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Su guía para el aprendizaje automático

Machine Learning

A medida que la tecnología evoluciona, términos como inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo penetran rápidamente en el discurso público. Esta guía ayudará a aclarar posibles confusiones sobre el tema, a fin de comprender el uso real de la tecnología de aprendizaje profundo en la actualidad.

La Inteligencia Artificial (IA) es esencialmente cuando las máquinas superan las tareas que antes requerían inteligencia humana. Abarca tanto el aprendizaje automático como el profundo.

El aprendizaje automático es donde las máquinas pueden aprender por experiencia y adquirir habilidades sin la participación humana.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que las redes neuronales artificiales, los algoritmos inspirados en el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos. De manera similar a cómo aprendemos de la experiencia, el algoritmo de aprendizaje profundo realizaría una tarea repetidamente, cada vez que lo modificara un poco para mejorar el resultado. Las redes neuronales tienen varias capas (profundas) que permiten el aprendizaje, de ahí el término “aprendizaje profundo”.

La asombrosa cantidad de datos que generamos cada día hace posible un aprendizaje profundo. Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren una tonelada de datos para aprender, y el aumento continuo que vemos en la creación de datos es una de las razones por las que las capacidades de aprendizaje profundo han aumentado en los últimos años.

El aprendizaje profundo también se beneficia de la proliferación de la IA como un servicio, que ha dado acceso a las organizaciones más pequeñas a la tecnología de inteligencia artificial y, específicamente, a los algoritmos de inteligencia artificial necesarios para el aprendizaje profundo sin una gran inversión inicial.

El aprendizaje profundo permite que las máquinas resuelvan problemas complejos incluso cuando se usa un conjunto de datos muy diverso, no estructurado e interconectado. Cuanto más aprenden los algoritmos de aprendizaje profundo, mejor se desempeñan, como se informa en forbes.com.

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Los siguientes 8 ejemplos prácticos ayudarán a comprender mejor las aplicaciones reales del aprendizaje profundo:

  1. Asistentes virtuales: Alexa, Siri y Cortana son los mejores ejemplos. Los proveedores de servicios en línea utilizan el aprendizaje profundo para ayudar a comprender su habla y el lenguaje que los humanos usan cuando interactúan con ellos.
  2. Traducciones: los algoritmos de aprendizaje profundo se pueden traducir automáticamente entre idiomas.
  3. Visión para camiones de reparto sin conductor, aviones no tripulados y automóviles autónomos: el aprendizaje en profundidad permite a los vehículos autónomos comprender las realidades de la carretera y reaccionar en consecuencia, por ejemplo, saber que una señal de stop cubierta de nieve sigue siendo una señal de alto.
  4. Chatbots y robots de servicio: brindan servicio al cliente a muchas empresas y responden de manera inteligente y útil a una cantidad cada vez mayor de preguntas auditivas y de texto.
  5. Colorización de la imagen: la transformación de las imágenes en blanco y negro en color, que solía ser realizada por la mano humana meticulosa. Hoy en día, los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de identificar el contexto y los objetos en la imagen y colorearlos en consecuencia.
  6. Reconocimiento facial: no solo por motivos de seguridad, sino también para etiquetar a las personas en las publicaciones de Facebook y posiblemente incluso pagar por artículos en una tienda con solo usar nuestras caras en el futuro.
  7. Medicina y productos farmacéuticos: desde diagnósticos de enfermedades y tumores hasta medicamentos personalizados creados específicamente para el genoma de un individuo.
  8. Compras y entretenimiento personalizados: así es como Netflix presenta sugerencias sobre lo que debe ver a continuación, y en qué parte de Amazon se le ocurren ideas para lo que debe comprar a continuación.