Inteligencia artificial, aprendizaje automático y ciencia de datos: cómo de todo ello

Desde chatbots de servicio al cliente hasta máquinas de conducción de piloto automático extremadamente sofisticadas, la inteligencia artificial (IA) sin duda está teniendo un impacto en el mundo que nos rodea. IA · Machine Learning · Ciencia de Datos.

A medida que esta tecnología continúa estando cada vez más presente en nuestra vida cotidiana, es muy probable que hayas pensado en cómo podrías poner la IA a trabajar en tu organización.

Pero, ¿qué es la IA? Tal vez sepas un poco sobre lo que la IA puede hacer, pero aún tienes que encontrar una definición comprensible. Además de esto, cuando la gente habla de IA, aparecen otras frases que suenan similares y, sin embargo, no son intercambiables, a saber, aprendizaje automático y ciencia de datos.

No te desesperes. Te tenemos cubierto. Muy pronto, estarás charlando con confianza sobre la adopción de IA con los mejores.

¿Listo para comenzar? Aquí está nuestro desglose rápido y fácil.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

La IA es la ciencia del diseño de máquinas que pueden completar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, la elaboración de estrategias y la resolución de problemas.

Esencialmente, la IA permite que los ordenadores actúen de manera inteligente.

Por ejemplo:

  • Chatbots – Los chatbots son máquinas de diálogo programadas que simulan hablar con un humano real. Las IA de chatbot más antiguas tenían reglas preprogramadas, donde los diseñadores definen las cosas que el chatbot puede decir. Los chatbots modernos pueden aprender de los guiones de películas, ¡e incluso se pueden usar para improvisar!
  • Juegos de IA – ¿Cómo pueden algoritmos como AlphaZero y Stockfish vencer a algunos de los mejores jugadores de ajedrez del mundo? Los métodos de IA, incluidos los algoritmos de aprendizaje (AlphaZero) y el conocimiento experto (Stockfish), se utilizan para crear estos sistemas de juego altamente inteligentes.
  • Herramientas de navegación – ¿Cómo encuentra Google Maps la mejor ruta a tu destino? Los algoritmos de búsqueda funcionan para encontrar la ruta más eficiente entre dos ubicaciones sin tener que evaluar exhaustivamente todas las posibilidades.

¿Qué es el aprendizaje automático (Machine Learning, ML)?

El aprendizaje automático es una parte de la IA, la parte que está adoptando en la industria a un ritmo más alto. Funciona tomando un conjunto de ejemplos, construyendo un modelo estadístico basado en esos ejemplos y luego usando ese modelo para hacer predicciones sobre muestras futuras.

Esencialmente, Machine Learning usa datos, algoritmos y computación para permitir que las máquinas aprendan.

  • Sistemas de recomendación (por ejemplo, Netflix o Amazon) – Cuando buscas tu próxima gran maratón de Netflix, la aplicación utiliza un sistema de recomendación, tomando tu historial de visualización para hacer predicciones sobre los tipos de programas que más te gustaría ver a continuación.
  • Búsquedas web contextuales (por ejemplo, Google o Bing) – ¿Sabía que, si usted y su amigo buscan exactamente lo mismo en Google, es posible que obtengan resultados diferentes? Los algoritmos de búsqueda web contextuales usan su historial de búsqueda para hacer predicciones sobre los resultados de búsqueda que serán más relevantes o interesantes para usted.
  • Reconocimiento de voz (por ejemplo, Siri, Alexa, Cortana o Google Assistant) – ¿Cómo convierte su teléfono las grabaciones de sonido en vivo en texto en su pantalla? Los modelos de aprendizaje automático, entrenados en grandes conjuntos de datos de discursos pregrabados y sus transcripciones, se utilizan para convertir el sonido en texto para que su asistente personal virtual pueda entenderlo.

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos combina la experiencia en el dominio, las habilidades de programación, las matemáticas y la estadística para extraer información significativa de los datos. Si bien existe cierta superposición entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático, la ciencia de datos a menudo se enfoca en explicar los datos que existen, mientras que el aprendizaje automático se enfoca en predecir datos futuros.

Esencialmente, la ciencia de datos da sentido a los datos.

Por ejemplo:

  • Estadística descriptiva – Al evaluar el rendimiento de las redes sociales de su empresa, puede mirar las estadísticas para determinar qué tipos de publicaciones resuenan mejor en su audiencia, y usar esa información para planificar publicaciones futuras.
  • Reconocimiento de patrones – ¿Qué hace una empresa cuando tiene grandes conjuntos de datos de información del cliente? Los científicos de datos usan software para extraer información de los datos. Tal vez haya clientes particularmente abiertos a una campaña publicitaria dirigida, o existan algunas correlaciones entre las compras históricas y las compras futuras.
  • Regresión – La regresión lineal y no lineal se puede utilizar para identificar factores cruciales que impulsan un resultado. Por ejemplo, un científico de datos puede ayudar a los proveedores de seguros a comprender qué tipos de clientes son los más rentables y cuáles están generando una pérdida neta.

Y, ahora, lo ponemos todo junto:

IA · Machine Learning · Ciencia de Datos

Para recordar:

  • La inteligencia artificial (IA) permite que los ordenadores actúen de manera inteligente.
  • El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es una parte de la IA y utiliza datos, algoritmos y computación para permitir que las máquinas aprendan.
  • La ciencia de datos da sentido a los datos, puede usarse o no en IA y ML, y puede usarse fuera de IA y ML.

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