learning y inteligencia artificial: \u00bfcu\u00e1les son las diferencias?"},"content":{"rendered":"

Comprender cu\u00e1les son los aspectos principales de inteligencia artificial<\/a>, machine learning and deep learning ayuda a comprender c\u00f3mo funcionan y en qu\u00e9 \u00e1mbitos se pueden aplicar.<\/p>\n

Inteligencia artificial, deep learning and machine learning: las diferencias<\/h2>\n

Se oye mucho hablar de inteligencia artificial y, \u00faltimamente, los conceptos de machine learning and deep learning tambi\u00e9n se est\u00e1n extendiendo mucho. Estos \u00faltimos, a veces, se utilizan incorrectamente como sin\u00f3nimos de inteligencia artificial, pero en realidad expresan tres conceptos muy diferentes.<\/p>\n

El t\u00e9rmino \u00abinteligencia artificial\u00bb<\/strong> (AI o IA), de hecho, fue acu\u00f1ado por primera vez en los a\u00f1os 50, y se refiere a todas aquellas m\u00e1quinas computacionales capaces de realizar tareas t\u00edpicas de la inteligencia humana<\/strong>.\u00a0El machine learning es<\/strong> simplemente una manera de llegar a la inteligencia artificial<\/strong>, mientras que el deep learning es uno de los m\u00faltiples enfoques relacionados con el machine learning.<\/strong><\/p>\n

Veamos ahora con m\u00e1s detalle las diferencias entre estos tres conceptos.<\/p>\n

Inteligencia artificial<\/h3>\n

La inteligencia artificial se refiere a todas las acciones t\u00edpicas del intelecto humano que, sin embargo, son llevadas a cabo por los ordenadores.<\/strong> Estas incluyen la comprensi\u00f3n del lenguaje, el reconocimiento de objetos y sonidos, la resoluci\u00f3n de problemas, la planificaci\u00f3n de acciones y el aprendizaje.<\/p>\n

La inteligencia artificial suele combinarse con el Internet of things (Iot), creando una relaci\u00f3n similar a la del cerebro y el cuerpo humano. Nuestro cuerpo, a trav\u00e9s de las entradas sensoriales, logra reconocer ciertas situaciones y realizar las correspondientes acciones. Son precisamente las entradas sensoriales las que impulsan a nuestro cerebro a tomar decisiones, enviando se\u00f1ales al cuerpo para controlar sus movimientos.<\/p>\n

La Iot funciona m\u00e1s o menos de la misma manera. Esa funciona gracias a un conjunto de sensores conectados y, gracias a la inteligencia artificial, es posible dar sentido a todos los datos adquiridos. Por \u00faltimo, a trav\u00e9s del sistema de control, el coraz\u00f3n del circuito, es posible tomar decisiones y accionar los de movimiento, como los brazos de los robots.<\/p>\n

Machine learning<\/h3>\n

El machine learning es una de las opciones posibles para implementar la inteligencia artificial.<\/strong> M\u00e1s concretamente, es una especie de subconjunto de la IA que se centra en la capacidad de las m\u00e1quinas de recibir una serie de datos para su aprendizaje aut\u00f3nomo. En efecto, los algoritmos se modifican a medida que se recibe m\u00e1s informaci\u00f3n sobre lo que est\u00e1n elaborando.<\/p>\n

El t\u00e9rmino \u00abmachine learning\u00bb, de hecho, fue acu\u00f1ado despu\u00e9s de la inteligencia artificial, y con \u00e9l se indica la capacidad de una m\u00e1quina para aprender sin haber sido programada expl\u00edcitamente. En esencia, el machine learning \u00abadiestra\u00bb el algoritmo a aprender de diversas situaciones ambientales.<\/strong> Esto implica el uso de enormes cantidades de datos y, por supuesto, un algoritmo eficiente que puede mejorar y adaptarse constantemente a las situaciones que se producen.<\/p>\n

El machine learning, por lo tanto, automatiza la construcci\u00f3n del modelo anal\u00edtico, utilizando modelos estad\u00edsticos, investigaciones operativas y m\u00e9todos de redes neuronales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. De este modo, se consigue construir un sistema de c\u00e1lculo formado por unidades interconectadas, como las neuronas. Estas unidades procesan la informaci\u00f3n respondiendo a entradas externas y luogo la ransmiten a otras unidades.<\/p>\n

Para comprender mejor el concepto de machine learning, un ejemplo cl\u00e1sico son los sistemas de visi\u00f3n artificial. En estos, los ordenadores son capaces de reconocer objetos adquiridos digitalmente por sensores de imagen. En este caso, el algoritmo utilizado debe ser capaz de reconocer ciertos objetos, aprender de las situaciones y almacenar los datos. Todo esto de modo que pueda reutilizar eficazmente esa informaci\u00f3n en las pr\u00f3ximas adquisiciones de visi\u00f3n artificial.<\/p>\n

Deep learning<\/h3>\n

El deep learning, o aprendizaje profundo, es uno de los enfoques del machine learning. Eso se inspira en la estructura del cerebro humano,<\/strong> es decir, la interconexi\u00f3n entre las neuronas. Utiliza enormes modelos de redes neuronales con varias unidades de procesamiento y aprovecha los avances computacionales y las t\u00e9cnicas de entrenamiento para aprender modelos complejos a trav\u00e9s de una enorme cantidad de datos.<\/p>\n

Debido a los numerosos niveles involucrados, el deep learning a veces se denomina simplemente \u00abred neuronal profunda\u00bb. Por lo general, se aplica al reconocimiento de im\u00e1genes o sonidos, como la voz humana.<\/p>\n

Iot y inteligencia artificial<\/h4>\n

En los \u00faltimos tiempos, tanto el deep learning y el machine learning han dado enormes pasos hacia la inteligencia artificial, haciendo as\u00ed mejor el IA.<\/p>\n

Los avances tecnol\u00f3gicos en el \u00e1mbito de la electr\u00f3nica siguen guiando la simbiosis AI y Iot.<\/strong> Por ejemplo, los avances en el procesamiento de ordenadores y el almacenamiento de datos han permitido recoger y analizar m\u00e1s datos. La reducci\u00f3n de los chips de ordenador y la mejora de las t\u00e9cnicas de producci\u00f3n implican sensores m\u00e1s econ\u00f3micos y potentes. Adem\u00e1s, la conectividad inal\u00e1mbrica ofrece un alto volumen de datos a precios muy econ\u00f3micos, permitiendo a los sensores enviar datos ilimitados.<\/p>\n

Todos estos avances nos est\u00e1n llevando a la creaci\u00f3n de m\u00e1quinas inteligentes que est\u00e1n entrando en nuestra vida cotidiana.<\/strong><\/p>\n

Sin embargo, para garantizar un desarrollo continuo tanto de la inteligencia artificial como del machine learning y el del deep learning, es necesario que los datos que gu\u00edan los algoritmos y las decisiones correspondientes sean de alta calidad para una correcta interpretaci\u00f3n.<\/p>\n

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