La Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning y el Deep Learning están generando una revolución en diversos sectores y aspectos de la sociedad. En esta exploración, analizaremos en detalle sus características y diferencias, buscando comprender el impacto que tienen en la vida cotidiana y en los distintos ámbitos.
El propósito de este artículo es esclarecer los conceptos y las aplicaciones de cada uno de estos enfoques tecnológicos.
Comencemos con la Inteligencia Artificial (IA): esta abarca una serie de tecnologías que combinan algoritmos para crear software capaz de simular capacidades similares al pensamiento humano.
El Machine Learning (ML), por su parte, se enmarca en la IA y permite a las máquinas aprender por sí mismas a partir de datos y patrones de comportamiento. Esto les otorga la capacidad de reentrenarse y tomar decisiones de manera autónoma, prescindiendo de la supervisión humana.
Por último, el Deep Learning (DL), una rama del Machine Learning, emerge en el siglo XXI. Utiliza algoritmos basados en redes neuronales artificiales para emular el funcionamiento del cerebro humano. Este enfoque se asemeja al proceso de aprendizaje humano, abordando problemas complejos incluso con datos no estructurados y sin relaciones evidentes. A medida que los algoritmos de Deep Learning se ejecutan y perfeccionan su conocimiento, los resultados obtenidos mejoran. Esta característica contrasta con el Machine Learning, que requiere datos previamente estructurados para alcanzar su máximo potencial.
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