La Ciencia de los Datos (Data Science), el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y la Inteligencia Artificial (IA) han sido objeto de mucha investigación y consideración en la última década. El uso actual de estas tres formas y un aumento esperado en su aplicabilidad futura significa que se correlacionarán entre sí para formar la base de una sociedad inteligente.
Dentro de la Ciencia de Datos, las dos tecnologías de las que más se está hablando son el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Aprendizaje profundo (Deep Learning), ambas englobadas en el campo de la Inteligencia Artificial. En los dos casos se busca la construcción de sistemas que sean capaces de aprender a resolver problemas sin la intervención de un humano y que van desde los sistemas de predicción ortográfica o traducción automática hasta los coches autónomos o los sistemas de visión artificial aplicados a casos de uso tan espectaculares como las tiendas de Amazon Go.
Para entender las diferencias entre los tres y cómo se correlacionan entre sí, es imperativo comprender lo que son y cómo trabajan para crear una sociedad más avanzada tecnológicamente.
El término 'IA' se utiliza tan a menudo hoy en día que tenemos una comprensión básica de lo que significa: la capacidad de una computadora para realizar tareas tales como la percepción visual, reconocimiento de voz, toma de decisiones y traducción de idiomas. La IA ha progresado rápidamente en los últimos años, pero todavía no coincide con las enormes dimensiones de la inteligencia humana. Los humanos hacen un uso rápido de todos los datos a su alrededor y pueden usar lo que han almacenado en sus mentes para tomar decisiones. Sin embargo, la IA aún no cuenta con tales habilidades, en cambio, usa grandes cantidades de datos para aclarar sus objetivos. En última instancia, esto significa que la IA podría requerir grandes cantidades de datos para hacer algo tan simple como editar texto.
La Ciencia de los Datos es mucho más que un simple Aprendizaje automático (Machine Learning). Es posible que los datos aquí no se hayan obtenido a través de una máquina, y puede que ni siquiera sean para fines de aprendizaje. En pocas palabras, la Ciencia de los Datos tiende a cubrir todo el espectro del procesamiento de datos tal como lo conocemos. La Ciencia de los Datos no solo se relaciona con el aspecto estadístico del proceso, sino que alimenta el proceso y obtiene beneficios a través de la ingeniería de datos. Los ingenieros de datos y los científicos de datos tienen un papel muy importante que desempeñar para impulsar la IA.
El Aprendizaje Profundo es la técnica más poderosa del Aprendizaje Automático para hacer que el futuro suceda. Al igual que las neuronas en nuestro cerebro, el Aprendizaje Profundo es la conexión o el poder presente entre la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial. Tanto el Aprendizaje Automático como su subtipo, el Aprendizaje Profundo, incorporan el proceso de aprendizaje a partir de los datos a lo largo del tiempo. Si bien no es lo único que los conecta, el Aprendizaje Profundo es un tipo de Aprendizaje Automático que funciona mejor para fortalecer el proceso de la IA y la Ciencia de Datos. El Aprendizaje Profundo se puede definir simplemente como una técnica de Aprendizaje Automático que se esfuerza por enseñar a los sistemas informáticos cosas que son naturales para los humanos. Por ejemplo, podemos interpretar de forma natural lo que significa una señal de stop en el camino, pero para que una máquina ubique este letrero e interprete, necesita mucho aprendizaje e implementación. Esta etapa de aprendizaje se llama Aprendizaje Profundo . Una vez que entendamos los conceptos que hay detrás del aprendizaje profundo, entenderemos que, de hecho, el Aprendizaje Profundo es lo que moldea la realidad detrás de los automóviles sin conductor y el control por voz a los que nos hemos acostumbrado.
El Aprendizaje Profundo es la técnica más poderosa de Aprendizaje Automático para hacer que el futuro suceda. Al igual que las neuronas en nuestro cerebro, el Aprendizaje Profundo es la conexión o el poder presente entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Tanto el Aprendizaje Automático como su subtipo, el Aprendizaje Profundo, incorporan el proceso de aprendizaje a partir de los datos a lo largo del tiempo. Si bien no es lo único que los conecta, el Aprendizaje Profundo es un tipo de Aprendizaje Automático que funciona mejor para fortalecer el proceso de la IA y la Ciencia de Datos. El Aprendizaje Profundo se puede definir simplemente como una técnica del Aprendizaje Automático (Machine Learning) que se esfuerza por enseñar a los sistemas informáticos cosas que son naturales para los humanos. Por ejemplo, podemos interpretar de forma natural lo que significa una señal de stop en el camino, pero para que una máquina ubique este letrero e interprete, necesita mucho aprendizaje e implementación. Esta etapa de aprendizaje se llama Aprendizaje Profundo. Una vez que entendamos los conceptos que hay detrás del Aprendizaje Profundo, entenderemos que, de hecho, el Aprendizaje Profundo es lo que moldea la realidad detrás de los automóviles sin conductor y el control por voz a los que nos hemos acostumbrado.
El uso del Aprendizaje Profundo, la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial en tándem ha abierto la puerta a innumerables oportunidades. La IA tiene un papel importante en la configuración de los beneficios que podemos disfrutar en el futuro. Estas son algunas de las tecnologías y servicios actuales que usan el Aprendizaje Profundo, la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
Dentro de la Ciencia de Datos, las dos tecnologías de las que más se está hablando son el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Aprendizaje profundo (Deep Learning), ambas englobadas en el campo de la Inteligencia Artificial. En los dos casos se busca la construcción de sistemas que sean capaces de aprender a resolver problemas sin la intervención de un humano y que van desde los sistemas de predicción ortográfica o traducción automática hasta los coches autónomos o los sistemas de visión artificial aplicados a casos de uso tan espectaculares como las tiendas de Amazon Go.
Para entender las diferencias entre los tres y cómo se correlacionan entre sí, es imperativo comprender lo que son y cómo trabajan para crear una sociedad más avanzada tecnológicamente.
Inteligencia Artificial
Data Science o Ciencia de los Datos
Deep Learning o Aprendizaje Profundo
El Aprendizaje Profundo es la técnica más poderosa de Aprendizaje Automático para hacer que el futuro suceda. Al igual que las neuronas en nuestro cerebro, el Aprendizaje Profundo es la conexión o el poder presente entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Tanto el Aprendizaje Automático como su subtipo, el Aprendizaje Profundo, incorporan el proceso de aprendizaje a partir de los datos a lo largo del tiempo. Si bien no es lo único que los conecta, el Aprendizaje Profundo es un tipo de Aprendizaje Automático que funciona mejor para fortalecer el proceso de la IA y la Ciencia de Datos. El Aprendizaje Profundo se puede definir simplemente como una técnica del Aprendizaje Automático (Machine Learning) que se esfuerza por enseñar a los sistemas informáticos cosas que son naturales para los humanos. Por ejemplo, podemos interpretar de forma natural lo que significa una señal de stop en el camino, pero para que una máquina ubique este letrero e interprete, necesita mucho aprendizaje e implementación. Esta etapa de aprendizaje se llama Aprendizaje Profundo. Una vez que entendamos los conceptos que hay detrás del Aprendizaje Profundo, entenderemos que, de hecho, el Aprendizaje Profundo es lo que moldea la realidad detrás de los automóviles sin conductor y el control por voz a los que nos hemos acostumbrado.
Aplicaciones amplias del Aprendizaje Profundo, la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
- Sistemas Expertos: Watson de IBM es un ejemplo perfecto de cómo los sistemas expertos pueden beneficiarse de la colaboración entre el Aprendizaje Profundo, la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial. La computadora, que funciona con Inteligencia Artificial, puede recolectar, absorber y procesar datos mucho más rápido que los humanos. Watson no solo puede mostrar una solución muy rápidamente, sino que también puede diagnosticar cáncer con una precisión increíble del 90 por ciento debido a su vasto conocimiento, mientras que los médicos bien entrenados solo conocen alrededor del 20 por ciento de las actualizaciones presentes en el diagnóstico.
- Reconocimiento de voz: Gracias al uso de la Inteligencia Artificial y a numerosos esfuerzos de los fabricantes de teléfonos inteligentes, puede solicitar un software de reconocimiento de voz para localizar la heladería más cercana o pedir una pizza, sin escribir una palabra. Es la creación de redes neuronales artificiales que impone la comprensión que las computadoras tienen de lo que dices. Se necesita un aprendizaje automático (Machine Learning) exhaustivo para hacer esto a través de la IA.
- Google: Google se complace en utilizar algoritmos mejorados de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y de la Ciencia de Datos (Data Science) que aseguran proporcionar a los usuarios el contenido que se considere relevante para ellos. El motor de búsqueda utiliza algoritmos de aprendizaje automático para averiguar una gran cantidad de datos sobre lo que la gente está buscando y peina a través de más de mil millones de páginas para clasificar primero las que son mejores para usted. Todo esto se hace en cuestión de microsegundos. ¡Increíble!, ¿verdad?
- Robótica: Una compañía de producción de lechugas llamada Spread ha revelado sus planes para equipar robots para manejar asuntos dentro de las granjas. Al cosechar 30.000 cabezas de lechuga todos los días, los robots aumentarán drásticamente la eficiencia. Los procesadores dentro de estos robots han recibido una gran cantidad de datos sobre el proceso que lleva la cosecha de la lechuga. Esta revolución de la IA no solo aumentará la eficiencia, sino que también abrirá las puertas a nuevas posibilidades.
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