Lectura rápida

Cómo distinguir la IA del Machine y el Deep Learning

Definiciones y características de cada una de ellas que te ayudarán a entenderlas mejor.

10 May 2022

Redacción Innovación Digital 360

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial se está transformando en una de las aliadas de las empresas. Durante 2021, en Latinoamérica, el mercado de las tecnologías de la información registró un crecimiento de 8.5% y, según una firma reconocida de análisis de la industria, el 2022 crecerá cerca del 9.4% en el mundo empresarial.

Resultados de estudios realizados por la consultora arrojaron que las empresas ven en la Inteligencia Artificial una herramienta para obtener un mayor conocimiento del cliente, mejorar la eficiencia de los trabajadores, diferenciarse de la competencia y potenciar la innovación. A raíz de su adopción- añaden-se crearán nuevas industrias y segmentos comerciales, de la mano de algoritmos más inteligentes e intuitivos de Machine y Deep Learning. 

Ahora bien…

¿Cuán relacionado están la IA, el Machine Learning y el Deep Learning? 

Expertos dedicados a la consultoría de gestión, la tecnología y el outsourcing, explican cómo diferenciar estos términos. Para hacerlo, comienzan definiendo a la Inteligencia Artificial como un conjunto de tecnologías que mediante sistemas informáticos simulan el procesamiento del cerebro humano. En ese sentido describen que, a partir de la combinación de estas tecnologías se logra resolver problemas complejos de forma automática, aplicando “el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección”.

Machine y Deep Learning

Luego, explican que el Machine Learning es una “disciplina de la Inteligencia Artificial” a través de la cual los ordenadores aprenden a “identificar patrones” sin la necesidad de ser programados antes; mientras que el Deep Learning se trata de una técnica de Machine Learning con la que los ordenadores no solo identifican y aprenden conceptos, sino que comprenden contextos y entornos complejos debido a la gran cantidad de capas de aprendizaje que posee.

En esa misma línea, describen que gracias a la llegada del Machine Learning las máquinas comenzaron a aprender qué debían hacer en cada momento y resolver ciertas situaciones por sí solas. “Así, las computadoras tienen un mayor conocimiento de las situaciones a las que pueden enfrentarse con el fin de elegir así la mejor solución o respuesta”, añade.

Respecto al Deep Learning, los mismos especialistas dicen que el Deep Learning “va más allá del Machine Learning”, ya que aquí toman relevancia la Redes Neuronales Artificiales (RNA), que son las que imitan las neuronas del cerebro humano. ¿Cómo funciona esta tecnología? A través de las capas de aprendizaje: cuanto más tenga, mayor será su grado de conocimiento y procesamiento.

El Deep Learning se utiliza en herramientas o plataformas que requieren de una tecnología más compleja, capaz de conocer el contexto o todo aquello que le rodea para tomar las mejores decisiones, como es el caso, por ejemplo, de los vehículos autónomos.

@RESERVADOS TODOS LOS DERECHOS
I
Redacción Innovación Digital 360

Nota 1 de 2