Las personas a menudo usan los términos "aprendizaje automático" e "inteligencia artificial" (IA) por igual, pero existen diferencias importantes entre los dos. Descubra cuáles son y cómo la IA está cambiando nuestro mundo. En este artículo, obtendrá más información sobre la IA frente al aprendizaje automático, sus ejemplos, la IA simbólica frente al aprendizaje automático, la ciencia de datos frente a la IA frente al aprendizaje automático y los tipos de aprendizaje automático.
IA vs aprendizaje automático
La IA es, en los términos más simples, un software de computadora que imita la forma en que las personas piensan para que pueda realizar tareas complicadas como analizar, razonar y aprender. El aprendizaje automático, por otro lado, es una rama de la IA que utiliza algoritmos entrenados en datos para crear modelos que pueden realizar este tipo de trabajos complicados. La mayor parte de la IA actual implica trabajar con aprendizaje automático, por lo tanto, las palabras se usan indistintamente con frecuencia. Pero AI es la gran idea de hacer que el software y los sistemas de computadora razonen como las personas, mientras que ML es solo una forma de hacerlo.
Inteligencia Artificial (AI)
La inteligencia artificial es una rama de la informática que se utiliza para crear sistemas informáticos que pueden actuar como humanos. Está hecho de las palabras "artificial" e "inteligencia", e implica "poder de pensamiento creado por humanos". Entonces, podemos decir que la inteligencia artificial es un tipo de tecnología que nos permite crear sistemas inteligentes que pueden actuar como humanos. El sistema de Inteligencia Artificial no necesita ser diseñado con anticipación. En su lugar, utiliza algoritmos que pueden funcionar por sí solos. Utiliza métodos de aprendizaje automático como el algoritmo de aprendizaje por refuerzo y redes neuronales de aprendizaje profundo. La IA se usa en muchos lugares, como Siri, AlphaGo de Google, jugar al ajedrez con IA, etc.
Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático es el proceso de aprendizaje a partir de datos. Se puede describir como una rama de la inteligencia artificial que permite que las computadoras recopilen conocimiento de datos o experiencias pasadas sin tener que programarlas explícitamente. El aprendizaje automático ayuda a un sistema informático a utilizar datos anteriores para hacer predicciones o tomar algunas decisiones sin estar específicamente programado para hacerlo. Un modelo de aprendizaje automático necesita usar una gran cantidad de datos semiestructurados y estructurados para obtener resultados precisos o formular predicciones sobre la base de esos datos.
Ejemplos de IA vs ML
Los siguientes son los ejemplos de AI vs ML
Ejemplos de IA
La inteligencia artificial puede hacer trabajos muy bien, pero aún no ha llegado al punto en que pueda conectarse con las personas en un nivel emocional. Sin embargo, aquí hay algunos ejemplos de IA.
#1. robótica
Un robot industrial es un excelente ejemplo de IA. Los robots industriales pueden verificar su propia precisión y rendimiento, y también pueden detectar cuándo necesitan reparación para evitar costosos tiempos de inactividad. También puede actuar en lugares en los que nunca ha estado antes.
#2. Asistentes personales
Las herramientas de asistente personal, que son dispositivos de interfaz humano-IA, son otro tipo de IA. Google Home, Siri de Apple, Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft son los asistentes personales más famosos. Los usuarios pueden usar estos asistentes personales para buscar información, reservar hoteles, agregar eventos a sus calendarios, obtener respuestas a sus preguntas, programar reuniones, enviar mensajes de texto o correos electrónicos, etc.
Ejemplos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático, o ML, es un tipo de IA que puede aprender automáticamente de los datos sin codificación o asistencia de expertos en la materia. Estos son algunos ejemplos de ML.
#1. Recomendaciones de productos
La mayoría de los sitios de comercio electrónico tienen herramientas que utilizan el aprendizaje automático para hacer sugerencias sobre diferentes productos en función de datos anteriores. Por ejemplo, si busca en Amazon libros sobre aprendizaje automático y luego compra uno de ellos, la página de inicio de Amazon le mostrará una lista de otros libros sobre aprendizaje automático si regresa después de un período de tiempo determinado. También le dice qué comprar en función de lo que le ha gustado, puesto en su carrito de compras y hecho otras cosas similares.
#2. Filtrado de correo no deseado y malware
Los correos electrónicos comerciales masivos no deseados (llamados "spam") son un gran problema para las personas que usan Internet. La mayoría de los proveedores de servicios de correo electrónico en la actualidad utilizan herramientas de aprendizaje automático para aprender automáticamente a detectar correos electrónicos no deseados y mensajes falsos. Por ejemplo, los bloqueadores de correo no deseado de Gmail y Yahoo hacen más que simplemente usar reglas preestablecidas para buscar correos electrónicos no deseados. A medida que continúan clasificando el spam, crean sus propias reglas nuevas basadas en lo que han aprendido.
IA simbólica vs aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial Simbólica (IA) es una rama de la IA que se ocupa del manejo y manipulación de símbolos o ideas en lugar de números. El objetivo de la IA simbólica es crear sistemas inteligentes que puedan pensar y razonar como humanos mediante la expresión y manipulación de datos, así como el razonamiento basado en reglas lógicas.
La IA simbólica frente al aprendizaje automático significa que es diferente de métodos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo porque no necesita muchos datos de entrenamiento. La IA simbólica, por otro lado, se basa en representar y razonar sobre el conocimiento. Esto lo hace mejor para áreas donde el conocimiento está bien definido y puede representarse en reglas lógicas.
Por el contrario, el aprendizaje automático necesita grandes conjuntos de datos para identificar patrones y generar predicciones. El aprendizaje profundo emplea redes neuronales para aprender características directamente de los datos. Esto lo hace bueno para áreas con datos complejos y no estructurados.
Cuándo usar cada método depende del tipo de problema y de la información disponible. La IA simbólica funciona bien en áreas donde el conocimiento es claro y organizado, mientras que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo funcionan bien en áreas con muchos datos y patrones complicados.
Ciencia de datos vs IA vs Aprendizaje automático
Data Science usa IA (y su subconjunto, Machine Learning) para comprender datos históricos, detectar tendencias y hacer predicciones. En este caso, la IA y el aprendizaje automático ayudan a los científicos de datos a encontrar ideas a partir de los datos que recopilan.
Como ya se dijo, Machine Learning es un tipo de IA que lleva a Data Science al siguiente nivel de automatización. La ciencia de datos y el aprendizaje automático están relacionados de muchas maneras. Parte del campo de la ciencia de datos es el aprendizaje automático. La ciencia de datos brinda a los algoritmos de aprendizaje automático datos que utilizan para aprender y volverse más inteligentes y mejores para hacer predicciones. Entonces, los sistemas de Machine Learning necesitan los datos porque no pueden aprender sin usarlos como un conjunto de entrenamiento.
Diferencias clave en inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos
La inteligencia artificial significa que, de alguna manera, la máquina actúa como una persona. El aprendizaje automático es una parte de la IA, lo que significa que convive con otras partes de la IA. Machine Learning es un conjunto de métodos que permiten a las computadoras sacar conclusiones de los datos y dar esas conclusiones a las aplicaciones de IA.
La ciencia de datos es útil para algo más que inteligencia artificial y aprendizaje automático. En Data Science, el conocimiento puede provenir de máquinas, procesos mecánicos, sistemas de TI, etc. Puede que no se trate de aprender en absoluto. Podría ser solo una forma de mostrar hechos.
La IA también se puede utilizar como una herramienta para obtener información sobre los datos en Data Science. La principal diferencia es que Data Science analiza todo el proceso de recopilación, preparación y análisis de datos. No se trata solo de las partes matemáticas o estadísticas. Por lo tanto, mientras los especialistas en aprendizaje automático e inteligencia artificial están ocupados desarrollando algoritmos a lo largo del ciclo de vida de un proyecto, los científicos de datos deben ser más adaptables y cambiar entre diferentes ocupaciones de datos según lo que requiera el proyecto.
El análisis, la representación y la realización de predicciones son partes de la ciencia de datos. Utiliza diferentes métodos estadísticos. AI y Machine Learning, por otro lado, usan modelos y algoritmos para adivinar lo que sucederá en el futuro.
AI vs Machine Learning vs Data Science: cómo funcionan juntos
El aprendizaje automático es una rama de la IA que intenta hacer que las máquinas aprendan y actúen como lo hacen las personas, al mismo tiempo que mejoran su propio aprendizaje con el tiempo. La parte más importante de la ciencia de datos es obtener nuevos resultados de los datos, como encontrar significado, encontrar problemas que no sabía que existían o solucionar problemas difíciles. Para obtener estos resultados, puede considerarlo como un proceso de recopilación de datos, prepararlos, analizarlos y mejorarlos. La IA y el aprendizaje automático son herramientas que la ciencia de datos utiliza para obtener información real y útil. Las herramientas que permiten a las personas normales convertirse en científicos de datos y obtener nuevos conocimientos a partir de los datos ahora se utilizan cada vez más.
En resumen, como puede ver en todos estos ejemplos, la IA, la ciencia de datos y el aprendizaje automático no están destinados a reemplazar a los humanos en sus roles analíticos, tácticos o estratégicos. En cambio, están destinados a ayudar a los humanos a lograr nuevos progresos al trabajar con ellos. En cambio, puede verse como una herramienta que puede ayudar a las personas a obtener nuevas ideas, estar más motivadas y ayudar a que la empresa funcione mejor.
Tipos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el proceso de dar a una máquina una gran cantidad de datos para que pueda aprender de ellos y hacer predicciones, encontrar tendencias u ordenar datos. Hay tres tipos de aprendizaje automático: entrenamiento supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje mediante retroalimentación.
Una empresa de consultoría de negocios llamada Gartner cree que supervisado aprendizaje seguirá siendo la forma más popular para que los líderes de TI empresariales utilicen el aprendizaje automático en 2022 [2]. En este tipo de aprendizaje automático, los datos anteriores sobre entradas y salidas se introducen en algoritmos de aprendizaje automático. El procesamiento se realiza entre cada conjunto de entradas y salidas, lo que permite que el algoritmo cambie el modelo para que las salidas estén lo más cerca posible del resultado deseado. En el aprendizaje supervisado, a menudo se utilizan métodos como redes neuronales, árboles de decisión, regresión lineal y máquinas de vectores de soporte.
Este tipo de aprendizaje automático se denomina "supervisado" porque le proporciona detalles al algoritmo para ayudarlo a aprender mientras funciona. Los datos con nombre de máquina que proporciona son la salida, y el resto de los detalles que proporciona se utilizan como características de entrada.
#1. Aprendizaje sin supervisión
Los usuarios tienen que ayudar a una máquina a aprender con aprendizaje supervisado, pero el aprendizaje no supervisado no usa los mismos conjuntos de entrenamiento y datos. En cambio, la máquina busca patrones menos obvios en los datos. Este tipo de aprendizaje automático es muy útil cuando necesita encontrar patrones y tomar decisiones basadas en datos. El aprendizaje no supervisado generalmente usa métodos como modelos ocultos de Markov, k-medias, agrupamiento jerárquico y modelos de mezcla gaussiana.
Usando el escenario de aprendizaje supervisado, suponga que no sabe qué clientes no pagaron los préstamos. En cambio, alimentaría la computadora con información del prestatario y buscaría patrones entre los prestatarios antes de clasificarlos en múltiples grupos.
#2. Aprendizaje reforzado
El aprendizaje por refuerzo es el tipo de aprendizaje automático más similar a cómo aprenden las personas. El algoritmo o agente que se utiliza para aprender lo hace lidiando con su entorno y obteniendo una recompensa, ya sea positiva o negativa. Las diferencias temporales, las redes antagónicas profundas y Q-learning son ejemplos de métodos comunes.
Volviendo al ejemplo del cliente del préstamo bancario, podría usar un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para observar los detalles del cliente. Si el algoritmo los etiqueta como de alto riesgo y no pagan, el algoritmo obtiene una buena recompensa. El programa obtiene una recompensa negativa si no incumplen. Al final, ambas situaciones ayudan a la máquina a aprender al darle una mejor comprensión tanto del problema como de su entorno.
¿Qué es mejor para aprender AI o ML?
Entonces, ¿debería comenzar con el aprendizaje automático o la IA? Si desea trabajar en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora o los robots que usan IA, primero debe aprender IA.
¿Qué es un ejemplo de IA que no es aprendizaje automático?
Los sistemas basados en reglas, como los chatbots, son una forma de utilizar la IA sin ML. El robot puede responder algunas preguntas y ayudar a los clientes porque los humanos establecen las reglas. No hay necesidad de aprendizaje automático, y todo lo que el chatbot necesita para ser inteligente es mucha información humana.
¿Es la IA más grande que el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que hace posible que una máquina o sistema aprenda automáticamente de sus errores y mejore con el tiempo. El aprendizaje automático utiliza algoritmos en lugar de programación explícita para observar una gran cantidad de datos, descubrir qué significan y luego tomar decisiones basadas en lo que ha aprendido.
¿Quién gana más: IA o ML?
El salario promedio de un ingeniero de inteligencia artificial supera con creces los $ 100,000 por año. Glassdoor dice que el salario promedio en los Estados Unidos supera los $110,000 y que el ingreso más alto es de $150,000.
¿La IA usa muchas matemáticas?
El álgebra puede ser una parte muy importante de las matemáticas en general. Además de las habilidades matemáticas básicas como sumar, restar, multiplicar y dividir, también necesitará saber: Exponentes. Radicales.
Referencias
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