¿Cuál es la diferencia entre la IA y el machine learning?
La inteligencia artificial (IA) es un término que engloba diferentes estrategias y técnicas que se usan para hacer que las máquinas se parezcan más a los humanos. La IA incluye todo, desde asistentes inteligentes como Alexa hasta aspiradoras robóticas y vehículos autónomos. El machine learning (ML) es una de las muchas otras ramas de la IA. El machine learning es la ciencia del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar tareas complejas sin instrucciones explícitas. En cambio, los sistemas se basan en patrones e inferencias. Los sistemas de computación utilizan algoritmos de machine learning para procesar grandes cantidades de datos históricos e identificar patrones de datos. Si bien el machine learning es IA, no todas las actividades de IA son machine learning.
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¿Cuáles son las similitudes entre la IA y el machine learning?
El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) con un enfoque limitado. Sin embargo, ambos campos van más allá de la automatización y la programación básicas para generar resultados basados en análisis de datos complejos.
Resolución de problemas similar a la humana
Las soluciones de inteligencia artificial y machine learning (AI/ML) son adecuadas para tareas complejas que, por lo general, implican resultados precisos basados en el conocimiento aprendido.
Por ejemplo, un automóvil con IA autónomo utiliza la visión artificial para reconocer objetos en su campo de visión y el conocimiento de las normas de tráfico para conducir un vehículo.
Un algoritmo de ML de precios inmobiliarios, por ejemplo, aplica el conocimiento de los precios de venta anteriores, las condiciones del mercado, los planos de planta y la ubicación para predecir el precio de una vivienda.
Campos de la informática
La inteligencia artificial y el machine learning son campos de la informática que se centran en crear software que analice, interprete y comprenda los datos de formas complejas. Los científicos de estos campos intentan programar un sistema informático para realizar tareas complejas que implican el autoaprendizaje. Un software bien diseñado completará las tareas tan rápido como o más rápido que una persona.
Aplicaciones intersectoriales
Hay aplicaciones de la IA en todos los sectores. Puede utilizar la IA para optimizar las cadenas de suministro, predecir resultados deportivos, mejorar los resultados agrícolas y personalizar las recomendaciones para el cuidado de la piel.
Las aplicaciones de ML también son amplias. Pueden incluir la programación predictiva del mantenimiento de la maquinaria, la fijación dinámica de precios de viajes, la detección de fraudes en los seguros y la previsión de la demanda minorista.
Diferencias clave: IA en comparación con machine learning
El machine learning (ML) es una rama específica de la inteligencia artificial (IA). El machine learning tiene un alcance y un enfoque limitados en comparación con la IA. La IA incluye varias estrategias y tecnologías que están fuera del alcance del machine learning.
Estas son algunas de las diferencias clave entre los dos.
Objetivos
El objetivo de cualquier sistema de IA es que una máquina complete una tarea humana compleja de manera eficiente. Estas tareas pueden implicar el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones.
Por otro lado, el objetivo del machine learning es que una máquina analice grandes volúmenes de datos. La máquina utilizará modelos estadísticos para identificar patrones en los datos y producir un resultado. El resultado tiene una probabilidad de corrección o un grado de confianza asociados.
Methods
El campo de la IA abarca una variedad de métodos utilizados para resolver diversos problemas. Estos métodos incluyen algoritmos genéticos, redes neuronales, aprendizaje profundo, algoritmos de búsqueda, sistemas basados en reglas y el machine learning en sí.
Dentro del machine learning, los métodos se dividen en dos categorías amplias: aprendizaje supervisado y no supervisado. Los algoritmos de machine learning supervisado aprenden a resolver problemas utilizando valores de datos etiquetados como entrada y salida. El aprendizaje no supervisado es más exploratorio e intenta descubrir patrones ocultos en datos no etiquetados.
Implementaciones
El proceso de creación de una solución de machine learning suele implicar dos tareas:
- Seleccione y prepare un conjunto de datos de entrenamiento.
- Elija una estrategia o un modelo de machine learning preexistente, como una regresión lineal o un árbol de decisiones.
Los científicos de datos seleccionan las características de los datos importantes y las incorporan al modelo para su entrenamiento. Refinan continuamente el conjunto de datos con datos actualizados y comprobaciones de errores. La calidad y la variedad de los datos mejoran la precisión del modelo de ML.
Crear un producto de IA suele ser un proceso más complejo, por lo que muchas personas eligen soluciones de IA prediseñadas para lograr sus objetivos. Por lo general, estas soluciones de IA se han desarrollado después de años de investigación, y los desarrolladores las ponen a disposición para su integración con productos y servicios a través de API.
Requisitos
Las soluciones de machine learning requieren un conjunto de datos de varios cientos de puntos de datos para el entrenamiento, además de suficiente potencia computacional para ejecutarse. Según la aplicación y el caso de uso, puede ser suficiente con una sola instancia de servidor o un clúster de servidores pequeño.
Otros sistemas inteligentes pueden tener diferentes requisitos de infraestructura, que dependen de la tarea que desee realizar y de la metodología de análisis computacional que utilice. Los casos de uso de alta computación requieren que varios miles de máquinas trabajen juntas para lograr objetivos complejos.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que están disponibles las funciones de IA y ML prediseñadas. Puede integrarlas en su aplicación a través de las API sin necesidad de recursos adicionales.
¿Qué necesitaría una organización para empezar a usar la IA y el machine learning?
Si desea utilizar la inteligencia artificial (IA) o el machine learning (ML), comience por definir los problemas que quiere resolver o investigue las preguntas que se haya propuesto explorar. Una vez que identifique el espacio problemático, podrá determinar la tecnología de IA o ML adecuada para resolverlo. Es importante tener en cuenta el tipo y el tamaño de los datos de entrenamiento disponibles y preprocesarlos antes de empezar.
Con los servicios en la nube bajo demanda, puede crear, ejecutar y administrar la IA. Además, las funciones de aprendizaje se pueden crear, ejecutar y administrar desde la nube de Amazon Web Services (AWS).
¿Cómo pueden utilizar las organizaciones la IA y el ML?
Algunas aplicaciones de machine learning (ML) son aplicables a la mayoría de las organizaciones:
- La segmentación de clientes consiste en segmentar a los clientes en función de su comportamiento, preferencias y características para posteriores actividades de ventas y marketing. Descubra cómo Lion Parcel utiliza AWS para la segmentación de clientes.
- La detección del fraude consiste en clasificar y resolver las transacciones inusuales que se descubren. Descubra cómo Luno utiliza AWS para la detección de fraudes.
- El análisis de opiniones permite incorporar los comentarios de los clientes a la estrategia de producto y marketing. Descubra cómo Zignal Labs utiliza AWS para el análisis de opiniones.
Y aquí están las soluciones de inteligencia artificial (IA) que se adaptan a la mayoría de las organizaciones:
- Los chatbots son adecuados para las consultas de atención al cliente y la clasificación. Descubra cómo MetroPlusHealth utiliza AWS para los chatbots.
- El reconocimiento de voz es ideal para transcribir las reuniones a actas escritas. Descubra cómo Epiq utiliza AWS para el reconocimiento de voz.
- La visión artificial da buenos resultados en los sistemas de reconocimiento biométrico. Descubra cómo PayEye utiliza AWS para la visión artificial.
Resumen de las diferencias: IA vs. machine learning
| Inteligencia artificial |
Machine Learning |
|
| ¿Qué es? |
La IA es un término amplio que define a aquellas aplicaciones basadas en máquinas que imitan la inteligencia humana. No todas las soluciones de IA son ML. |
ML es una metodología de inteligencia artificial. Todas las soluciones de ML son soluciones de IA. |
| Más adecuada para lo siguiente: |
La IA es mejor para completar una tarea humana compleja con eficiencia. |
El ML es mejor para identificar patrones en grandes conjuntos de datos con la finalidad de resolver problemas específicos. |
| Methods |
La IA puede usar una amplia gama de métodos, como uno basado en reglas, las redes neuronales, la visión artificial, etc. |
En el caso del ML, las personas seleccionan y extraen manualmente las características de los datos sin procesar y asignan pesos para entrenar el modelo. |
| Implementación |
La implementación de la IA depende de la tarea. La IA suele estar prediseñada y se accede a ella mediante las API. |
Entrena modelos de ML nuevos o existentes para su caso de uso específico. Están disponibles las API de ML prediseñadas. |
¿Cómo puede AWS cumplir con sus requisitos de IA y machine learning?
AWS ofrece una amplia gama de servicios para ayudarlo a crear, ejecutar e integrar soluciones de inteligencia artificial y machine learning (AI/ML) de cualquier tamaño, complejidad o caso de uso.
Amazon SageMaker es una plataforma completa para crear soluciones de ML desde cero. SageMaker cuenta con un conjunto completo de modelos de machine learning prediseñados, capacidades de almacenamiento y procesamiento y un entorno totalmente gestionado.
En el caso de la IA, puede usar los servicios de AWS para crear sus propias soluciones de IA desde cero o integrar servicios de inteligencia artificial (IA) prediseñados en su solución.
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