Históricamente, el enfoque tradicional de la programación se basaba en crear algoritmos explícitos para realizar tareas específicas. Sin embargo, esta metodología presentaba limitaciones en situaciones donde se requería de reconocimiento de patrones complejos o adaptación a cambios en los datos de entrada.
Debido a los cambios, cada vez es más necesario contar con una formación que permita a los trabajadores convertirse en profesionales capaces de implementar la Inteligencia Artificial y utilizar los datos para mejorar la toma de decisiones dentro de una empresa. Gracias al Máster en Análisis de Datos e Inteligencia Artificial de ISDI, los estudiantes adquirirán todas las habilidades necesarias para enfrentarse a un nuevo ecosistema empresarial en el que trabajar con cuestiones como el aprendizaje automático en el día a día.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático o Machine Learning es una subcategoría de la Inteligencia Artificial que está directamente relacionada con la posibilidad de que ciertas máquinas puedan desarrollar el reconocimiento de patrones y tengan la capacidad de aprender de forma continuada gracias a la recepción de datos, realizando ajustes sin que se haya establecido una programación específica para ello.
El proceso por el que se rige el aprendizaje automático es parecido al que se realiza en la minería de datos, ya que lo que busca es encontrar patrones entre los datos. La diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático, es que este último utiliza patrones para ajustar las acciones del programa aprendiendo cómo configurarse.
Tipos de aprendizaje automático
Aunque el uso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se puede efectuar de diferentes maneras, diferenciamos dos tipos de Machine Learning:
- Aprendizaje automático supervisado: Este tipo de Machine Learning el científico de datos enseña y guía al algoritmo sobre qué conclusiones debe sacar. El aprendizaje automático supervisado es el más utilizado.
- Aprendizaje automático no supervisado. En este tipo de Machine Learning el enfoque es mucho más independiente. El propio ordenador es el que aprende a identificar procesos y patrones complejos sin tener que estar guiado de forma continua por un humano. Este aprendizaje se entrena a través de los datos y no tiene etiquetas ni un resultado específico definido.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo o Deep Learning es una subcategoría de la Inteligencia Artificial que enseña a los ordenadores a procesar datos de una forma similar a cómo lo haría un cerebro humano. Mediante este tipo de modelos, es posible reconocer patrones complejos en imágenes, texto, audios, sonidos… de forma que se entrena la capacidad de generar información y predicciones precisas.
Gracias a los métodos de Deep Learning, se pueden automatizar ciertas tareas que precisan de inteligencia humana, desde describir una imagen o transcribir un texto de un archivo de sonido.
Ejemplos de aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo puede utilizarse para una gran diversidad de tareas y actualmente está presente en diferentes industrias como la automotriz, la aeroespacial o la investigación médica.
En el caso de los coches autónomos, gracias al Deep Learning, los automóviles han aprendido a detectar las señales de tráfico y los peatones.
En temas de defensa, el aprendizaje profundo ayuda a encontrar y marcar zonas de interés sobre imágenes capturadas por satélite.
En el sector de la medicina, gracias al aprendizaje profundo, ha sido posible detectar de forma automática células cancerosas y realizar diagnósticos médicos.
En el entorno empresarial, los chatbots y los agentes virtuales ya son capaces de procesar un texto creado por seres humanos y dar una respuesta o solución a sus problemas.
Redes Neuronales, un paso más dentro del Deep Learning
Las redes neuronales constituyen el eje de los algoritmos del deep learning y su nombre proviene directamente de la estructura que forma el cerebro humano. La intención de estas redes artificiales es conseguir imitar el funcionamiento de las neuronas biológicas y la forma en la que se comunican entre sí.
La red neuronal se forma a través de capas de nodos que cuenta con una capa de entrada, una o varias capas intermedias y una capa de salida. Cada uno de estos nodos está conectado a otro y envía datos a este si se activa, dependiendo del tipo de dato que haya recibido.
Para que este tipo de redes funcionen, es necesario un entrenamiento que le haga aprender y mejorar su precisión, se trata de una importante herramienta para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.
¿Qué diferencia el aprendizaje automático del aprendizaje profundo?
Tanto el aprendizaje automático y aprendizaje profundo son derivados de la Inteligencia Artificial, aunque en el caso del Deep Learning, este es un subtipo del primero de ellos. Ambos son algoritmos de aprendizaje y su objetivo es obtener un resultado que dependa de los datos con los que trabaje.
Sin embargo, lo que realmente diferencia a estos dos conceptos es la forma en la que aprenden. Mientras que el Machine Learning precisa de ayuda humana para indicar a los algoritmos cómo deben aprender, el Deep Learning es capaz de automatizar el proceso de aprendizaje, por lo que requiere que la intervención humana sea bastante menor. De la misma manera, este último, permite el uso de un conjunto de datos más grande.
Como has podido observar, la importancia de contar con conocimientos de las nuevas tecnologías es fundamental en gran parte de los sectores, su avance como también las tendencias en la IA, por tal motivo, avanzar y adquirir bases sólidas será relevante para tu carrera profesional.
