Exploraremos los conceptos fundamentales, los usos principales y las aplicaciones destacadas del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
¿Qué es el Aprendizaje Automático (machine learning)?
El Aprendizaje Automático es una rama de la inteligencia
artificial que permite a las máquinas aprender de forma automática a través de
la experiencia y los datos. En lugar de programar instrucciones específicas, el
aprendizaje automático utiliza algoritmos que analizan y procesan grandes
cantidades de información para identificar patrones y tomar decisiones basadas
en esos patrones.
En esencia, el aprendizaje automático permite a las máquinas
mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más datos y experiencias. Esto
ha sido posible gracias al aumento en la capacidad de procesamiento de las
computadoras y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos.
El Machine Learning se compone de 4 modelos principales.
La manera en que funcionan estos modelos es a partir de
grandes bases de datos a los que se les colocan etiquetas que le permiten a la
máquina categorizar la información, predecir resultados e incluso tomar
decisiones (Machine Learning: ¿Qué Es el Aprendizaje Automático y Cómo
Funciona?, s. f.).
Imagen tomada de (Machine Learning: ¿Qué Es el Aprendizaje Automático y Cómo Funciona?, s. f.) https://www.algotive.ai/es-mx/blog/machine-learning-que-es-el-aprendizaje-autom%C3%A1tico-y-c%C3%B3mo-funciona
¿Qué es el Aprendizaje Profundo (Deep Learning)?
El Aprendizaje Profundo, por otro lado, es una subdisciplina
del aprendizaje automático que se centra en el procesamiento de información a
través de redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales están diseñadas
para imitar el funcionamiento del cerebro humano y son capaces de aprender y
reconocer patrones complejos en conjuntos de datos enormes.
A diferencia del aprendizaje automático tradicional, que se
basa en algoritmos más simplistas, el aprendizaje profundo utiliza múltiples
capas de neuronas artificiales interconectadas, lo que le permite realizar
tareas más complejas y sofisticadas, como el reconocimiento de imágenes, la
traducción automática y la conducción autónoma.
Deep learning impulsa muchos servicios y aplicaciones de
inteligencia artificial (IA) que mejoran la automatización, realizando tareas
analíticas y físicas sin intervención humana. La tecnología de deep learning
reside detrás de muchos productos y servicios de uso cotidiano, como los
asistentes digitales, los controles de TV habilitados por voz y la detección de
fraudes con tarjeta de crédito, así como de tecnologías emergentes como los
automóviles autónomos, (¿Qué Es Deep Learning? | IBM, s. f.).
Comparación entre deep learning y machine learning
Si deep learning es un subconjunto de machine learning, ¿en
qué se diferencian? Deep learning se distingue del machine learning clásico por
el tipo de datos con los que trabaja y los métodos mediante los cuales aprende.
Los algoritmos de machine learning aprovechan los datos
estructurados y etiquetados para realizar predicciones, lo que conlleva la
definición de características específicas durante la entrada de datos para el
modelo y su organización en tablas. Esto no significa necesariamente que no
utilice datos no estructurados, solo que si lo hace, normalmente pasa por algún
procesamiento previo para organizarlos en un formato estructurado.
Deep learning elimina parte del procesamiento previo de
datos que requiere machine learning. Estos algoritmos pueden ingerir y procesar
datos no estructurados, como texto e imágenes, y automatizan la extracción de
características, eliminando parte de la dependencia de expertos humanos. Por
ejemplo, pongamos que tenemos un conjunto de fotos de diferentes mascotas, y queremos
categorizarlo por "gato ", "perro", "hámster",
etc. Los algoritmos de deep learning pueden determinar qué características (por
ejemplo, las orejas) son las más importantes para distinguir a un animal de
otro. En machine learning, esta jerarquía de características la establece
manualmente un experto humano.
Los modelos de machine learning y deep learning admiten
diferentes tipos de aprendizaje, que generalmente se clasifican como
aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo.
El aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos etiquetados para
categorizar o realizar predicciones; esto requiere algún tipo de intervención
humana para etiquetar correctamente los datos de entrada. Por el contrario, el
aprendizaje no supervisado no requiere conjuntos de datos etiquetados y, en
cambio, detecta patrones en los datos y los agrupa en función de cualquier
característica distintiva. El aprendizaje de refuerzo es un proceso en el que
un modelo aprende a ser más preciso para realizar una acción en un entorno
basándose en los comentarios para maximizar el resultado.
Por poner ejemplos concretos, los modelos de cimientos más
populares son los de OpenAI GPT-3 y GPT-4 y Florencia-2 de Microsoft. GPT-3 ya
se utiliza en diversas aplicaciones, desde la generación de texto hasta la
creación de chatbots. Por su parte, Florence-2 es una gran red neuronal que
puede trabajar con distintos idiomas (Jacinto, 2024).
En resumen, y en respuesta al interrogante planteado por el
profesor, el aprendizaje profundo es una técnica dentro del aprendizaje
automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para
extraer características y representaciones complejas de los datos. Es
especialmente útil para tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento
del lenguaje natural y más, el Aprendizaje Automático (machine learning)
y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), son disciplinas que han
revolucionado la forma en que interactuamos con la tecnología y han tenido un
impacto significativo en múltiples ámbitos de nuestra sociedad. Estas
tecnologías nos brindan la capacidad de analizar y procesar grandes cantidades
de información de manera eficiente, lo que nos permite obtener conocimientos
valiosos y tomar decisiones informadas.
El Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo
continúan evolucionando y prometen un futuro emocionante en el que las máquinas
podrán realizar tareas cada vez más complejas y desafiantes. Es crucial seguir
explorando y aprovechando todas las oportunidades que estas tecnologías nos
brindan.
Referencias
¿Qué es Deep Learning? | IBM.
(s. f.). https://www.ibm.com/es-es/topics/deep-learning#:~:text=Las%20redes%20neuronales%20de%20deep,objetos%20dentro%20de%20los%20datos.
Machine Learning:
¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona? (s. f.). https://www.algotive.ai/es-mx/blog/machine-learning-que-es-el-aprendizaje-autom%C3%A1tico-y-c%C3%B3mo-funciona
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