Que es el machine learning y el deep learning

Redes neuronales y aprendizaje profundo

“Machine Learning” (aprendizaje automático) y “Deep Learning” (aprendizaje profundo) son dos de los términos que más a menudo se confunden y se utilizan indistintamente en el mundo de la IA. Sin embargo, hay un hecho innegable: tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo están experimentando un crecimiento vertiginoso. Según Forbes, el mercado mundial del aprendizaje automático tendrá un valor de 30.600 millones de dólares en 2024 y se espera que el tamaño del mercado del aprendizaje profundo alcance los 10.200 millones de dólares en 2025, expandiéndose a una CAGR del 42,8% y del 52,1% respectivamente.

Entendamos esto con un ejemplo en el que se desea que el algoritmo de aprendizaje automático categorice las imágenes de la colección según las dos categorías de frutas: Manzanas y Naranjas. Pero, ¿cómo sabrá el algoritmo de ML cuál es Manzana y cuál es Naranja? Se etiquetan las imágenes de manzanas y naranjas para definir las características específicas de cada fruta. Estos datos son suficientes para que el algoritmo de ML aprenda y clasifique millones de otras imágenes de manzanas y naranjas basándose en las características que ha aprendido a través de las etiquetas dadas. Básicamente, el aprendizaje automático tradicional requiere seleccionar manualmente características de los datos y entrenar el modelo para que reconozca patrones en los datos y haga predicciones sobre los nuevos datos que llegan al sistema de aprendizaje automático.

Algoritmos de aprendizaje automático

“La IA no tiene que ser malvada para destruir a la humanidad: si la IA tiene un objetivo y la humanidad simplemente se interpone en su camino, destruirá a la humanidad como algo natural sin siquiera pensarlo, sin resentimientos”. – Elon Musk, empresario tecnológico, e inversor.

“Inteligencia Artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje automático – lo que sea que estés haciendo si no lo entiendes – apréndelo. Porque si no, vas a ser un dinosaurio dentro de 3 años”. – Mark Cuban, empresario estadounidense, y personalidad de la televisión.

“En el aprendizaje profundo, los algoritmos que usamos ahora son versiones de los algoritmos que estábamos desarrollando en los años ochenta, noventa. La gente era muy optimista con ellos, pero resulta que no funcionaban demasiado bien.” – Geoffrey Hinton, padre del aprendizaje profundo

La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, es el proceso de impartir datos, información e inteligencia humana a las máquinas. El objetivo principal de la Inteligencia Artificial es desarrollar máquinas autosuficientes que puedan pensar y actuar como los humanos. Estas máquinas pueden imitar el comportamiento humano y realizar tareas mediante el aprendizaje y la resolución de problemas. La mayoría de los sistemas de IA simulan la inteligencia natural para resolver problemas complejos.

Aplicaciones de aprendizaje profundo

La inteligencia artificial nos fascina desde hace siglos: Innumerables libros y películas sobre robots y ordenadores que se comportan como (o no como) humanos dan fe tanto del entusiasmo como de la preocupación que sentimos por la inteligencia artificial. Pero, ¿cómo consiguen las máquinas ser tan inteligentes? Explicamos cómo funciona el aprendizaje automático, dónde se está utilizando ya y cómo los sistemas de autoaprendizaje pueden revolucionar…

Gracias a los deepfakes, internet vive una nueva generación de falsificaciones: permiten manipular vídeos de forma realista sin apenas esfuerzo. Esto se debe a una tecnología pionera. El aprendizaje automático y las redes neuronales son capaces de retratar a personas en situaciones en las que en realidad nunca han estado, por ejemplo, en el porno. Así es como se hicieron tan populares los deepfakes en Reddit. En el futuro, estos…

El aprendizaje profundo, junto con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, es una de las principales palabras de moda en las tecnologías de la información. En el discurso, sin embargo, los términos a menudo se confunden. ¿Cuáles son las diferencias? ¿Cuál es la relación entre los métodos? Le ofrecemos una visión general, le mostramos cómo funciona el aprendizaje profundo y qué aplicaciones prácticas son posibles.

Aprendizaje profundo frente a redes neuronales

Para desarrolladoresAprendizaje profundo frente a aprendizaje automático: La batalla definitivaCompartirInteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo: la mayoría de nosotros nos hemos topado con estos términos en los últimos años. ¿Qué relación tienen? ¿Qué tienen en común el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y en qué se diferencian? Este artículo desvelará estas dos tecnologías disruptivas y explorará sus ventajas, limitaciones y casos de uso.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Los algoritmos y modelos que se entrenan a partir de los datos disponibles para predecirlos, clasificarlos y agruparlos forman parte del ML. Es importante señalar que los modelos de aprendizaje automático nunca se programan explícitamente, sino que aprenden a partir de patrones de datos.

El aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) es, a su vez, un subconjunto del aprendizaje automático. Utiliza redes neuronales artificiales para trabajar con conjuntos de datos y realizar tareas. Las células unitarias de estas redes neuronales son neuronas, que imitan el funcionamiento del cerebro humano.

El aprendizaje automático utiliza algoritmos de aprendizaje estadístico para encontrar patrones en los datos disponibles y realizar predicciones y clasificaciones sobre nuevos datos. El aprendizaje automático comprende tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado.