¿Sabes ya en qué se diferencian la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning?

Publicado el 20/11/2019

 

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos implementados con la intención de dotar a las máquinas con las funciones cognitivas que tenemos los seres humanos, especialmente las de comprender y aprender de la experiencia. Su gran ventaja añadida es la  capacidad de cálculo y procesamiento de grandes volúmenes de datos con los que actualmente operan los ordenadores actuales.

Se puede considerar, por tanto, que la inteligencia artificial es una potente rama de la informática que ,unida al análisis de datos, está revolucionando el mundo de los negocios suponiendo la mayor transformación en este sector desde la Revolución Industrial.

La Inteligencia Artificial es capaz de encontrar patrones y regularidades en los datos. De esta forma se puede crear, por ejemplo, un algoritmo capaz de recomendarte el mejor producto según las preferencias del usuario. Estos modelos pueden ir evolucionando y adaptándose a medida que va aumentando el conjunto de datos, y por tanto, la información. A más datos, mayor conocimiento, y más precisos serán, en consecuencia, los resultados obtenidos.

Podríamos decir que la IA dota a la máquina de un cierto razonamiento mientras que son las técnicas de Machine Learning las que habilitan la capacidad de mejorar automáticamente sus capacidades a través de la experiencia, examinando y comparando los datos, así como buscando matices y patrones en ellos.

Sin embargo, para llevar a cabo este aprendizaje es necesario una fase de entrenamiento previo y es ahí donde entra en juego una de las partes más importantes dentro de este campo, las redes neuronales. Existen infinidad de ellas, pero actualmente tienen gran relevancia las que forman el conocido Deep Learning,  el cual incrementa la capacidad de aprendizaje gracias a utilizar varias capas de neuronas interconectadas, lo que obviamente hace que el rendimiento sea considerablemente mayor si lo comparamos con el obtenido mediante las redes neuronales tradicionales de una sola capa, y que permite así, trabajar con un número de datos mucho mayor. No debemos olvidar, que esta mejora se ha podido llevar a cabo gracias, también, a la aparición del Big Data.

 

Casos de uso

Por ejemplo, en el terreno de la medicina son muchos los volúmenes de datos obtenidos en imágenes de pruebas como los escáneres, las tomografías etc, aquí se pueden crear algoritmos de procesamiento y segmentación de imágenes que, por ejemplo, distingan por colores cada región de la imagen (segmentación de imágenes) y, posteriormente, enseñar a la máquina mediante redes neuronales cual es el nombre de cada región (a la que le corresponde un único color). Detectando de esta forma, tumores u otras anomalías en cualquier imagen.  Es decir, si tenemos imágenes de este tipo podemos decirle qué colores se corresponden con partes normales de un cerebro, y cuales son anormales y por tanto, indican algún tipo de patología. Una vez detectado, se pueden también procesar los datos, y conocer las dimensiones del mismo, la localización exacta, e incluso por la tonalidad tener una probabilidad de su composición.

 

Tomografía computarizada accidente cerebrovascular.

 

Estos algoritmos de aprendizaje automático también pueden aplicarse al mundo de los negocios, e indicarnos cuál es el producto más vendido por genero, edades, tienda, país etc, o cuál es el mejor para ti según tus compras anteriores, búsquedas o preferencias.

En el campo deportivo, es posible analizar imágenes y vídeos de juegos y así proporcionar a los entrenadores información para un entrenamiento óptimo de los jugadores, estudiar las mejores posiciones y crear la estrategia óptima dependiendo del equipo contrario, entre otras cuestiones.