{"id":5211,"date":"2020-08-06T17:10:18","date_gmt":"2020-08-06T20:10:18","guid":{"rendered":"https:\/\/tatic.net\/la-diferencia-entre-inteligencia-artificial-aprendizaje-automatico-y-aprendizaje-profundo\/"},"modified":"2021-02-18T15:28:42","modified_gmt":"2021-02-18T18:28:42","slug":"la-diferencia-entre-inteligencia-artificial-aprendizaje-automatico-y-aprendizaje-profundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tatic.net\/es\/blog\/la-diferencia-entre-inteligencia-artificial-aprendizaje-automatico-y-aprendizaje-profundo\/","title":{"rendered":"La diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo"},"content":{"rendered":"<h4>Hoy en d\u00eda, muchos t\u00e9rminos relacionados con la inteligencia artificial, el aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo se utilizan ampliamente en el contexto empresarial, especialmente cuando se trata de hacer predicciones correctas y analizar datos.<\/h4>\n<p>Los procesos de producci\u00f3n de las empresas actuales exigen eficiencia y automatizaci\u00f3n. El mercado ha crecido, por lo tanto, las empresas se centran cada vez m\u00e1s en el uso de chatbots y otros programas y sistemas para mejorar la log\u00edstica, la productividad y el servicio al cliente, con un impacto significativo tambi\u00e9n en la presencia y visibilidad de las marcas. En este sentido, la inteligencia artificial, el aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo adquieren cada vez m\u00e1s importancia.<\/p>\n<p>En primer lugar, vale la pena se\u00f1alar que, a pesar de la importancia de la Inteligencia Artificial, la calidad de la fuerza laboral nunca debe pasarse por alto. <strong>Las personas altamente calificadas<\/strong> son responsables de tomar <strong>decisiones comerciales estrat\u00e9gicas<\/strong>, basadas en el an\u00e1lisis proporcionado por herramientas inteligentes.<\/p>\n<h4>\u00bfQu\u00e9 es la inteligencia artificial o IA?<\/h4>\n<p>Este t\u00e9rmino se usa mucho y se refiere al proceso o la capacidad que las m\u00e1quinas pueden tener para resolver problemas y aprender de manera eficiente.<\/p>\n<p>Es importante tener en cuenta que las m\u00e1quinas dise\u00f1adas con inteligencia artificial tienen la capacidad de imitar algunas funciones cognitivas humanas. Tambi\u00e9n pueden pronosticar ciertos eventos financieros y comerciales con el fin de ofrecer soluciones viables para trabajadores aut\u00f3nomos y empresas de diferentes sectores econ\u00f3micos.<\/p>\n<p>Algunos profesionales de TI determinan que, utilizando la Inteligencia Artificial, las m\u00e1quinas pueden interpretar una variedad de datos para lograr objetivos con mayor flexibilidad, precisi\u00f3n y eficiencia.<\/p>\n<p>Dentro de la Inteligencia Artificial, existen sistemas capaces de pensar como los seres humanos, que permiten la toma de decisiones y ayudan a mejorar el aprendizaje. Algunos sistemas tienen la capacidad de pensar racionalmente y son \u00fatiles para los c\u00e1lculos, para tener una percepci\u00f3n adecuada de la realidad de una empresa.<\/p>\n<p>Los sistemas capaces de actuar como seres humanos, por s\u00ed mismos, imitan una variedad de comportamientos humanos. Por ejemplo, podemos destacar dispositivos rob\u00f3ticos innovadores.<\/p>\n<h4>Aplicaciones de inteligencia artificial<\/h4>\n<p>La inteligencia artificial es uno de los avances m\u00e1s sorprendentes, ya que permite a las m\u00e1quinas aprender a predecir ciertos tipos de comportamiento, en funci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos. Por esta raz\u00f3n, encuentra aplicaci\u00f3n en una variedad de negocios, explorando la capacidad de aprendizaje de la m\u00e1quina en varios frentes, tales como:<\/p>\n<ul>\n<li>procesamiento natural del lenguaje<\/li>\n<li>capacitaci\u00f3n de dispositivos electr\u00f3nicos para detectar situaciones espec\u00edficas, como enfermedades en pacientes, por ejemplo<\/li>\n<li>uso de chatbots para un servicio al cliente eficiente<\/li>\n<li>desarrollo de productos rob\u00f3ticos que destacan por su funcionalidad.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h4>\n<p>Machine Learning es un t\u00e9rmino que se refiere al desarrollo de programas con la capacidad de identificar patrones complejos en millones de datos, construir modelos y generar predicciones de comportamientos futuros, basados \u200b\u200ben ejemplos de informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico es parte de la inteligencia artificial y es muy \u00fatil para el desarrollo de sistemas inform\u00e1ticos que pueden aprender desde los ejemplos de entrada. En este contexto, es importante mencionar que este tipo de m\u00e1quina puede identificar patrones en una gran cantidad de datos utilizados para el an\u00e1lisis comercial.<\/p>\n<p>Este tipo de aprendizaje es ampliamente utilizado en empresas que han adoptado la Inteligencia Artificial, ya que mejora los procesos, proporciona eficiencia productiva, aumenta los ingresos y reduce los costos.<\/p>\n<p>Las m\u00e1quinas condicionadas a la Inteligencia Artificial trabajan con un algoritmo para revisar la cantidad de datos en una empresa. Por lo tanto, pueden predecir los comportamientos que tendr\u00e1n en el futuro. Es importante tener en cuenta que este tipo de sistema inform\u00e1tico se puede mejorar d\u00eda a d\u00eda y no necesita intervenci\u00f3n humana para funcionar y ser eficiente.<\/p>\n<h4><strong>Aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/h4>\n<div>\n<p lang=\"ES-ES\"><span lang=\"ES-ES\">El aprendizaje autom\u00e1tico se aplica principalmente para que, mediante el aprendizaje, las m\u00e1quinas puedan proyectar comportamientos. Por ejemplo,\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">hay m\u00e1quinas para reconocer <\/span><span lang=\"ES-ES\">rostros,<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0aprender una variedad de idiomas,\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">realizaci\u00f3n<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0de diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos con gran eficacia,\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\"><span class=\"il\">entre<\/span>\u00a0otras<\/span><span lang=\"ES-ES\">.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p lang=\"ES-ES\"><span lang=\"ES-ES\">Las empresas analizan muchos aspectos importantes, como la satisfacci\u00f3n del cliente. Con Machine\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">Learning<\/span><span lang=\"ES-ES\">, puede determinar qu\u00e9 clientes\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">recurrir\u00e1n<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0a otro proveedor porque la empresa\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">puede estar brindando un servicio inadecuado<\/span><span lang=\"ES-ES\">.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p lang=\"ES-ES\"><span lang=\"ES-ES\">Adem\u00e1s,\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">se<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0analizan una variedad de datos de clientes, como\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">preferencias en el\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">consumo de productos, la edad, los productos o planes que se contrataron, etc. En otras palabras, una de las grandes ventajas de Machine\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">Learning<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0es que permite a las empresas ser m\u00e1s competitivas. Esto se debe a que los algoritmos detectan una variedad de patrones para predecir o determinar ciertos eventos futuros.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<div>\n<p lang=\"ES-ES\"><span lang=\"ES-ES\">Actualmente, la mayor\u00eda de las empresas utilizan datos relevantes para obtener informaci\u00f3n importante que permite una ventaja competitiva en el mercado. Con el aprendizaje autom\u00e1tico, puede detectar fraudes, hacer predicciones sobre fallas de equipos industriales, analizar la eficiencia de los empleados, tener acceso a clientes rentables, analizar el comportamiento del consumidor, tener un mejor control sobre las redes sociales para\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">realizar<\/span><span lang=\"ES-ES\"> publicaciones de manera oportuna, <\/span><span lang=\"ES-ES\">diagnosticar<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0pacient<wbr \/>es,\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">brindar<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0un mejor servicio al cliente a trav\u00e9s de llamadas personalizadas y oportunas,\u00a0<span class=\"il\">entre<\/span> otras innumerables posibilidades.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<p>Por lo general, el aprendizaje autom\u00e1tico y la inteligencia artificial se utilizan principalmente para tomar decisiones comerciales, a trav\u00e9s del an\u00e1lisis correcto de los <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/tatic.net\/es\/blog\/como-la-empresa-logra-un-rendimiento-estrategico-y-operativo-con-almacenamiento-inteligente-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">datos generados por una empresa<\/a><\/span>.<\/p>\n<p>Los procesos manuales se han quedado atr\u00e1s. Con el aprendizaje autom\u00e1tico, las m\u00e1quinas pueden analizar datos a trav\u00e9s de algoritmos, que se mejoran cada d\u00eda para hacer que los negocios sean m\u00e1s eficientes.<\/p>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico puede ser incorporado por diferentes segmentos de la econom\u00eda, como salud, seguros, telecomunicaciones, energ\u00eda, finanzas y otros.<\/p>\n<h4><strong>\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje profundo?<\/strong><\/h4>\n<p><span lang=\"ES-ES\">Es un\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">t\u00e9rmino reciente, parte de la\u00a0<span class=\"il\">Inteligencia<\/span>\u00a0<span class=\"il\">Artificial<\/span><\/span>. Se usa principalmente para crear sistemas modernos y eficientes. Con Deep Learning, es posible desarrollar programas que puedan realizar comportamientos similares a los de los humanos.<\/p>\n<p>El aprendizaje profundo mejora el aprendizaje autom\u00e1tico al dar a las m\u00e1quinas la capacidad de elegir entre un conjunto de algoritmos que ofrecen una variedad de respuestas y actuar sobre las conclusiones determinadas por una variedad de combinaciones.<\/p>\n<p>El aprendizaje profundo permite que el aprendizaje autom\u00e1tico se realice a trav\u00e9s de una red neuronal artificial. Este tipo de aprendizaje funciona a trav\u00e9s de niveles, es decir, en el primer nivel, la red puede aprender cosas simples y luego transmitir toda la informaci\u00f3n aprendida al otro nivel. Esta informaci\u00f3n se combina de manera eficiente para mejorar el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>Actualmente, el aprendizaje profundo se usa ampliamente en el sector industrial, ya que permite el an\u00e1lisis de una gran cantidad de datos para descubrir patrones importantes y hacer predicciones precisas.<\/p>\n<h4>Inteligencia artificial, aprendizaje autom\u00e1tico y aprendizaje profundo en el contexto empresarial<\/h4>\n<p>La inteligencia artificial mejora la eficiencia de la producci\u00f3n. Gracias a \u00e9l, hay muchos sistemas capaces de reproducir una variedad de procesos que son parte del pensamiento humano, por ejemplo:<\/p>\n<ul>\n<li>Reconocimiento de voz<\/li>\n<li>Identificaci\u00f3n de la imagen<\/li>\n<li>Reconocimiento facial<\/li>\n<li>Veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/li>\n<li>Diagn\u00f3stico m\u00e9dico<\/li>\n<\/ul>\n<p>Con el rendimiento de los procesos de Deep Learning <span lang=\"ES-ES\">se puede profundizar en las<\/span><span lang=\"ES-ES\">\u00a0aplicaciones\u00a0<\/span><span lang=\"ES-ES\">anteriores, as\u00ed:<\/span><\/p>\n<div>\n<ul>\n<li lang=\"ES-ES\"><span lang=\"ES-ES\">Reconocimiento de voz: reconocimien<\/span><span lang=\"ES-ES\">to de acentos, dialectos, etc<\/span><span lang=\"ES-ES\">.<\/span><\/li>\n<li lang=\"ES-ES\">Identificaci\u00f3n de im\u00e1genes: reconocimiento de colores y materiales espec\u00edficos, etc.<\/li>\n<li lang=\"ES-ES\">Reconocimiento facial: identifica las emociones de felicidad o tristeza del usuario, etc.<\/li>\n<li lang=\"ES-ES\">Veh\u00edculos aut\u00f3nomos: reconocimiento de ruta, teniendo en cuenta el entorno que te rodea, etc.<\/li>\n<li lang=\"ES-ES\">Diagn\u00f3stico m\u00e9dico: reconocimiento de s\u00edntomas para la detecci\u00f3n de enfermedades con mayor precisi\u00f3n, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>Las m\u00e1quinas, a trav\u00e9s de Machine Learning, tambi\u00e9n pueden mostrar una visi\u00f3n m\u00e1s clara del negocio. Esto ayuda a los gerentes a tomar las mejores decisiones.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, gracias a Deep Learning, la rob\u00f3tica ha evolucionado, y ahora es posible crear m\u00e1quinas que reproduzcan el comportamiento de las personas y sean capaces de mejorar la productividad empresarial.<\/p>\n<p>De esta manera, la Inteligencia Artificial y sus conceptos relacionados juegan un papel esencial para que las empresas en todos los segmentos econ\u00f3micos sean <strong>m\u00e1s competitivas<\/strong> y puedan desarrollar <strong>productos y servicios de alta calidad<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hoy en d\u00eda, muchos t\u00e9rminos relacionados con la inteligencia artificial, el aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo se utilizan ampliamente en el contexto empresarial, especialmente cuando se trata de hacer predicciones correctas y analizar datos. 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