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Claves de la inteligencia artificial: Machine Learning y Deep Learning

   

La inteligencia artificial se ha convertido este año en tendencia dentro del sector tecnológico. Tanto es así que, según el estudio Global CIO Point of View, la inversión en esta tecnología crecerá hasta los 44.000 millones de euros en 2020. Un dato muy superior al recogido el pasado año, cuando el gasto no superó los 6.000 millones.

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La inteligencia artificial se ha convertido este año en tendencia dentro del sector tecnológico. Tanto es así que, según el estudio Global CIO Point of View, la inversión en esta tecnología crecerá hasta los 44.000 millones de euros en 2020. Un dato muy superior al recogido el pasado año, cuando el gasto no superó los 6.000 millones.

Al mismo tiempo, asociados a la Inteligencia Artificial han aparecido otros dos términos: Machine Learning y Deep Learning.

Ambas tecnologías son capaces de aprender y adquirir comportamientos y decisiones a partir de la recopilación de datos. Podríamos decir que trabajan del mismo modo que un cerebro humano, pero con capacidad de anticiparse y solucionar problemas de forma rápida y eficiente. En definitiva, estamos ante un algoritmo capaz de organizar y analizar en segundos o minutos patrones de millones de clientes, pacientes, usuarios... con infinitas variables.

Dos tecnologías de aprendizaje automático

Aunque muchos no hagan diferencia entre Machine Learning y Deep Learning, lo cierto es que sí que la hay. La segunda es una vertiente de la primera y, a pesar de que las dos hacen referencia a sistemas capaces de aprender por sí solos, la diferencia entre ambas estriba en el método de aprendizaje.

Mientras que el Machine Learning permite reconocer patrones en un conjunto masivo de datos, el Deep Learning o aprendizaje profundo es una versión más sofisticada, ya que trata de imitar al cerebro humano, elevando el aprendizaje a un nivel más detallado. Estaríamos, por tanto, ante una red de neuronas artificial.

En apenas tres años el 64% de las empresas europeas habrán adoptado esta tecnología de un modo u otro

Las máquinas aprenden gracias a la orientación del hombre, que en cierto modo les enseña cómo deben actuar y qué procesos seguir. En este sentido, lo que aporta el Deep Learning es la posibilidad de generar independencia, para aprender por su cuenta, encontrar significados y realizar asociaciones.

Lo cierto es que las empresas están cada vez más interesadas en incorporar este tipo de tecnologías. De hecho, tal y como aparece en el estudio Global CIO Point of View, en apenas tres años el 64% de las empresas europeas habrán adoptado esta tecnología de un modo u otro.

El uso cotidiano del Deep Learning

Como decimos, el Deep Learning supone un acercamiento al modo de pensar humano, buscando imitar las características de nuestro sistema nervioso. Sin embargo, lejos de tratarse de cuestiones puramente empresariales, lo cierto es que esta tecnología también se introduce en nuestro día a día.

Por ejemplo a través de los softwares que permiten contar con asistentes de voz, perfeccionar la idea de un coche autónomo o ayudar a sectores como el de la realidad virtual o los videojuegos.

Pero además de estos usos, multitud de productos y servicios se basan en la realización automática de tareas. Grandes empresas como Google, Apple y Facebook ya utilizan el Deep Learning en sus productos: reconocimiento facial, poder entender la emoción de los tonos de voz, predecir nuestros gustos musicales o hacer recomendaciones personales a nivel de ocio.

De momento este es el uso más frecuente de esta tecnología, pero debido a las posibilidades que ofrece no es de extrañar que en poco tiempo veamos cómo las máquinas son capaces de comportarse tal y como lo hacen los humanos, y mejorando la capacidad de procesar datos y emociones de los clientes para que los equipos directivos tomen decisiones más acertadas.

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