El propósito de mi blog no va a ser otro que intentar explicar que es cada una de las cosas, y poner un ejemplo en el que se entienda bien la diferencia entre ellas. Creo que es importante que sepamos bien como actúa cada parte, sobretodo cuando en años venideros veremos como esta terminología se usará continuamente para referirse a aspectos tecnológicos relacionados con la Inteligencia Artificial.
Tal
y como he puesto en la infografía, se ven las tres partes diferenciadas
y están definidas sus acciones. Deep Learning es una rama del Machine
Learning, que a su vez está integrada dentro de la Inteligencia
Artificial.
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| Inteligencia Artificial |
La inteligencia artificial es la que
simula los procesos de inteligencia humana pero por parte de las máquinas. Estos procesos incluyen el
aprendizaje como por ejemplo: la adquisición de información y reglas para el uso de la
información, el razonamiento, usando las reglas para llegar a
conclusiones aproximadas o definitivas y por último la autocorrección.
Ejemplo: Actualmente parte de las administraciones públicas, están apostando de cara al futuro por la implementación de la I.A. mediante: Chatbots conversacionales, Drones, Big Data o el Blockchain. |
| Machine Learning |
En el machine learning hay que guiar a la máquina en
cada una de las fases del proceso para que aprenda, a través de la
práctica, a identificar lo que queremos de manera automática.
Ejemplo: el machine learning puede ayudar a detectar pacientes con tendencia al suicidio. Tras realizar una sencilla entrevista oral a los pacientes, el ordenador será capaz de analizar particularidades como la entonación o la velocidad de respuesta para extraer resultados. El estudio concluyó con un sorprendente 93 % de acierto.
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| Deep Learning |
En el deep learning la máquina aprende por sí sola con cada nuevo input de información que recibe. Si en alguna ocasión emplea un dato equivocado, aprende del error y usa otro dato para aproximarse al resultado correcto cada vez más rápido y de manera más fiable. Ese fallo nunca más volverá a repetirse.
Ejemplo: Google también encuentra en el deep learnign otro de sus grandes desafíos esto no es otra cosa que conseguir que las traducciones online se acerquen lo máximo a la perfección. Y es que los servicios de traducción virtuales utilizan esta forma de Inteligencia Artificial para, gracias a las correcciones de determinadas traducciones, no volver a cometer esos errores (cometerá otros nuevos) y ofrecer a los usuarios la mejor opción para sus consultas futuras.
Para reforzar lo escrito aquí, acompaño con el siguiente vídeo:
y artículos de interés como:
Muy buena entrada al blog Iván, sobre todo porque yo para poder hacer mi entrada también me informé de estas diferencias.
ResponderEliminarLo que mas me gusta son los ejemplos reales de la vida cotidiana que mencionas ya que das facilidad a cualquier lector, aunque no sea entendido en el tema a poder entender a la perfección qué es cada cosa y en qué difieren.
Buen trabajo compañero.
Gracias Cristina!!
ResponderEliminarLa verdad es que en este tema tampoco soy un experto, pero para poder hacer la tarea, primero he tenído que ordenar las ideas. Con ello pensé que posiblemente a más gente le pasara lo mismo, por eso elegí este tema.