Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Inteligencia artificial (IA) vs. aprendizaje automático (AA) - Coggle…
Inteligencia artificial (IA) vs. aprendizaje automático (AA)
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es un campo amplio que se refiere al uso de tecnologías para crear máquinas y computadoras que pueden imitar funciones cognitivas asociadas con la inteligencia humana, como la capacidad de ver, entender el lenguaje hablado o escrito y responder a él, analizar datos, hacer recomendaciones y mucho más.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que le permite a una máquina o un sistema aprender y mejorar de forma automática a partir de la experiencia. En lugar de una programación explícita, el aprendizaje automático usa algoritmos para analizar grandes cantidades de datos, aprender de las estadísticas y tomar decisiones fundamentadas.
Modelos y algoritmos comunes de entrenamiento en aprendizaje automático
Modelos
Aprendizaje supervisado, en el que el algoritmo aprende a partir de pares de entrada-salida proporcionados en un conjunto de datos de entrenamiento.
Aprendizaje no supervisado, enfocado en hallar patrones o estructuras ocultas en datos no etiquetados.
Aprendizaje por refuerzo, que utiliza recompensas o penalizaciones para entrenar un algoritmo para que tome decisiones óptimas en un entorno determinado.
Beneficios de usar la IA y el AA juntos
Beneficios de usar la IA y el AA juntos
La IA y el AA brindan beneficios importantes a las organizaciones de todas las formas y tamaños, y constantemente surgen nuevas posibilidades. En particular, a medida que la cantidad de datos aumenta en tamaño y complejidad, los sistemas inteligentes y automatizados se vuelven vitales para ayudar a las empresas a automatizar tareas, desbloquear valor y generar estadísticas prácticas a fin de obtener mejores resultados.
¿Cómo se conectan la IA y el AA?
Si bien la IA y el AA no son lo mismo, están estrechamente conectados.
La IA es el concepto más amplio de habilitar una máquina o un sistema para detectar, razonar, actuar o adaptarse como una persona
El AA es una aplicación de la IA que permite que las máquinas extraigan conocimiento de los datos y aprendan de ellos de forma autónoma
Cómo opera el aprendizaje automático
Preprocesamiento de datos: una vez recogidos los datos, es necesario preprocesarlos para garantizar su calidad e idoneidad para el análisis.
Entrenamiento del modelo: el siguiente paso es entrenar un modelo de aprendizaje automático, un algoritmo o representación matemática que aprende a hacer predicciones o tomar decisiones a partir de los datos de entrada.
Selección e ingeniería de características: a continuación, el modelo de aprendizaje automático selecciona las características más relevantes de los datos de entrada que tendrán un impacto significativo en el desempeño del modelo.
Evaluación y optimización del modelo: una vez entrenado un modelo, es necesario evaluarlo para valorar su desempeño y determinar si satisface los criterios deseados.
Implementación y supervisión: tras un entrenamiento y una evaluación satisfactorios, el modelo puede implementarse en aplicaciones de aprendizaje automático del mundo real.
Diferencias entre la IA y el AA
Si bien la inteligencia artificial abarca la idea de una máquina que pueda imitar la inteligencia humana, el aprendizaje automático no lo hace. El objetivo del aprendizaje automático es enseñarle a una máquina a realizar una tarea específica y proporcionar resultados precisos mediante la identificación de patrones.
IA
Aprendizaje Automático
AA
Los sistemas de AA se basan en modelos estadísticos para aprender y pueden autocorregirse cuando se les proporcionan datos nuevos
El AA solo puede usar datos estructurados y semiestructurados
El AA usa algoritmos de aprendizaje automático para producir modelos predictivos
El aprendizaje automático tiene un alcance limitado de aplicaciones
Capacitamos a las máquinas con datos para que realicen tareas específicas y entreguen resultados precisos
El objetivo es compilar máquinas que puedan aprender de los datos para aumentar la precisión de los resultados
El AA permite que una máquina aprenda de forma autónoma a partir de datos anteriores
La IA permite que una máquina simule la inteligencia humana para resolver problemas
El objetivo es desarrollar un sistema inteligente que pueda realizar tareas complejas
Compilamos sistemas que pueden resolver tareas complejas como lo haría una persona
La IA tiene un amplio alcance de aplicaciones
La IA usa tecnologías de un sistema para imitar la toma de decisiones humana
La IA funciona con todos los tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados
Los sistemas de IA usan árboles de decisión y lógica para aprender, razonar y autocorregirse
¿Cuáles son las ventajas del aprendizaje automático?
Automatización de tareas repetitivas para ahorrar tiempo y recursos. Así, las personas pueden enfocarse en los aspectos más complejos y creativos de su trabajo.
Personalización y recomendaciones: al analizar las preferencias y el comportamiento de los usuarios, el aprendizaje automático potencia las experiencias personalizadas. Plataformas como Netflix, Amazon y Spotify lo emplean ya para sugerir contenidos en función de los patrones individuales de los usuarios.
Análisis de datos y reconocimiento de patrones: el aprendizaje automático brinda excelentes resultados en el análisis de grandes conjuntos de datos a la hora de identificar patrones y tendencias que quizá no sean evidentes a través de los métodos tradicionales. Puede dar lugar a valiosas perspectivas y a una toma de decisiones informada.
Mejora de la toma de decisiones: al ofrecer perspectivas precisas y basadas en datos, el aprendizaje automático ayuda a tomar decisiones más informadas en diversos ámbitos, desde las estrategias de marketing hasta la optimización de las cadenas de suministro.
Análisis predictivo: los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer predicciones basadas en datos históricos, anticipando las tendencias futuras, el comportamiento de los clientes y las dinámicas de los mercados. Esta cualidad resulta especialmente útil en las previsiones financieras, la predicción de la demanda y la gestión de riesgos.
Mejora de las experiencias de los clientes: el aprendizaje automático hace posible que los chatbots y los asistentes virtuales interactúen con los usuarios en un formato de lenguaje natural, para brindar respuestas más rápidas y personalizadas que mejoran la atención y la interacción hacia el cliente.