Diferencias entre deep learning e Inteligencia Artificial

25 octubre
300
Diferencias entre deep learning e Inteligencia Artificial
/ 1 voto

Herramientas como el deep learning o la Inteligencia Artificial ya no forman parte de la ciencia ficción. Comprender cómo se están aplicando ambas tecnologías y qué potencial encierran resulta vital para conocer la dirección en la que se mueve el mercado.

Deep learning e Inteligencia Artificial: una comparativa

El deep learning y la Inteligencia Artificial tienen mucho en común: se trata de procesos a través de los cuales una máquina analiza ingentes cantidades de datos. No obstante, son tecnologías diferentes con modos de operar distintos.

Por un lado, la Inteligencia Artificial depende de lo que se ha llamado aprendizaje automático o machine learning. En este caso, las máquinas interpretan los datos y le dan forma a través de reglas pre-programadas. Así, se supervisa a la máquina para que gestione las combinaciones de datos. Para mejorar los procesos de análisis, se premian las decisiones positivas de la máquina de modo que sigan ocurriendo, y se castiga lo que se desea eliminar.

También forma parte del sistema de Inteligencia Artificial la colaboración del ser humano con la máquina al aportar la semántica. En otras palabras, el programador proporciona las etiquetas y nombres necesarios en un principio, para que la máquina aprenda a clasificarlos más adelante. Así, el algoritmo es en cierto modo entrenado por el ser humano para llevar a cabo su tarea.

No obstante, el deep learning va más allá. Si bien también necesita de una supervisión humana, a través del deep learning se trata de hacer que las máquinas sean capaces de comprender la semántica de los datos por sí mismas, sin requerir de un entrenamiento previo.

En cierto modo, el deep learning acerca el modo de trabajar de los algoritmos a la percepción humana. Este tipo de tecnología utiliza estructuras similares al sistema nervioso de los mamíferos, con “neuronas artificiales” especializadas en detectar información y patrones ocultos en los datos, pudiendo tomar modelos existentes para predecir el futuro con los datos disponibles. Así, se están aplicando descubrimientos de la neurociencia a la tecnología de los algoritmos y la programación.

Deep learning y empresa, ¿cómo innovar?

Las pymes y startups de I+D pueden aplicar el deep learning a muchos niveles y en diferentes sectores.

En primer lugar, existen innumerables oportunidades de emprender en la gestión de datos y minería de datos usando el deep learning. Los profesionales y empresas con experiencia en estas tecnologías se han convertido en las más demandadas a nivel global.

Las empresas del sector TIC también tienen la oportunidad de aprovecharse de esta tecnología, que ya se usa en el día a día, aunque no la veamos: hay deep learning en las ‘smart replies’ o respuestas inteligentes de Gmail, en sistemas de reconocimiento de voz, en algunos softwares de traducción automática, en los sistemas de reconocimiento facial –que pronto se utilizarán para hacer pagos- o en los softwares de clasificación automática de imágenes.

Por otro lado, el deep learning puede aportar mucho a las consultorías y asesorías de finanzas y mercados, gracias a su capacidad de detectar patrones y hacer predicciones en base a los datos existentes.

Además de todo esto, el deep learning está presente en el marketing, tanto en el campo de la atención al cliente, con chatbots que adaptan sus respuestas a las necesidades del cliente y aprenden de estos, como en el comercio electrónico, con la recomendación inteligente de productos y ofertas de manera personalizada gracias a la predicción de comportamientos. Esto es lo que se conoce como marketing predictivo.

Las claves del marketing para tu PYME

Las claves del marketing para tu PYME

Definir la estrategia de marketing de tu PYME es esencial para su éxito. Estas claves te ayudarán a definir una estrategia de marketing efectiva.

/ 1 votos
esquina

MÁS ARTÍCULOS