Comprensión de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo - inteligenciaes

Comprensión de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

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La inteligencia artificial (IA) y sus subconjuntos Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) están desempeñando un papel importante en la ciencia de datos. La ciencia de datos es un proceso integral que implica preprocesamiento, análisis, visualización y predicción. Profundicemos en la IA y sus subconjuntos.

Inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa de la construcción de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La IA se divide principalmente en tres categorías como se muestra a continuación

  • Inteligencia artificial estrecha (ANI)

  • Inteligencia artificial general (AGI)

  • Super inteligencia artificial (ASI).

La IA estrecha, a veces denominada “IA débil”, realiza una sola tarea de una manera particular de la mejor manera. Por ejemplo, una máquina de café automatizada roba que realiza una secuencia bien definida de acciones para hacer café. Mientras que AGI, que también se conoce como ‘IA fuerte’, realiza una amplia gama de tareas que implican pensar y razonar como un ser humano. Un ejemplo es Google Assist, Alexa, Chatbots, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NPL). La superinteligencia artificial (ASI) es la versión avanzada que supera las capacidades humanas. Puede realizar actividades creativas como arte, toma de decisiones y relaciones emocionales.

Ahora veamos Aprendizaje automático (ML). Es un subconjunto de la IA que implica el modelado de algoritmos que ayuda a realizar predicciones basadas en el reconocimiento de conjuntos y patrones de datos complejos. El aprendizaje automático se centra en permitir que los algoritmos aprendan de los datos proporcionados, recopilen conocimientos y hagan predicciones sobre datos no analizados previamente utilizando la información recopilada. Los diferentes métodos de aprendizaje automático son

  • aprendizaje supervisado (IA débil – impulsada por tareas)

  • aprendizaje no supervisado (IA fuerte, basada en datos)

  • Aprendizaje semi-supervisado (IA fuerte, rentable)

  • aprendizaje automático reforzado. (IA fuerte: aprende de los errores)

El aprendizaje automático supervisado utiliza datos históricos para comprender el comportamiento y formular pronósticos futuros. Aquí el sistema consta de un conjunto de datos designado. Está etiquetado con parámetros para la entrada y la salida. Y a medida que llegan los nuevos datos, el algoritmo ML analiza los nuevos datos y proporciona la salida exacta sobre la base de los parámetros fijos. El aprendizaje supervisado puede realizar tareas de clasificación o regresión. Ejemplos de tareas de clasificación son clasificación de imágenes, reconocimiento facial, clasificación de correo no deseado, detección de fraude de identificación, etc. y para tareas de regresión se encuentran el pronóstico del tiempo, la predicción del crecimiento de la población, etc.

El aprendizaje automático no supervisado no utiliza ningún parámetro clasificado o etiquetado. Se centra en descubrir estructuras ocultas a partir de datos sin etiquetar para ayudar a los sistemas a inferir una función correctamente. Utilizan técnicas como el agrupamiento o la reducción de dimensionalidad. La agrupación implica agrupar puntos de datos con métricas similares. Se basa en datos y algunos ejemplos de agrupación son la recomendación de películas para el usuario en Netflix, la segmentación de clientes, los hábitos de compra, etc. Algunos de los ejemplos de reducción de dimensionalidad son la obtención de características, la visualización de big data.

El aprendizaje automático semisupervisado funciona mediante el uso de datos etiquetados y no etiquetados para mejorar la precisión del aprendizaje. El aprendizaje semi-supervisado puede ser una solución rentable cuando el etiquetado de datos resulta caro.

El aprendizaje por refuerzo es bastante diferente en comparación con el aprendizaje supervisado y no supervisado. Puede definirse como un proceso de prueba y error que finalmente arroja resultados. Esto se logra mediante el principio del ciclo de mejora iterativo (aprender de los errores del pasado). El aprendizaje por refuerzo también se ha utilizado para enseñar a los agentes a conducir de forma autónoma en entornos simulados. Q-learning es un ejemplo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Avanzando hacia Aprendizaje profundo (DL), es un subconjunto del aprendizaje automático en el que se crean algoritmos que siguen una arquitectura en capas. DL usa múltiples capas para extraer progresivamente características de nivel superior de la entrada sin procesar. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes, las capas inferiores pueden identificar los bordes, mientras que las capas superiores pueden identificar los conceptos relevantes para un ser humano, como dígitos, letras o caras. DL se refiere generalmente a una red neuronal artificial profunda y estos son los conjuntos de algoritmos que son extremadamente precisos para problemas como el reconocimiento de sonido, el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, etc.

Para resumir, la ciencia de datos cubre la inteligencia artificial, que incluye el aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje automático en sí mismo cubre otra sub-tecnología, que es el aprendizaje profundo. Gracias a la IA, ya que es capaz de resolver problemas cada vez más difíciles (como detectar el cáncer mejor que los oncólogos) mejor que los humanos.

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