¿El machine learning es lo mismo que la inteligencia artificial? Si piensas estudiar un diplomado en Data Science, quizás te hayas hecho esta pregunta. Estos dos términos han generado mucho revuelo en el mundo de la tecnología, ya que algunas personas los emplean como sinónimos. ¿Pero serán lo mismo? ¡Averígualo en el siguiente artículo!
¿Qué es la inteligencia artificial?
Según la compañía tecnológica IBM, en informática, el término inteligencia artificial (IA) se refiere a cualquier inteligencia similar a la humana exhibida por una computadora, robot u otra máquina. En el uso popular, la IA se refiere a la capacidad de una computadora o máquina para imitar la mente humana.
Esto quiere decir aprender de ejemplos y experiencias, reconocer objetos, comprender y responder al lenguaje, tomar decisiones, resolver problemas, y combinar estas y otras capacidades para realizar funciones que un ser humano podría hacer, como saludar a un huésped de un hotel o conducir un automóvil.
Luego de haber tenido un papel protagónico en la ciencia ficción, la IA se está empleando en muchos ámbitos de nuestra vida en la actualidad. La inteligencia artificial surge a partir de la existencia de una gran cantidad de datos y del desarrollo de nuevos sistemas informáticos que son capaces de procesar dicha información de forma más veloz y exacta que las personas.
Hoy en día, es posible evidenciar cómo la IA completa lo que queremos decir cuando escribimos en nuestros dispositivos móviles, proporciona direcciones de calles cuando manejamos, limpia nuestras casas y sugiere lo que debemos comprar o ver en plataformas electrónicas.
Asimismo, está contribuyendo con aplicaciones como el análisis de imágenes del cuerpo humano en el sector salud. Esto representa un beneficio para los profesionales competentes de dicho rubro, ya que podrán realizar trabajos complejos de forma más rápida y exitosa.
¿Qué es el machine learning?
Según la compañía tecnológica Expert.ai, el machine learning es una aplicación de la inteligencia artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente de la experiencia sin requerir programación. El aprendizaje automático se enfoca en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y los utiliza para aprender por sí mismos.
El proceso de aprendizaje comienza con observaciones y experiencia directa o instrucción, con el fin de buscar patrones en los datos y tomar mejores decisiones en el futuro. El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin intervención o asistencia humana y sean capaces de adaptar sus acciones como corresponda.
De igual forma, el machine learning se utiliza para procesar de forma rápida, grandes cantidades de datos mediante algoritmos que cambian con el tiempo y mejoran en lo que se pretende que hagan.
Una planta de manufactura podría recopilar datos de máquinas y sensores en su red en cantidades mucho más allá de lo que cualquier ser humano es capaz de procesar. En este sentido, el machine learning se utiliza para detectar patrones e identificar anomalías, que pueden indicar un problema que los humanos deben solucionar.
Principales diferencias
Según el portal web javaTpoint, la inteligencia artificial es una tecnología que permite que una máquina simule el comportamiento humano. El aprendizaje automático, en cambio, es una rama de la IA que permite que una máquina aprenda mecánicamente a partir del procesamiento de datos.
El objetivo de la IA es crear un sistema informático inteligente como los humanos para resolver problemas complejos, mientras que el del aprendizaje automático es permitir que las máquinas aprendan de los datos para que puedan dar resultados precisos.
La IA está trabajando para crear un sistema inteligente que pueda realizar varias tareas complejas. Por su parte, el aprendizaje automático procura crear máquinas que puedan llevar a cabo solo aquellas tareas específicas para las que están capacitadas.
Las principales aplicaciones de la IA son Siri, atención al cliente mediante chatbots, juegos en línea, robots humanoides inteligentes, etc. Por el contrario, las principales aplicaciones del aprendizaje automático son los sistemas de recomendación en línea, los algoritmos de búsqueda de Google, las sugerencias de etiquetado automático de amigos en Facebook, etc.
Habilidades requeridas en ambas tecnologías
La inteligencia artificial es un término general para las tecnologías inteligentes, por lo que el conjunto de habilidades necesarias es más teórico que técnico. Los profesionales del aprendizaje automático, en cambio, deben tener un alto nivel de experiencia técnica.
Según la Universidad Northeastern, las habilidades que deben tener los profesionales en ambas tecnologías son las siguientes:
Habilidades requeridas en la IA
Las personas que sigan una carrera relacionada con la inteligencia artificial deben tener una base en:
- Algoritmos y técnicas para analizarlos.
- Aprendizaje automático y cómo aplicar técnicas para extraer inferencias a partir de datos.
- Cuestiones éticas en el desarrollo de tecnologías de IA responsables.
- Data science.
- Robótica.
- Programación Java.
- Diseño de programación.
- Procesamiento de datos.
- Resolución de problemas.
- Machine learning.
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Habilidades requeridas en el machine learning
Las personas que sigan una carrera relacionada con el aprendizaje automático deben tener una base en:
- Matemáticas aplicadas.
- Arquitecturas de redes neuronales.
- Física.
- Modelado y evaluación de datos.
- Procesamiento natural del lenguaje.
- Lenguajes de programación.
- Probabilidades y estadísticas.
- Algoritmos.
Hasta este punto, hemos visto las diferencias entre el machine learning y la inteligencia artificial. Como ves, son dos tecnologías distintas pero relacionadas entre sí. Por ello, no deben emplearse como sinónimos. ¡Esperamos que esta información te haya resultado interesante y útil!
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