IA, Machine Learning y Deep Learning… qué son cada uno?
En la edición pasada de este Newsletter definimos qué es la IA, así que hoy toca definir Machine Learning, y Deep Learning.
Para contextualizar los términos, veamos esta imagen:
Aquí podemos apreciar que la Inteligencia Artificial es un término general, que abarca muchas técnicas (e incluye tanto al Machine Learning como al Deep Learning).
Machine Learning:
También llamado Aprendizaje Automático, es un subgrupo de IAs, cuya característica distintiva es la capacidad de aprender a partir de datos.
A los programas (o algoritmos) de ML los entrenamos mostrándoles montones de data (estos grupos grandes de data se les llama datasets) y los propios algoritmos van aprendiendo y encontrando patrones en esos datos. Dichos patrones después serán usados para formular predicciones.
Otra de las características del ML es que sus predicciones van mejorando con el tiempo: cuantos más datos alimentemos a un algoritmo de ML, mejor será su desempeño (o menor será su error).
Deep Learning:
También llamado Aprendizaje Profundo, es un subgrupo dentro del Machine Learning. Se caracteriza por estar desarrollado siguiendo una arquitectura de neuronas multicapas inspiradas en el propio cerebro humano.
Y como veremos más adelante, el concepto de «neurona artificial», si bien se trata de un constructo matemático (artificial), es muy adecuado en cuanto a su nombre porque funciona de manera similar a cómo funciona una neurona biológica.
Conclusión:
Todo algoritmo de DL es a su vez parte de ML, y ambos son parte de la IA. Por esto, al estar hablando sobre un algoritmo de DL, podríamos referirnos a «una IA» y no estaríamos equivocados.
Los leo mis estimados esculapios!
“En un mundo inundado de información irrelevante, la claridad es poder”
–Yuval Noah Harari
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