La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos facetas de la informática moderna que a menudo están entrelazadas no solo por la gente común sino también por los expertos. Según Statista, los expertos denominan Machine Learning un subconjunto de la Inteligencia Artificial. Esta es la razón por la que, en la mayoría de lugares, se utilizan más o menos para las mismas funciones. Sin embargo, se diferencian a su manera en cuanto a características y funcionalidades. Los informes de la Universidad Nacional revelan algunas de las impresionantes cifras de IA/ML: 9 de cada 10 empresas apoyan la IA para lograr una ventaja competitiva en el mercado. Es probable que el 63% de las empresas a nivel mundial adopten la IA lo antes posible. En 2024-25, la IA global Es probable que el mercado crezca un 33%. Es probable que la inteligencia artificial contribuya con 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030. Como empresario, necesita conocer la diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático porque cuando crea una aplicación empresarial o una solución de software para su empresa, estos términos en el desarrollo de aplicaciones web y móviles más recientes son inevitables. La diferencia entre IA y ML En palabras simples, la inteligencia artificial consta de máquinas como asistentes de voz como Alexa, aspiradoras robóticas y automóviles autónomos; El aprendizaje automático enseña a esas máquinas cómo realizar tareas específicas. En términos más amplios, la IA es una estrategia y técnica para hacer que las máquinas actúen o imiten a los humanos. El aprendizaje automático, por otro lado, permite a esas máquinas aprender y responder a cada consulta compleja y ayudar con análisis de datos complejos. Básicamente, es una rama de la IA, aunque se utiliza para diferentes propósitos. Exploremos AI vs ML en detalle. Característica Inteligencia artificial (IA) Aprendizaje automático (ML) Definición La IA es la mayor incorporación de la historia de la tecnología que simula la inteligencia humana y las capacidades de resolución de problemas. En otras palabras, es un campo amplio que utiliza inteligencia similar a la humana, como las matemáticas, la lógica y otras actividades y prácticas. Tiene tres funciones principales, como aprendizaje, resolución de problemas y funciones cognitivas. Es una rama de la inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos entrenados en datos para permitir que las máquinas imiten a los humanos y realicen todas las tareas que un humano normal puede realizar. Aparte de esto, el aprendizaje puede ayudar a las empresas a analizar datos, categorizar imágenes, pronosticar cosas, predecir fluctuaciones, etc. Las empresas pueden aprovechar al máximo el aprendizaje automático integrándolo en diversas aplicaciones, como motores de búsqueda, correo electrónico, filtros, sitios web, software bancario y otras aplicaciones orientadas a los negocios. Meta/Objetivos Construir una máquina que realice tareas humanas complejas de manera eficiente. Puede ser aprendizaje, resolución de problemas e incluso reconocimiento de patrones. Hacer que las máquinas sean lo suficientemente inteligentes como para analizar grandes volúmenes de datos, comprender patrones complejos, resolver problemas y ofrecer resultados precisos. Métodos/Técnicas El aprendizaje automático, los sistemas basados en reglas, los algoritmos genéricos, las redes neuronales, el aprendizaje profundo, etc. son los principales métodos y técnicas que utiliza la IA para aprender, comprender y resolver problemas. Hay dos métodos que utiliza el aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje automático utiliza estos dos métodos para diferentes propósitos: el primero es el algoritmo que aprende de los valores de los datos (etiquetados como entrada y salida) y entrega resultados/resuelve problemas en consecuencia. Mientras que este último es el algoritmo que proporciona datos exploratorios e incluso descubre patrones ocultos. Requisito La IA requiere una gran potencia computacional y espacio en el servidor. ML requiere un gran conjunto de datos para poder entrenar mejor y entrenar las máquinas y requiere suficiente potencia computacional. Dependiendo de los usos y la aplicación, puede elegir entre instancias de servidor o clústeres de servidores. Enfoques de aprendizaje La IA aprende a través de reglas y conocimientos programados y con técnicas de aprendizaje automático. ML aprende a través del análisis de datos y el reconocimiento de patrones. Dependencia de datos No siempre depende de grandes conjuntos de datos. Pueden operar con reglas predefinidas, algoritmos basados en lógica y heurísticas. La IA puede funcionar en configuraciones donde los datos son limitados o incluso inexistentes. Fuertemente basado en datos y dependiente. Los modelos necesitan grandes cantidades de datos para entrenarse. Se basan en la identificación de patrones, conocimientos a partir de datos y correlaciones. La diversidad, cantidad y calidad de los datos influyen directamente en la efectividad y eficacia de los modelos de ML. Intervención humana Las técnicas avanzadas como el DL o el Aprendizaje por Refuerzo funcionan de forma autónoma una vez desarrolladas por completo. Ejecutan tareas complejas sin supervisión humana y, por lo tanto, es posible la automatización en todas las industrias. Se necesitan principalmente seres humanos para definir objetivos y establecer reglas. Requiere una cantidad considerable de intervención humana, especialmente en la fase de desarrollo y formación. Los científicos de datos necesitan etiquetar manualmente los datos, elegir los algoritmos adecuados y ajustarlos continuamente. Adaptabilidad Se basa en algoritmos o reglas predefinidas y es rígido para adaptarse a la nueva información o escenarios. Requerirá reprogramación y actualizaciones manuales para mejorar su lógica. Son buenos en tareas repetitivas, pero pueden tener dificultades con situaciones novedosas para abordar la variabilidad. Sobresalga en adaptabilidad, especialmente cuando se expone a conjuntos de datos más nuevos. A medida que se accede a más datos, estos crecen y evolucionan automáticamente más adelante. Son excelentes en predicción y clasificación. Se desempeñan excelentemente en entornos dinámicos donde las condiciones cambian con frecuencia. Aplicaciones Viene con amplias aplicaciones en múltiples nichos e industrias. La robótica, la PNL y los juegos, los sistemas expertos y las herramientas para la toma de decisiones son excelentes con la IA. Las aplicaciones habilitadas para ML están más enfocadas, especialmente en áreas donde se requiere reconocimiento de patrones y análisis de datos. El comercio electrónico, el reconocimiento facial, la detección de fraudes y los anuncios dirigidos son algunas de sus aplicaciones. Complejidad La inteligencia artificial es intrínsecamente compleja, ya que incluye una amplia gama de tecnologías, como el razonamiento basado en la lógica, los sistemas expertos y el propio aprendizaje automático. La creación de soluciones de IA requiere un dominio interdisciplinario en campos como las matemáticas, la ingeniería, la informática y la psicología. ML, al ser parte de la IA, está más estructurado con un enfoque matemático. Es complejo, especialmente para las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Es más formulado y se basa en modelos estadísticos y algoritmos de adaptación. Las complejidades aumentan cuando se eligen más hiperparámetros y la última formación. Alcance La IA tiene alcances amplios y de gran alcance con innumerables modelos y técnicas destinadas a crear herramientas capaces de simular respuestas similares a las humanas. Esto incluye la toma de decisiones, la comprensión del lenguaje natural y la resolución de problemas. Está diseñado para resolver tanto tareas específicas como tareas específicas para trabajos generalizados. ML tiene alcances más limitados dentro del campo de la IA. La atención se centra en crear modelos que aprendan de los datos y mejoren automáticamente sin programación específica. Puede que no abarque un espectro total de inteligencia, aunque es muy eficaz en trabajos como motores de recomendación y reconocimiento de imágenes. La interpretabilidad de los modelos de IA, especialmente aquellos que dependen de sistemas tradicionales basados en reglas o razonamiento simbólico, es generalmente fácil. Los métodos de toma de decisiones dependen de reglas predefinidas o de la lógica que siguen los humanos. El nivel de transparencia es crucial en campos como el sector jurídico y sanitario. ML son redes neuronales complejas, particularmente profundas, y difíciles de entender. Estos modelos son como cajas negras que generan respuestas basadas en patrones intrincados en materiales de capacitación que no son bien explicables para los humanos. Conclusión En resumen, tanto la Inteligencia Artificial como el Aprendizaje Automático tienen el poder de automatizar cualquier proceso y operación empresarial. Son inmensamente cruciales para crear aplicaciones comerciales ultramodernas que generen ganancias y interactúen con los clientes. La elección entre optar por una herramienta de inteligencia artificial o una herramienta de aprendizaje automático debe alinearse con sus objetivos comerciales específicos. Para obtener orientación personalizada, puede comunicarse con las mejores empresas de desarrollo de IA y ML para realizar consultas. Reúnete con sus expertos e ilumina el camino que mejor se adapta a la visión de tu empresa. Derek Cohen | 27 de septiembre de 2024 Analizar las actividades y los datos comerciales para formular las mejores ideas de desarrollo empresarial es donde obtengo apreciaciones y remuneraciones. Soy un ferviente lector, asesor de negocios, aficionado a los gadgets y un aficionado pero ávido escritor. Mi necesidad de escritura innovadora surge cada vez que me encuentro con nuevos dispositivos, neotecnología y eventos técnicos novedosos.
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