La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los conceptos tecnológicos más conocidos de los últimos años. Hablamos de IA cuando utilizamos asistentes digitales, generadores de imágenes,
sistemas de recomendación, traductores automáticos o herramientas capaces de analizar grandes cantidades de información.
Pero dentro de este enorme campo existe otro término que aparece constantemente: machine learning, o aprendizaje automático.
Es habitual utilizar ambos conceptos como si significaran exactamente lo mismo. Sin embargo, no son sinónimos.
El machine learning es una de las principales técnicas utilizadas para desarrollar sistemas de inteligencia artificial. Dicho de una forma sencilla, podemos considerar que la inteligencia artificial es un campo amplio y el machine learning es una de las formas de conseguir que una máquina aprenda a realizar determinadas tareas a partir de datos.
Para entender mejor la diferencia, primero hay que saber qué significa cada concepto.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial, conocida como IA, es un campo de la informática dedicado al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente asociamos con capacidades humanas.
Entre ellas podemos encontrar:
- Reconocer imágenes.
- Comprender lenguaje.
- Traducir textos.
- Tomar decisiones basadas en determinados datos.
- Resolver problemas.
- Detectar patrones.
- Generar contenido.
- Recomendar productos o contenidos.
La definición de inteligencia artificial es bastante amplia.
Por eso, dentro de la IA encontramos diferentes técnicas y enfoques.
Uno de ellos es precisamente el machine learning.
¿Qué es el machine learning?
Machine learning significa literalmente aprendizaje automático.
Se trata de una rama de la inteligencia artificial en la que los sistemas utilizan datos para aprender patrones y realizar determinadas tareas sin que un programador tenga que establecer manualmente todas y cada una de las reglas necesarias.
Imaginemos que queremos desarrollar un programa capaz de distinguir entre fotografías de perros y gatos.
Una posibilidad sería intentar escribir manualmente todas las reglas necesarias para diferenciar ambos animales.
Pero esto sería extremadamente complicado.
Los gatos y los perros pueden tener tamaños, colores, posiciones y características muy diferentes.
Con machine learning podemos utilizar un enfoque distinto: proporcionar al sistema muchos ejemplos de fotografías correctamente identificadas y permitir que el algoritmo aprenda patrones que le ayuden posteriormente a clasificar nuevas imágenes.
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