Machine learning

Machine learning, Deep learning, redes neuronales, inteligencia artificial… ¡cuántos conceptos similares! ¿Sabes qué es cada uno de ellos y en qué se diferencian? Hoy te queremos hablar en concreto del machine learning y sus diferencias con otros conceptos.

¿Qué es machine learning?

Podríamos definir el machine learning (ML) como una rama de la inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos para imitar el aprendizaje humano. Por lo tanto, podríamos decir que es una rama de la IA.

Dicho de otro modo, el ML es la capacidad de las máquinas de aprender por si solas sin ser programadas para una acción concreta.

Esta tecnología está presente ya hoy en día en múltiples aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, o las respuestas de Siri y Alexa.

Diferencia entre marchine learning e inteligencia artificial

La IA es la capacidad de las máquinas de mostrar habilidades y comportamientos “inteligentes”, mientras que el ML es la técnica que se utiliza para mejorar esas capacidades y para llevar a cabo el aprendizaje.

¿Y qué pasa con el Deep Learning? ¿y las redes neuronales?

Machine learning, deep learning y redes neuronales son todos subcampos de la inteligencia artificial. Sin embargo, las redes neuronales son, en realidad, un subcampo de machine learning y, a su vez, deep learning es un subcampo de las redes neuronales.

Deep learning y machine learning se diferencian en cómo aprende cada algoritmo.

Por lo tanto y a modo de resumen, podemos definir cada uno de los conceptos anteriores de la siguiente manera:

  • IA (Inteligencia Artificial): una máquina que es capaz de imitar el razonamiento humano.
  • ML (Machine Learning): un subconjunto de Inteligencia Artificial donde las personas «entrenan» a las máquinas para reconocer patrones basados en datos y hacer sus predicciones.
  • DL (Deep Learning): un subconjunto de ML en el que la máquina es capaz de razonar y sacar sus propias conclusiones, aprendiendo por sí misma.
  • Redes neuronales: es un método que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que está inspirada en el cerebro humano. Se trata de un aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas interconectados en una estructura de capas que imita el cerebro humano. Crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente.

Tipos de machine learning

Los modelos de machine learning se dividen en tres categorías principales.

  • ML supervisado: se utilizan conjuntos de datos etiquetados para entrenar los algoritmos para clasificar datos o predecir resultados con precisión. A medida que se introducen datos de entrada en el modelo, este adapta sus pesos hasta que se haya ajustado correctamente.

·        ML no supervisado: utiliza algoritmos para analizar y agrupar en clústeres conjuntos de datos sin etiquetar. Estos algoritmos descubren agrupaciones de datos o patrones ocultos sin necesidad de intervención humana.

·         El aprendizaje semisupervisado ofrece un punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y no supervisado. Durante el entrenamiento, utiliza un conjunto de datos etiquetados más pequeño para guiar la clasificación y la extracción de características de un conjunto de datos sin etiquetar de mayor tamaño.

El desarrollo de la tecnología de ML y en general la IA ha conseguido que nuestras vidas sean más fáciles. Sin embargo, también ha generado una gran controversia, necesidad de una regulación en cuanto a su uso, problemas éticos etc. ¿Qué opinas? ¿Crees que la IA mejorará nuestras vidas? Te animamos a seguir leyendo otros artículos en nuestro blog y seguirnos en nuestras redes sociales