La Inteligencia Artificial ofrece infinitas posibilidades y cada vez está generando más interés en el mercado; pero son muy pocos los que saben en qué cuestiones concretas les pueden ayudar los datos como profesionales y como empresas.
Y aunque la realidad refleja el desconocimiento acerca de términos como la IA, el Machine Learning, Big Data o Data Science y el uso de sus ventajas, te invitamos a que, de un vistazo rápido, comprendas sus diferencias y te posiciones un paso más allá de tus competidores.
Para esto, hemos preparado una serie de artículos que esperamos que te ayuden, en las próximas semanas, a aterrizar casos de uso concretos de la IA y la ciencia de datos en distintos sectores de actividad. Así que, si no quieres perderte nada, no dudes en suscribirte a nuestra newsletter 😉
Soy consciente de que quizás no tengas muy claro aún qué es exactamente, qué diferencias hay entre conceptos como IA, machine learning, big data o data science, y deep learning y lo más importante, no tengas muy claro en qué te puede ayudar.
Vamos allá.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Fácil; tecnologías que tratan de simular las funciones cognitivas de los humanos.
Las máquinas realizan tareas que hasta este momento eran los humanos quienes las realizaban. Pero la novedad no es esa; la novedad radica en que la IA nos permite dotar a todos estos procesos, industriales o de otro tipo, de comportamientos inteligentes.
Como por ejemplo, hacer que las máquinas sean capaces de ver como un humano. Y ahí es donde entra la visión artificial, es decir, una tecnología que permite a las máquinas “ver” y procesar esa información para tomar decisiones por sí solas, como por ejemplo: reconociendo imágenes, formas, colores, rostros y huellas (en el desbloqueador del iphone)…
Pero no solo eso, sino que también podemos hacer que las máquinas sean capaces de hablar o interactuar con las personas, y un claro ejemplo de está aplicación son los Chatbots, aplicaciones software que simulan mantener una conversación con una persona al proveer respuestas automáticas, previamente establecidas por un conjunto de entradas realizadas por el usuario.
Si estás interesadx en este tema por aquí te dejo 9 aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo del marketing digital.
Al contrario de lo que mucha gente cree la IA no es igual a ROBÓTICA. Explicado brevemente, la robótica se encarga de diseñar la carcasa, la estructura de la máquina, el hardware, es decir, todo lo que conocemos como robot. Y la IA se encargará de que este robot actúe de forma inteligente, lo que viene siendo el software.
Por resumirlo rápido y mal podríamos decir que la robótica es el cuerpo y la Inteligencia Artificial es la mente.
Bien, pues si ya tienes clarinete lo que es la IA, ahora la siguiente pregunta a contestar es: ¿qué es el machine learning?
Machine Learning
O también conocido como aprendizaje de máquina o aprendizaje automático. Dentro de la IA, el machine learning se refiere a la manera en la que entrenamos o enseñamos a las máquinas a realizar mejor un determinado proceso.
Para ello personas como yo, científicas de datos, construimos y diseñamos distintos tipos de algoritmos que siempre aprenden a partir de los datos de los que disponemos. Los datos son la materia prima con la que trabajamos. No podemos enseñar a una máquina a “pensar” mejor si no tenemos datos con los que la máquina pueda aprender.
De ahí la relación que siempre se da entre el mundo de los datos (data analytics, big data, etc.), y el mundo de la IA.
Y… ¿qué es el Deep Learning?
O también conocido como aprendizaje profundo o redes neuronales. Yo personalmente, cada vez escucho más hablar de la red neuronal de YouTube, por ejemplo.
El nombre de deep learning viene de algoritmos más potentes diseñados a partir de capas y capas y más capas de neuronas, de ahí el nombre de aprendizaje PROFUNDO.
¿Y donde se encuentra el deep learning en todo este mapa?
Es solo una parte de Machine Learning. Esa parte que se identifica como parte especial de algoritmos construidos a partir de estructuras que tratan de simular el comportamiento de la mente humana, a partir de “neuronas” y sus relaciones entre ellas, de ahí lo de redes neuronales.
¿Cuándo se usa el aprendizaje profundo?
Aunque a las máquinas les resulte más complejo que a la mente humana identificar números en una imagen, cuando tenemos que analizar cientos de variables y ver cuáles de ellas tienen relación con un hecho, aquí las máquinas nos ganan.
¿Y el Big Data?
¿Qué sabemos sobre él? ¿Dónde se encuentra en todo este mapa?
Cuando hablamos de Big Data nos referimos al volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados que inundan los negocios cada día. Y en este concepto aparte de los datos, se engloban tecnologías necesarias para recopilar, almacenar y procesar todos esos datos.
Entonces,
¿cómo relacionamos la IA, el Big Data y el Machine Learning?
La unión de todas estas ciencias está en el dato, en nuestra materia prima. Cuantos más datos sean mejor, nuestros modelos tendrán más materia prima de la que aprender y por tanto, serán mejores.
Pero en realidad, se puede diseñar un modelo de machine learning sin hacer big data, y se puede utilizar tecnologías de big data para almacenar todos eso datos, para entrenar las máquinas o diseñar algoritmos a partir de ellos.
Para finalizar, Data Science. ¿Qué sabemos de ello?
Terminaremos este breve artículo introductorio con la famosa Data Science o ciencia de los datos, aunque podríamos hablar sobre un montón de términos más como business intelligence, data mining, business analytics… términos en los que profundizaremos en otro artículo.
Pero ahora, ¿sabes que los Data Scientists son considerados como la profesión más sexy del siglo XXI?
Pues te voy a dejar con las ganas, porque si no este artículo se me va a hacer犀利士 eterno!!! Así que aquí te esperamos, a un golpe de click!
Interesado en aplicar la IA en tu organización?
