Machine learning VS Inteligencia Artificial

Machine Learning VS Inteligencia artificial, son dos conceptos que estamos escuchando cada vez con mayor frecuencia en nuestra cotidianidad, lo que nos ha llevado a hacernos las siguientes preguntas: ¿Cuál es la diferencia entre ambos?¿En qué se asimilan?¿En qué punto se unen?¿Cuáles son las habilidades necesarias para cada una? Tal vez aún tengamos mucho que aprender sobre ambos, pero lo que sí sabemos es que es necesario entenderlos muy bien puesto que seguramente son el punto para una nueva revolución tecnológica. 

En este artículo te hablamos acerca de qué es el machine learning, que es la inteligencia artificial y cuáles son algunas de las habilidades más importante que requiere cada uno para sacarle el mayor provecho. 

Con todo el auge tecnológico que estamos viviendo, nos encontramos en una situación en la que todos los días nos sorprendemos más con todo lo que tienen para ofrecernos las herramientas tecnológicas. Dos conceptos que están haciendo parte de nuestra cotidianidad con el Machine Learning y la inteligencia artificial. Solemos creer que ambos son lo mismo…¿pero estamos seguro en realidad es así?

En este artículo presentamos un Machine Learning vs Inteligencia Artificial.

¿Qué es machine learning?

El Machine learning es una tecnología diseñada para que los computadores aprendan, de manera automática, a partir de datos anteriores. Esto es posible gracias a la implementación de diversos algoritmos que permiten construir modelos matemáticos y realizar predicciones gracias a la información brindada o los datos históricos. 

Sus usos son varios, como el reconocimiento de voz e imágenes, filtración del correo electrónico, sistemas de recomendación. 

¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial (IA) es la simulación de la inteligencia humana, pero en este caso, es procesada por sistemas informáticos. Para ejemplificar, Siri o Alexa, ambas son el resultado del desarrollo de la inteligencia artificial, pues son capaces de realizar algunas tareas o responder preguntas que haga el usuario. 

Skills de machine learning

Matemáticas aplicadas

El álgebra es esencial para comprender a fondo las teorías que permiten el funcionamiento del Machine Learning. Pues gracias a ella podemos tener un panorama del funcionamiento cotidiano de los algoritmos y de esta forma ser más acertados en nuestras decisiones, ya que todos los resultados arrojados por los modelos de ML se muestran teniendo como base el álgebra lineal.  

Algunos de los algoritmos más comunes en el Machine Learning que usan el álgebra son: Regresión Lineal, Árboles de decisión y Regresión Logística.  

Lenguaje de programación

En el mundo de la tecnología existen más de 700 lenguajes de programación, así que no es fácil escoger cuál es el mejor para el desarrollo de sistemas de machine learning; sin embargo, sí hay algunos que sobresalen de los demás. 

Una de las primeras consideraciones que hay que tener al momento de escoger un lenguaje es que cuente con varias herramientas, que permita un procesamiento de datos continuo, sea estable y a la vez flexible. 

• Python: es uno de los más populares, si no es ya el más. Uno de los factores que han influido en su popularidad es que permite que la codificación sea menos compleja, logrando que las personas que se consideran “negadas” para programar, terminen dominándolo. 

Otro aspecto que le agrega valor, es que aparte de las herramientas y flexibilidad que tiene Python es la legibilidad del código, además cuenta con una gran comunidad que ha contribuido a la construcción de distintos marcos y a nutrir una biblioteca de Machine Learning. 

• R: Lo primero que hay que destacar de este lenguaje es que fue desarrollado por un estadístico para estadísticos. Uno de los aspectos más atractivos, es que su uso no es exclusivamente para programadores, estadísticas y analistas de datos pueden sacar un gran provecho de él. Por este motivo, destaca en su funcionalidad para visualizar y analizar datos. 

Respecto a su desempeño en el Machine Learning, R cuenta con una amplia colección de herramientas (que pueden mezclarse) y bibliotecas que contribuirán al desarrollo. 

Estadísticas

La estadística, especialmente sus conceptos, son muy importantes tanto en el desarrollo del machine learning como en su aplicación. 

Cada uno de los pasos involucrados  en el desarrollo de un proceso de ML necesita de la aplicación de un método estadístico. La razón es muy sencilla: es necesario comprender los datos que se usaron y la interpretación de los resultados de las diferentes pruebas que se realizaron al ML. 

Algunos de los métodos de estadística más utilizados en el ML son: Minería de datos, visualización de datos, análisis exploratorio de datos, detección de valores atípicos, estadísticas resumidas, etc. 

Algoritmos

El machine learning emplea algoritmos que reciben y analizan los datos de entrada, para así realizar una predicción de los valores de salida.

Los algoritmos aprenden, a la vez que optimizan sus operaciones, cada vez que se introducen nuevos datos, de esta forma desarrollan “inteligencia”.

Esto son algunos tipos de algoritmos empleados en el ML:

• Algoritmos bayesianos.

• Algoritmos de regresión.

• Algoritmos de agrupación.

• Algoritmos de redes neuronales.

• Algoritmos de árbol de decisión.

• Algoritmos de aprendizaje profundo.

• Algoritmos de reducción de dimensión.
  
  

Modelo y evaluación de datos

La evaluación de los modelos de Machine Learning sirve para medir el rendimiento y cómo predecirá los nuevos datos. Las predicciones que se harán tendrán un valor desconocido, es por esto que deben evaluarse con métricas el rendimiento junto con los datos que sí conocemos la respuesta. De esta forma determinamos si el modelo está cumpliendo su objetivo o no.

Skills de inteligencia artificial

Algoritmos

Los algoritmos son los encargados de dar autonomía a la IA. Como mencionamos anteriormente, estos son un conjunto de instrucciones que se le da a la máquina para poder dar solución a un problema o ejecutar una acción. 

Algunos de los algoritmos más comunes son:

• Aprendizaje por refuerzo.

• Aprendizaje supervisado.

• Aprendizaje no supervisado.

Desarrollo de tecnologías AI responsables

El desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial responsables hace referencia al marco encargado de registrar la manera en la que un creador u organización aborda ética y legalmente, los retos que surgen del desarrollo y aplicación de la IA.

Data Science

La Data Science o ciencia de datos, es la combinación de matemáticas, programación, estadísticas, análisis, que al trabajar juntas tienen el enfoque de recopilar, analizar, preparar, visualizar y modelizar los datos para generar conocimiento útil de la IA. 

Las técnicas de data science han contribuido al desarrollo de las tecnologías utilizadas en la extracción de conocimiento e investigación de la inteligencia artificial, permitiendo transformar a la sociedad con base en el conocimiento. 

Robótica

La robótica es todo un campo diferente a la inteligencia artificial, sin embargo, es necesaria para poder sacar más provecho a la IA. 

La robótica es la encargada de estudiar el diseño y construcción de aquellas máquinas que son capaces de realizar las tareas del humano a través de procesos programados y personalizados. 

Programación Java

Java es uno de los muchos lenguajes de programación que existen, pero en el caso de la inteligencia artificial tiene un lugar destacado.

Su popularidad en la IA radica en que ayuda a crear soluciones que contribuyan al potenciamiento aprendizaje automático, algoritmos de búsqueda, sistemas multi robot, redes neuronales y  programación genética.

Resolución de problemas 

La resolución de problemas en la inteligencia artificial hace referencia a la investigación que se realiza para encontrar la solución a un problema mediante la creación de algoritmos lógicos, empleando ecuaciones polinómicas y diferenciales, y que al ejecutarlas se utilicen paradigmas de modelado. 

Es posible que surjan varias soluciones a un mismo problema y solamente una, esto ya depende del problema ocasionado.