Fuente:
Solusoft_
10 Enero 2025
¿Por qué decimos machine learning y no inteligencia artificial?
Machine learning es capaz de diseñar estrategias que ningún humano había pensado antes, explorando caminos que ni siquiera podíamos imaginar.
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Para muchos el machine learning es el futuro. Y la inteligencia artificial solo puede imitar lo que hace el humano, ya que aprende de los casos que este le ha enseñado. A este efecto, ¿habríamos llegado al límite de lo que podría obtener un modelo de IA?
Por supuesto que no, y aquí está la clave, porque el machine learning tiene la capacidad de aprender solo. Este sistema consigue romper las barreras establecidas hasta ahora y salirse del conocimiento del dominio humano.
Clasificación de la IA
El campo de la inteligencia artificial engloba cualquier intento de recrear el comportamiento humano, pero el machine learning es algo más específico.
Machine learning: Son algoritmos y matemáticas que utilizan sobre todo principios de estadística para poder aprender de los datos y arrojar datos nuevos que nunca han visto, por ejemplo: regresión lineal.
Deep learning: va más allá de un clasificador binario como veíamos anteriormente. Es la utilización de más y más perceptrones que se van enganchando unos con otros. Por tanto, con todos ellos conseguimos redes neuronales más complejas.
Mediante estos perceptrones o dichas capas de datos, empezamos a obtener diferentes conocimientos jerarquizados o aprendizaje profundo.
Tipos de machine learning
Perfilándose como el sistema que marcará la diferencia, tenemos 3 tipos de algoritmos de aprendizaje:
Supervisado: Aprende de ejemplos que previamente han clasificado humanos (regresión lineal).
No supervisado: En este caso no hay un humano que clasifique los datos. El algoritmo clasifica los datos, pero es incapaz de etiquetarlos.
Aprendizaje por refuerzo: No hay entrenamiento previo con humanos. Es capaz de crear resultados fuera del dominio del conocimiento inicial.
A base de repetir las acciones que tiene programadas y generar muchos datos de entrenamiento, puede seguir afianzando sus habilidades por tiempo ilimitado. Por ello, después de muchos ciclos de interacción, consigue generar los suficientes datos para que el sistema encuentre que en unos ciertos contextos tiene que actuar de una manera u otra.
¿Interesante no? Para muchos, esta capacidad de aprender de manera ilimitada, constante, a velocidad pasmosa, y, además, fuera de lo que nunca se había imaginado. Es donde reside una apuesta firme por el futuro de lo que será la inteligencia artificial. Aquella que superará incluso al pensamiento humano.