5.2 Aprendizaje en Inteligencia Artificial

 ¿Cómo se relacionan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es la categoría más amplia de algoritmos que puede tomar un grupo de datos y usarlo para identificar patrones, descubrir información o hacer predicciones. El aprendizaje profundo es una rama particular del aprendizaje automático que toma la funcionalidad del ML y la lleva más allá de sus capacidades.

Con el aprendizaje automático en general, hay algo de participación humana porque los ingenieros pueden revisar los resultados de un algoritmo y hacer ajustes según la precisión. El aprendizaje profundo no se basa en esta revisión. En cambio, un algoritmo de aprendizaje profundo usa su propia red neuronal para verificar la precisión de sus resultados y, luego, aprender de ellos.

La red neuronal de un algoritmo de aprendizaje profundo es una estructura de algoritmos que se establece en capas para replicar la estructura del cerebro humano. En consecuencia, la red neuronal aprende a mejorar en la tarea con el tiempo sin ingenieros que le brinden comentarios al respecto.

¿Cuáles son los beneficios del aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es elemento que hace que una empresa sea fuerte, flexible y resiliente. Las organizaciones inteligentes eligen el ML para generar crecimiento de arriba abajo, productividad del empleado y satisfacción del cliente.

Muchas empresas logran el éxito con pocos casos de uso del ML, pero ese en realidad es solo el comienzo del proceso. Experimentar con el aprendizaje automático puede ser lo primero, pero justo después se debe proceder a la integración de modelos de aprendizaje automático en procesos y aplicaciones empresariales para poder escalarlos en la empresa.