El Machine (aprendizaje automático) y el Deep Learning (aprendizaje profundo) son las dos técnicas principales de inteligencia artificial que se utilizan en la actualidad. La distinción entre IA, ML y DL puede prestarse a confusión.
En realidad, la inteligencia artificial puede definirse como una serie de algoritmos y técnicas que pretenden imitar la inteligencia humana. El Machine Learning es una categoría de IA, y el Deep Learning es una técnica de Machine Learning.
El Machine Learning es el proceso de alimentar un ordenador con datos. La máquina utiliza técnicas de análisis sobre estos datos para «aprender» a realizar una tarea.
Para conseguirlo, no necesita ninguna programación específica con millones de líneas de código. Por eso se denomina aprendizaje «automático».
El Machine Learning puede ser «supervisado» o «no supervisado». El aprendizaje supervisado se basa en series de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado se basa en series de datos no etiquetados.
El Deep Learning es un tipo de Machine Learning directamente inspirado en la arquitectura de las neuronas del cerebro humano. Una red neuronal artificial está compuesta por múltiples capas, a través de las cuales se procesan los datos. Esto es lo que permite que la máquina «profundice» en su aprendizaje, identificando conexiones y alterando los datos introducidos para conseguir los mejores resultados.
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