{"id":14945,"date":"2023-07-25T00:00:00","date_gmt":"2023-07-25T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/aprendizaje-automatico-y-aprendizaje-profundo\/"},"modified":"2024-04-22T15:40:45","modified_gmt":"2024-04-22T15:40:45","slug":"aprendizaje-automatico-y-aprendizaje-profundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/blog\/aprendizaje-automatico-y-aprendizaje-profundo","title":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo: diferencias, funcionamiento y ejemplos"},"content":{"rendered":"<div id=\"07M-wysiwyg-1\" class=\"07M-wysiwyg anchor--link \" data-anchor-content>\n<section class=\"wysiwyg mb-xl\">\n<div class=\"wrapper wrapper--small\">\n<p class=\"t-small mb-xs\">\n<div class=\"wysiwyg__content\">\n<div>\n<p>Hist\u00f3ricamente, el enfoque tradicional de la programaci\u00f3n se basaba en crear algoritmos expl\u00edcitos para realizar tareas espec\u00edficas. Sin embargo, esta metodolog\u00eda presentaba limitaciones en situaciones donde se requer\u00eda de reconocimiento de patrones complejos o adaptaci\u00f3n a cambios en los datos de entrada.\u00a0<\/p>\n<p>Debido a los cambios, cada vez es m\u00e1s necesario contar con una formaci\u00f3n que permita a los trabajadores convertirse en profesionales capaces de implementar la <strong>Inteligencia Artificial<\/strong> y utilizar los datos para mejorar la toma de decisiones dentro de una empresa. Gracias al <a href=\"https:\/\/www.isdi.education\/es\/programas\/mda-master-data-analysis\" target=\"_self\" rel=\"noopener\">M\u00e1ster en An\u00e1lisis de Datos e Inteligencia Artificial<\/a> de ISDI, los estudiantes adquirir\u00e1n todas las habilidades necesarias para enfrentarse a un nuevo <strong>ecosistema empresarial<\/strong> en el que trabajar con cuestiones como el <strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> en el d\u00eda a d\u00eda.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/strong><\/h2>\n<p>El <strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> o <strong>Machine Learning<\/strong> es una subcategor\u00eda de la Inteligencia Artificial que est\u00e1 directamente relacionada con la posibilidad de que ciertas m\u00e1quinas puedan <strong>desarrollar el reconocimiento de patrones<\/strong> y tengan la capacidad de aprender de forma continuada gracias a la recepci\u00f3n de datos, realizando ajustes sin que se haya establecido una programaci\u00f3n espec\u00edfica para ello.<br \/>\u00a0<\/p>\n<p>El proceso por el que se rige el <strong>aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> es parecido al que se realiza en la miner\u00eda de datos, ya que lo que busca es encontrar patrones entre los datos. La diferencia entre la miner\u00eda de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico, es que este \u00faltimo utiliza patrones para ajustar las acciones del programa aprendiendo c\u00f3mo configurarse.<\/p>\n<h3>Tipos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n<p>Aunque el uso de aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo se puede efectuar de diferentes maneras, diferenciamos dos tipos de <strong>Machine Learning<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Aprendizaje autom\u00e1tico supervisado<\/strong>: Este tipo de Machine Learning el cient\u00edfico de datos ense\u00f1a y gu\u00eda al algoritmo sobre qu\u00e9 conclusiones debe sacar. El aprendizaje autom\u00e1tico supervisado es el m\u00e1s utilizado.\u00a0<\/li>\n<li><strong>Aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado.<\/strong> En este tipo de Machine Learning el enfoque es mucho m\u00e1s 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 trav\u00e9s de los datos y no tiene etiquetas ni un resultado espec\u00edfico definido.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><strong>\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje profundo?<\/strong><\/h2>\n<p>El aprendizaje profundo o Deep Learning es una subcategor\u00eda de la Inteligencia Artificial que ense\u00f1a a los ordenadores a <strong>procesar datos de una forma similar a c\u00f3mo lo har\u00eda un cerebro humano<\/strong>. Mediante este tipo de modelos, es posible reconocer patrones complejos en im\u00e1genes, texto, audios, sonidos\u2026 de forma que se entrena la capacidad de generar informaci\u00f3n y predicciones precisas.\u00a0<br \/>\u00a0<\/p>\n<p>Gracias a los m\u00e9todos de <strong>Deep Learning<\/strong>, se pueden automatizar ciertas tareas que precisan de inteligencia humana, desde describir una imagen o transcribir un texto de un archivo de sonido.<br \/>\u00a0<\/p>\n<h3>Ejemplos de aprendizaje profundo<\/h3>\n<p>El aprendizaje profundo puede utilizarse para una gran diversidad de tareas y actualmente est\u00e1 presente en diferentes industrias como la automotriz, la aeroespacial o la investigaci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n<p>En el caso de los <strong>coches aut\u00f3nomos<\/strong>, gracias al Deep Learning, los autom\u00f3viles han aprendido a detectar las se\u00f1ales de tr\u00e1fico y los peatones.<br \/>\u00a0<\/p>\n<p>En <strong>temas de defensa<\/strong>, el aprendizaje profundo ayuda a encontrar y marcar zonas de inter\u00e9s sobre im\u00e1genes capturadas por sat\u00e9lite.<br \/>\u00a0<\/p>\n<p>En el sector de la <strong>medicina<\/strong>, gracias al aprendizaje profundo, ha sido posible detectar de forma autom\u00e1tica c\u00e9lulas cancerosas y realizar diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos.<br \/>\u00a0<\/p>\n<p>En el entorno empresarial, los <strong>chatbots<\/strong> y los agentes virtuales ya son capaces de procesar un texto creado por seres humanos y dar una respuesta o soluci\u00f3n a sus problemas.<\/p>\n<h3>Redes Neuronales, un paso m\u00e1s dentro del Deep Learning<\/h3>\n<p>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 intenci\u00f3n de estas redes artificiales es conseguir <strong>imitar el funcionamiento de las neuronas biol\u00f3gicas<\/strong> y la forma en la que se comunican entre s\u00ed.<\/p>\n<p>La <strong>red neuronal<\/strong> se forma a trav\u00e9s 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 est\u00e1 conectado a otro y env\u00eda datos a este si se activa, dependiendo del tipo de dato que haya recibido.<\/p>\n<p>Para que este tipo de redes funcionen, es necesario un entrenamiento que le haga aprender y mejorar su precisi\u00f3n, se trata de una importante <strong>herramienta para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.<\/strong><\/p>\n<h2><strong>\u00bfQu\u00e9 diferencia el aprendizaje autom\u00e1tico del aprendizaje profundo?<\/strong><\/h2>\n<p>Tanto el aprendizaje autom\u00e1tico 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.<\/p>\n<p>Sin embargo, lo que realmente diferencia a estos dos conceptos es la forma en la que aprenden. Mientras que el Machine Learning precisa de <strong>ayuda humana para indicar a los algoritmos<\/strong> c\u00f3mo deben aprender, el Deep Learning es capaz de <strong>automatizar el proceso de aprendizaje<\/strong>, por lo que requiere que la intervenci\u00f3n humana sea bastante menor. De la misma manera, este \u00faltimo, permite el uso de un conjunto de datos m\u00e1s grande.<\/p>\n<p>Como has podido observar, la importancia de contar con conocimientos de las nuevas tecnolog\u00edas es fundamental en gran parte de los sectores, su avance como tambi\u00e9n las <a href=\"https:\/\/www.isdi.education\/es\/blog\/tendencias-2023-inteligencia-artificial-realidad-extendida-avatares\" target=\"_self\" rel=\"noopener\">tendencias en la IA<\/a>, por tal motivo, avanzar y adquirir bases s\u00f3lidas ser\u00e1 relevante para tu carrera profesional.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/section><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El aprendizaje autom\u00e1tico (Machine Learning) y aprendizaje profundo (deep learning) han surgido como unas de las disciplinas revolucionarias en el campo de la Inteligencia Artificial. Su desarrollo se ha visto impulsado por los avances en tecnolog\u00eda, el acceso a grandes vol\u00famenes de datos y la capacidad de procesamiento computacional.<\/p>\n","protected":false},"author":23,"featured_media":14944,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"tags":[],"class_list":["post-14945","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial"],"acf":{"photo_gallery":{"galeria":[[]]}},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo | ISDI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre las diferencias entre aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) y profundo (deep learning), algoritmos, funcionamiento y aplicaciones comunes.\" \/>\n<meta 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