Cuando se trata de Big Data, los términos de ciencias de la computación “Aprendizaje Automático” e “Inteligencia Artificial” a menudo se usan indistintamente, pero no son lo mismo. Aunque puede sonar confuso, en realidad es simple diferenciar los términos cuando se comprende cómo funcionan juntos.

Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático consiste en enseñar a una máquina a aprender. Utiliza la programación a través de algo llamado “redes neuronales”. En este proceso, el Aprendizaje Automático “aprende” a través de algoritmos de entrenamiento y determina el resultado probable de una situación. Este proceso requiere que un humano programe la información en el Aprendizaje Automático con datos, horas de entrenamiento y pruebas, y solucionando problemas en los resultados.

Ejemplos de aplicaciones del Aprendizaje Automático incluyen el diagnóstico médico, la ingeniería de software y la optimización de motores de búsqueda. El ejemplo más destacado del Aprendizaje Automático es la detección facial y el reconocimiento de imágenes. Cuando se muestran suficientes fotos de una persona desde diferentes ángulos, expresiones, iluminación, y más, la máquina puede comenzar a reconocer a esa persona de manera más eficiente y determinar que es probable que sea esa persona en una foto en base a sus características. Google utiliza el Aprendizaje Automático para optimizar los anuncios y Netflix lo utiliza para ofrecer recomendaciones de programas y películas.

Es importante recordar que el Aprendizaje Automático solo puede producir resultados basados en los conjuntos de datos que se le proporcionan. Solo puede verificar la información que se le ha “enseñado”. Si esa información no está disponible, no puede crear un resultado por sí mismo. Por lo tanto, el Aprendizaje Automático buscará una solución, ya sea la más óptima o no.

Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial puede crear resultados por sí misma y hacer cosas que solo un humano podría hacer. El Aprendizaje Automático es parte de lo que ayuda a la Inteligencia Artificial, ya que toma los datos que ha aprendido y luego la Inteligencia Artificial toma esa información junto con experiencias pasadas y ajusta su comportamiento en consecuencia.

Ejemplos de aplicaciones de la Inteligencia Artificial incluyen el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y la comprensión del lenguaje natural. Cuando una máquina completa una tarea basada en un conjunto de reglas establecidas, se ha vuelto “artificialmente inteligente”, como mover objetos y manipular el comportamiento humano para resolver problemas. El ejemplo más destacado sería la clasificación de imágenes en plataformas como Pinterest.

En resumen, el Aprendizaje Automático se centra en enseñar a una máquina a aprender a partir de datos, mientras que la Inteligencia Artificial utiliza el aprendizaje automático y experiencias pasadas para tomar decisiones y realizar tareas de manera autónoma. Ambos conceptos son fundamentales en el campo de la ciencia de datos y tienen aplicaciones en diversos sectores.

Fuente del artículo: Forbes