AI vs. Machine Learning. Qué son y para qué se utilizan

Dos conceptos que tienes que conocer si te interesa el mundo de la tecnología.

En el mundo de la tecnología, hay dos términos que escuchamos frecuentemente: "Inteligencia Artificial" (AI, por sus siglas en inglés) y "Aprendizaje Automático" (o ML por Machine Learning). A menudo se utilizan indistintamente, pero en realidad, y aunque estén interrelacionados, no son lo mismo. En este artículo, exploraremos qué son la AI y el ML y para qué se utilizan. ¡Sigue leyendo!👇👇👇

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es un campo de la informática que busca crear máquinas capaces de realizar tareas que, hasta ahora, requerían de inteligencia humana. Estas tareas incluyen el razonamiento, la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones. La AI puede ser clasificada de varias maneras, pero una de las más comunes es en AI "débil" y "fuerte". La AI débil se refiere a sistemas diseñados y entrenados para una tarea específica, como el reconocimiento de voz o las recomendaciones de productos en línea. La AI fuerte, por otro lado, es un sistema con capacidades cognitivas generalizadas, similar a la inteligencia humana, aunque esta aún es más un concepto teórico que una realidad práctica.

👉Trabajar en Data Science: todo lo que tienes que saber¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El Aprendizaje Automático, por otro lado, es un subcampo de la AI que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programadas. El Machine Learning utiliza grandes conjuntos de datos para entrenar modelos, permitiendo que el sistema haga predicciones o tome decisiones basadas en patrones o características ocultas en los datos. El ML puede ser dividido en tres categorías principales: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

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Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, los algoritmos de ML son entrenados utilizando conjuntos de datos etiquetados. Un conjunto de datos etiquetado significa que cada ejemplo de los datos de entrada viene con una salida conocida o etiqueta. Por ejemplo, si estamos tratando de desarrollar un sistema que identifique si una imagen contiene un gato o un perro, el conjunto de datos de entrenamiento incluirá imágenes de gatos y perros, cada una etiquetada claramente con lo que representa.

El objetivo del aprendizaje supervisado es que el algoritmo aprenda de estos ejemplos etiquetados para poder hacer predicciones precisas cuando se le presenten nuevos datos no etiquetados. Se utiliza ampliamente en aplicaciones como la clasificación de correos electrónicos en spam y no spam, o en la predicción de precios de viviendas basada en características como el tamaño y la ubicación.

Aprendizaje No Supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado utiliza datos que no están etiquetados. El algoritmo intenta identificar patrones y estructuras inherentes en los datos sin ninguna guía específica sobre el resultado deseado. Un enfoque común en el aprendizaje no supervisado es el análisis de clusters o agrupamiento, donde el algoritmo intenta agrupar los datos en categorías basadas en sus similitudes.

Este tipo de ML es útil en situaciones donde no sabemos exactamente qué estamos buscando en los datos. Se utiliza en el análisis de segmentación de mercado, donde las empresas pueden no saber de antemano qué tipos de grupos de clientes existen, o en la detección de anomalías para identificar comportamientos atípicos o raros, como el fraude con tarjetas de crédito.

Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es una categoría de ML en la que el algoritmo aprende a tomar decisiones mediante la realización de acciones en un entorno para alcanzar un objetivo específico. Este aprendizaje se basa en el concepto de recompensa y penalización: un agente (el algoritmo) toma decisiones, y estas decisiones llevan a ciertos resultados o estados del entorno, por los que el agente recibe recompensas o penalizaciones.

Esta forma de aprendizaje es especialmente prominente en entornos donde el algoritmo debe tomar una serie de decisiones que están interconectadas, como en juegos (por ejemplo, en ajedrez) o en la navegación de robots autónomos. El algoritmo aprende de sus experiencias al interactuar con el entorno, mejorando su rendimiento y toma de decisiones con el tiempo para maximizar la recompensa acumulativa.

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Diferencias Clave entre AI y ML

1. Objetivo General vs. Específico: Mientras que la Inteligencia Artificial tiene un objetivo más amplio de simular la inteligencia humana general, el Machine Learning se concentra en la capacidad específica de una máquina para aprender de los datos.
   
2. Funcionalidad: La Inteligencia Artificial puede incluir una variedad de funcionalidades como el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y el reconocimiento de patrones, mientras que el Machine Learning se enfoca en el desarrollo de algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones.
   
3. Independencia: El Machine Learning es una forma de lograr la Inteligencia Artificial, pero no toda AI implica ML. Algunos sistemas de Inteligencia Artificial están basados en reglas fijas y lógica, sin necesidad de aprendizaje automático.

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Usos de la AI y el ML

1. Negocios y Finanzas: La Inteligencia Artificial y el Machine Learning se utilizan para el análisis de datos, la predicción de tendencias de mercado, la detección de fraudes y la personalización de experiencias de cliente.
   
2. Salud: En el sector de la salud, la Inteligencia Artificial ayuda en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, mientras que el Machine Learning puede analizar grandes volúmenes de datos médicos para identificar patrones y predecir brotes de enfermedades.
   
3. Tecnologías de Consumo: Desde asistentes virtuales como Siri y Alexa hasta recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están transformando nuestra experiencia digital diaria.
   
4. Automatización Industrial: La Inteligencia Artificial y el Machine Learning están impulsando la revolución de la Industria 4.0, mejorando la eficiencia operativa y permitiendo sistemas de mantenimiento predictivo.

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En resumen, pese a su estrecha relación, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático constituyen ramas únicas en el universo informático. A medida que se extienden sus aplicaciones prácticas, surgen oportunidades interesantes así como retos en campos tan variados como la medicina y las tecnologías de consumo. Ante la vertiginosa evolución de estas tecnologías, resulta esencial comprender tanto sus distinciones como su potencial, para poder explotar al máximo sus capacidades.

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