Aprendizaje automático y aprendizaje profundo en la inteligencia artificial
Es un hecho que la inteligencia artificial avanza a grandes pasos. Día con día vemos cómo nuevos usos de la IA inciden en la vida cotidiana: desde algo tan sencillo (por lo menos en apariencia) como son las nuevas funciones en las redes sociales, hasta tecnología de mayor complejidad como los programas para la detección de ciertas enfermedades.
Si bien estos y muchos otros ejemplos forman parte de las aplicaciones de la IA, hay que tener presente que no todas operan de la misma manera. Recordemos que la inteligencia artificial es una rama de la informática que está dividida en subcategorías, entre ellas el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Estos dos tipos de aprendizaje son, efectivamente, parte de la inteligencia artificial. No obstante, no todo lo que conocemos como inteligencia artificial es aprendizaje profundo, ni todo el aprendizaje automático es aprendizaje profundo. Por esta razón, es incorrecto usar estos tres términos de manera indiferente.
Siga leyendo para conocer las diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo, así como sus principales aplicaciones.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático, también conocido como machine learning, se trata de una categoría dentro de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de algoritmos capaces de “aprender” de los datos que consumen.
Los modelos matemáticos aplicados en machine learning identifican patrones en los datos para después usarlos en la generación de predicciones. Estos algoritmos tienen la capacidad de ajustar sus acciones con base en los patrones identificados. Lo fascinante de esta tecnología es que, conforme recaban más datos, mejoran sus resultados. Es decir que, a mayor experiencia, mayor precisión.
Existen dos tipos de machine learning: aprendizaje automático supervisado y aprendizaje automático no supervisado. Como sus nombres lo indican, la diferencia entre los tipos de aprendizaje radica en que el primero requiere la intervención de un humano, mientras que el segundo funciona de manera completamente autónoma.
En el aprendizaje automático supervisado, un científico de datos “entrena” al algoritmo para que este aprenda las conclusiones que debe sacar. En el aprendizaje no
Aplicaciones del aprendizaje automático
Redes sociales
Probablemente, uno de los usos más conocidos del aprendizaje automático es el de las redes sociales. La personalización del feed de cada usuario se hace con base en el análisis de su comportamiento; el algoritmo identifica patrones (qué tipo de contenidos lee, con qué cuentas interactúa, etc.) y decide qué noticias mostrar de acuerdo con estos.
Detección de fraude bancario
Mediante la recopilación de datos sobre transacciones bancarias, y la clasificación de estas en buenas (legítimas) y malas (fraudulentas), el algoritmo aprende a identificar aquellos movimientos propios de los estafadores. La principal ventaja de estos sistemas es que pueden evaluar grandes cantidades de datos en muy poco tiempo y con una alta precisión.
Fijación de precios
El marketing digital es una de las industrias más beneficiadas por el uso de la IA. No solo ayuda a mejorar la experiencia del cliente mediante los chatbots, sino que también permite fijar precios más atractivos. El análisis puede hacerse respecto a la industria (¿cuánto cobra la competencia en ese mercado?) o al comportamiento del cliente (¿qué tan probable es que realice una compra determinado usuario?).
Predicción de brotes
El machine learning puede usarse también en análisis predictivos enfocados en la salud. Tomando en cuenta factores como casos reportados, precipitaciones y temperatura, el aprendizaje automático puede predecir cuándo habrá brotes de enfermedades como el paludismo. Este es un ejemplo perfecto de cómo los algoritmos pueden “aprender” conforme reciben más datos.
Control de calidad
Gracias a la implementación de sistemas de aprendizaje automático, la industria de la manufactura puede vigilar y garantizar sus estándares de calidad de manera más eficiente. A diferencia del método tradicional, el machine learning permite realizar una evaluación continua de la calidad a lo largo de todo el proceso de producción.
Recomendaciones de productos
Tanto los servicios de streaming como las plataformas de ecommerce usan machine learning para detectar patrones en los comportamientos de los usuarios, y así poder sugerirles los contenidos y productos más adecuados.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Antes de entrar de lleno en la definición de aprendizaje profundo es importante aclarar que este es una categoría dentro del aprendizaje automático. De esta manera, todo el aprendizaje profundo es en realidad aprendizaje automático. De ahí que muchas veces se usen erróneamente estos términos como sinónimos.
El aprendizaje profundo (deep learning) es un tipo de machine learning basado en redes neuronales artificiales inspiradas en algunos principios del funcionamiento del cerebro humano. Haciendo uso de algoritmos estructurados a manera de redes neuronales, un sistema de aprendizaje profundo puede realizar análisis y obtener conclusiones.
Este tipo de aprendizaje se conoce como profundo precisamente por la forma en la que está estructurado. La arquitectura de estas redes neuronales está dividida en niveles. Las primeras capas se encargan de identificar detalles más específicos, y las últimas detectan patrones más abstractos. Así, cada nivel convierte los datos que recibe en información para el siguiente nivel. De esta manera, la máquina es capaz de aprender gracias a su propio procesamiento de datos.
A diferencia del machine learning, el deep learning no sigue una lógica lineal. Cada nuevo dato que es ingresado al sistema permite que las conexiones neuronales se ajusten para ofrecer un resultado más preciso.
Aplicaciones del aprendizaje profundo
Reconocimiento facial
A través de la aplicación del deep learning las máquinas pueden identificar características muy específicas en el rostro y realizar reconocimiento facial entre millones de muestras. Para mejorar la precisión en los resultados es necesario contar con una gran base de datos.
Asistentes virtuales
Se trata de agentes de software que procesan, interpretan y responden a las solicitudes que los usuarios comunican a través de su voz, o sea, son asistentes de voz. Gracias al aprendizaje profundo y a otras aplicaciones de la IA (como el procesamiento del lenguaje natural), los asistentes virtuales son capaces de reconocer una orden y ejecutar una acción acorde con esta.
Traducción automática
Más que solo realizar una traducción literal del texto, la traducción automática tiene como objetivo usar el aprendizaje profundo para analizar todos los elementos del texto y reconocer la relación entre las palabras. De esta manera, la traducción comunica el texto con su significado original.
Generación automática de textos
Un software es capaz de redactar textos por sí mismo gracias a los alcances del deep learning. Existen muchas herramientas hoy en día que generan textos de manera automática con tan solo introducir un par de palabras clave. Esto es porque el sistema ha aprendido las reglas gramaticales y ortográficas, y las redes neuronales pueden procesar la información de acuerdo a la solicitud.
Vehículos sin conductor
Los algoritmos de aprendizaje profundo que usan este tipo de vehículos les permiten procesar datos de manera veloz (¿se aproxima un cruce de caminos? ¿Hay una señal de alto? ¿Hay algún embotellamiento?) y tomar decisiones en tiempo real sin tener que pedir indicaciones.
Chatbots
La creación de este tipo de comunicación mediante deep learning permite a las empresas ofrecer atención al cliente 24/7. El éxito detrás de un chatbot no está solo en la inmediatez, sino en el contexto y la utilidad de las respuestas. Un chat inteligente puede identificar la solicitud del usuario y ofrecer la respuesta más adecuada.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo en la inteligencia artificial: principales diferencias
Cantidad de datos
El machine learning puede realizar predicciones con pocos datos, mientras que el aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos.
Tiempo de entrenamiento
Los sistemas de aprendizaje automático pueden “aprender” en cuestión de horas. Por el contrario, la arquitectura por capas del aprendizaje profundo implica una mayor inversión de tiempo.
Resultado
Usualmente, los algoritmos de aprendizaje automático arrojan como resultado valores del tipo numérico o puntuaciones. En cambio, la respuesta de los sistemas de aprendizaje profundo puede tener diferentes formatos.
Tipo de algoritmo
Mientras que el machine learning funciona a base de algoritmos que siguen una lógica lineal, el deep learning opera a través de redes neuronales artificiales cuya arquitectura está diseñada por capas.
Nivel de complejidad
La estructura del aprendizaje automático es ideal para ejecutar tareas sencillas, mientras que la del aprendizaje profundo está diseñada para realizar análisis y evaluaciones más complejas.
Si bien el machine learning y el deep learning comparten muchos puntos en común, es importante aprender a diferenciarlos para sacar el máximo provecho a cada uno. Los usos de estos tipos de inteligencia artificial se definirán con base en las necesidades de cada compañía, por lo que es necesario conocer tanto los objetivos del negocio, como los alcances de cada tipo de aprendizaje.