Comprender la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

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La inteligencia artificial (IA) y sus subconjuntos, el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL), juegan un papel importante en la ciencia de datos. La ciencia de datos es un proceso integral que incluye preprocesamiento, análisis, visualización y previsión. Echemos un vistazo más de cerca a la IA y su subconjunto.

Inteligencia artificial (IA) Es un campo de la informática relacionado con la construcción de máquinas inteligentes que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La IA se puede dividir en las siguientes tres categorías.

  • Inteligencia artificial (ANI)

  • Inteligencia artificial (AGI)

  • Inteligencia artificial (ASI).

La IA estrecha, a veces denominada “IA débil”, realiza una sola tarea en su mejor momento de una manera particular. Por ejemplo, una máquina de café automatizada que realiza un conjunto bien definido de acciones para hacer café te roba. AGI, también conocida como “IA fuerte”, realiza una amplia gama de tareas, que incluyen pensar y razonar como los humanos. Algunos ejemplos son Google Assist, Alexa y Chatbots que utilizan procesamiento de lenguaje natural (NPL). La inteligencia artificial (ASI) es una versión avanzada de las capacidades humanas. Puede participar en actividades creativas como el arte, la toma de decisiones y las relaciones emocionales.

Vamos a ver Aprendizaje automático (ML). Es un subconjunto de la IA e incluye algoritmos de modelado que ayudan a realizar predicciones basadas en la percepción de conjuntos y patrones de datos complejos. El aprendizaje automático se centra en permitir que los algoritmos aprendan de los datos proporcionados, recopilen conocimientos y utilicen la información recopilada para predecir datos previamente no analizados.Diferentes métodos de aprendizaje automático

  • Aprendizaje supervisado (débil impulsado por tareas de IA)

  • Aprendizaje no supervisado (potente impulsado por datos de IA)

  • Aprendizaje semisupervisado (potente IA-rentabilidad)

  • Aprendizaje automático mejorado. (Potente IA: aprende de los errores)

El aprendizaje automático supervisado utiliza datos históricos para comprender el comportamiento y hacer predicciones futuras. Aquí, el sistema consta del conjunto de datos especificado. Etiquetado con parámetros de entrada y salida. Y cuando llegan nuevos datos, el algoritmo ML analiza los nuevos datos y proporciona una salida precisa basada en parámetros fijos. El aprendizaje supervisado puede realizar tareas de clasificación o regresión. Los ejemplos de tareas de clasificación incluyen clasificación de imágenes, reconocimiento facial, clasificación de correo no deseado, identificación de detección de fraude y tareas de regresión que incluyen pronóstico del tiempo, pronóstico del crecimiento de la población, etc.

El aprendizaje automático no supervisado no utiliza parámetros clasificados o etiquetados. Se enfoca en descubrir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados para que el sistema pueda adivinar la función correctamente. Utilice técnicas como agrupamiento y reducción de dimensionalidad. La agrupación implica agrupar puntos de datos con métricas similares. Se basa en datos y los ejemplos de agrupación incluyen recomendaciones de películas para usuarios de Netflix, segmentación de clientes y hábitos de compra. Los ejemplos de reducción de dimensionalidad incluyen extracción de características y visualización de big data.

El aprendizaje automático semi-supervisado funciona mediante el uso de datos etiquetados y no etiquetados para mejorar la precisión del aprendizaje. El aprendizaje semi-supervisado puede ser una solución rentable si el etiquetado de datos resulta caro.

El aprendizaje por refuerzo es bastante diferente en comparación con el aprendizaje supervisado y no supervisado. Esto se puede definir como un proceso de prueba y error que produce el resultado final. Esto se logra mediante el principio de un ciclo de mejora iterativo (para aprender de los errores pasados). El aprendizaje por refuerzo también se utiliza para enseñar a los agentes a conducir de forma autónoma en un entorno simulado. Q-learning es un ejemplo de algoritmo de aprendizaje por refuerzo.

Proceder a Aprendizaje profundo (DL), Este es un subconjunto del aprendizaje automático que crea algoritmos que siguen una arquitectura en capas. DL usa múltiples capas para extraer gradualmente niveles más altos de funcionalidad de la entrada sin procesar. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes, las capas inferiores identifican los bordes y las capas superiores identifican conceptos relacionados con las personas, como números, letras y caras. Las DL se conocen comúnmente como redes neuronales artificiales profundas, que son un conjunto de algoritmos muy precisos para problemas como el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

En resumen, la ciencia de datos cubre la IA, incluido el aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje automático en sí mismo cubre otra sub-tecnología llamada aprendizaje profundo. Gracias a la IA, podemos resolver mejor los problemas más difíciles que los humanos, como una mejor detección del cáncer que los oncólogos.

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Source by Cinoy Ravindran

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