Artificial Inteligence (Inteligencia Artificial), Machine Learning (Aprendizaje automático), Deep Learning (Aprendizaje profundo) y Big Data. La ciencia ya no es lo que era hace 100 años, ni hace 10. Como nos gusta estar al día de todo, vamos a ver cómo podemos entender la relación y las diferencias entre estos nuevos campos que han ido surgiendo en estos últimos años:
Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial me recuerda a las películas de ciencia ficción, que ya no me parecen tan extrañas la verdad. Solo hay que ver cómo ha cambiado el mundo, las cosas que antes pensábamos que no eran posibles, y ahora ya lo son. Esta se refiere a cuando las máquinas son capaces de aprender y razonar con un resultado similar al que lo haría un ser humano. En realidad es un concepto cambiante, a medida que la tecnología evoluciona.
La Inteligencia Artificial tiene muchos campos y ramas de aplicación, desde el Procesamiento de Lenguaje Natural, entender el lenguaje de un humano, hasta la visión artificial, por ejemplo para reconocer los objetos de una fotografía. Además, la representación del conocimiento, clasificación, etiquetado, agrupación y la predicción o recomendación son campos habituales de la Inteligencia Artificial.
Machine Learning
Machine Learning o Aprendizaje Automático a veces es considerada como una rama de la Inteligencia Artificial. En realidad podía considerarse un campo por sí solo, que usa algoritmos de Data Mining (Minería de Datos) pero, como el nombre indica, con la diferencia de que la máquina tiene que aprender a hacer las cosas. Normalmente es la rama central en la mayor parte de las aplicaciones de Inteligencia Artificial, pero no la única. Se suele además combinar con otras tecnologías. Por ejemplo, para entender el lenguaje escrito, lo que una persona quiere decir, es necesario aplicar conocimientos de morfología, de sintaxis, de sinonimia, de estadística, etc. Eso sí, una vez modelado podemos aplicar Machine Learning para que nos ayude a entender y poder clasificar nuevos textos.
Deep Learning
Deep Learning, o Aprendizaje Profundo, también es considerada una rama, pero del Machine Learning. Es una de las más novedosas aunque sus orígenes son de la década de los noventa con la aparición de redes neuronales. La novedad ahora es que gracias a nuevos avances en computación se pueden relacionar más campos de observación que antes debían ser tratados de forma independiente.
Big Data
Big Data se refiere a nuevas tecnologías capaces de procesar millones de datos. Es un concepto que ha cobrado fuerza desde el 2010 y coincide con una explosión de datos digitales. El análisis de esos datos puede ser meramente estadístico y no conlleva necesariamente el uso de aplicaciones de inteligencia artificial. Sin embargo es común que para alguna de sus tareas, por ejemplo la detección de patrones a priori ocultos, sí se utilicen herramientas de Machine Learning.
Diferencias
En definitiva, podemos comentar las diferencias ordenando los conceptos. El Deep Learning es una nueva rama del Machine Learning, que a su vez es una rama de la Inteligencia Artificial. El Big Data es un conjunto de tecnologías independientes que no tienen por qué estar relacionadas con la Inteligencia Artificial y que obedecen más al concepto de gestión de multitud de datos. Hoy en día, si tu objetivo es ser un científico de datos (data scientist), verás que al final tienes que tener un dominio medio-alto de inteligencia artificial, machine learning, deep learning y big data.
Lo cierto es que todas tienen algo en común, por lo menos a mi me flipan. Nos vemos en la próxima!
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