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Diferencias entre Machine Learning e Inteligencia Artificial

19987Puntos

hace 7 años

Desde que se comenzó a hablar de Machine Learning e Inteligencia Artificial hubo una necesidad grande de poder explicarlo de una forma en la que todo el mundo pudiera entender su significado y su aplicación en nuestra vida cotidiana.

Hemos visto muchos ejemplos de estas tecnologías, sobre todo en el cine, pero veamos qué es realmente cada una y cómo podemos relacionarlas.

Si te interesa comprender estos temas con mayor profundidad te recomendamos el curso de Introducción a Machine Learning, dictado por Haydé Martínez.

Inteligencia Artificial

Es el intento de hacer que un dispositivo o una aplicación sean tan o más inteligentes que un ser humano, es decir, que estén programados para poder reaccionar igual o de forma más eficiente que nosotros ante una situación.
si te agrada este tema, aprende cómo entrenar a tu robot y se todo un experto.

¿Cómo empezar a estudiar inteligencia artificial?

Machine Learning

Es una serie de algoritmos que hacen que un dispositivo o aplicación sean artificialmente inteligentes.

Mira estos 6 Algoritmos importantes para el Machine Learning.

Esto significa que con el entrenamiento adecuado, los algoritmos que programamos pueden darle la capacidad a un dispositivo de ejecutar acciones similares a las acciones que ejecutaríamos nosotros.

“Cuando hablas de Machine Learning, hablas de Inteligencia Artificial”
Haydé Martínez, en PlatziConf Online 2017.

Una buena analogía para entender mejor la relación entre estas tecnologías, sería decir que la Inteligencia Artificial es como un carro y Machine Learning es el motor. Donde el motor tiene todo lo necesario, en este caso los algoritmos con instrucciones previamente programadas para que el carro avance, que en este caso son los dispositivos ejecutando las acciones.

Probablemente al hablar de que una Inteligencia Artificial pueda ser programada para superarnos nos haga pensar que no es tan bueno que siga avanzando, pero pensemos: detrás de cada Inteligencia Artificial hay una mano humana que la hace posible.
Va a depender de los desarrolladores el uso que se dé a estas tecnología.

Lee también: Machine Learning vs. Deep Learning

De la pregunta sobre el alcance que Machine Learning e Inteligencia Artificial puedan tener se deriva una necesidad que muchos en esta industria defienden: que ambas tecnologías sean reguladas.

La regulación de la Inteligencia Artificial va a frenar el darle un poder interminable y nos permitirá fijar límites basados en los objetivos para los que se utilicen en un proyecto.

Consideremos que la Inteligencia Artificial y Machine Learning son utilizados o se piensan utilizar en proyectos importantes con causas a favor de la humanidad, pero de la misma forma se podrían tener en cuenta para proyectos que sean destructivos y nocivos.

5 increíbles APIs para diferentes usos de Machine Learning, puedes aprender a usar algunas de estas APIs de Google Cloud creando proyectos.

Y ahora que ya sabes lo más importante de estas tecnologías ¿Cómo empezar en el mundo de Machine Learning e Inteligencia Artificial?

Para aprender Machine Learning e Inteligencia Artificial es necesario tener conocimientos de Álgebra, Probabilidad y Estadística, Ciencia de Datos y Bases de Datos. Esto no debería ser una barrera mental para poder entrar al mundo de estas tecnologías. Piensa que puede convertirnos en un agente de cambio en el mundo.

Estudia un poco más sobre el tema y mira nuestro blogpost sobre IBM Watson: Inteligencia Artificial vs. el Cerebro Humano.

Lee también: Dónde estudiar inteligencia artificial en México

¿Implicará esfuerzo y estudio? Es un hecho. Pero con el alcance que pueden llegar a tener las tecnologías vale la pena trabajar por implementarlas en algo que nos ayude a hacer de este mundo un lugar mejor para vivir.

Kath
Kath
ezkathreal

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hace 7 años

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2 años

Apasionante la manera en que Haydé habla sobre el ML, también me ha parecido interesante el hecho que la mano humana que esté detrás de la programación de una IA sea una mano buena ya que no le podemos dar total autonomía al ML o IA debido a que así como podrá ser usada para cosas buenas, muy buenas y positivas, también podrá ser usada para cosas malas, muy malas y nocivas. Soy un principiante en este mundo de DS pero cada vez que leo un artículo, asisto a una clase o vídeo de personas que ya se están desarrollando profesionalmente en el campo, me siento más atraído e interesado por el tema.