INFORMACIÓN SOBRE AI Y RGPD

Diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Puede ser útil saber la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático al desarrollar un modelo de IA.

Aquí puede leer sobre la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

En resumen, la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático es que el aprendizaje profundo estructura algoritmos en diferentes capas, de modo que el modelo matemático puede aprender y tomar decisiones por sí solo. En cambio, el aprendizaje automático recibe una gran cantidad de datos que interpreta a través de algoritmos, aprende y toma sus propias decisiones en función de la información que se basa en su conocimiento. Tenga en cuenta que el aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático

Cuando entrenas un algoritmo con datos que dan como resultado un modelo matemático, constituye aprendizaje automático. El modelo matemático también se llama un modelo de IA. A través de los datos con los que se ha entrenado el algoritmo, el modelo de IA puede llegar a una respuesta razonable basada en estadísticas cuando recibe una pregunta.

En otras palabras, el aprendizaje automático es un proceso mediante el cual la computadora desarrolla la capacidad de crear conocimiento y adaptarse a una tarea específica, sin que la computadora haya sido programada de antemano para la tarea específica en cuestión.

De los datos al modelo de IA: Aprendizaje automático

Para entrenar un modelo de IA a través del aprendizaje automático, debe adquirir experiencia. Esto se hace mediante la alimentación de información en el modelo de IA. Cuanta más información se ingrese, mejor tiende a ser el modelo de IA, ya que gana más experiencia. Si los datos contienen datos personales, es importante tener en cuenta que el RGPD se aplica al tratamiento. El modelo de IA puede sacar conclusiones sobre datos desconocidos a pesar de que no se ha incluido en el entrenamiento.

Pasos comunes en el aprendizaje automático

Las empresas que desean desarrollar un modelo de IA a través del aprendizaje automático generalmente lo hacen a través de los siguientes tres pasos:

1. Recopilar una gran cantidad de datos, como la masa de los propios textos y / u otras fuentes seleccionadas (por ejemplo, las autoridades gubernamentales), para entrenar el modelo de IA.

2. Identificar diferentes estructuras y patrones recurrentes al entrenar el modelo de IA.

3. El modelo de IA se crea y, por lo tanto, puede procesar nuevos datos y extraer conclusiones sobre nuevos problemas en función de los datos con los que se ha entrenado.

Ejemplo práctico de aprendizaje automático

1. Una empresa que quiere crear un modelo de IA selecciona una gran cantidad de imágenes de objetos en el espacio.

2. El modelo de IA luego identifica diferentes estructuras y patrones que corresponden a cómo se mueven los objetos en el espacio.

3. Se realizan ajustes para distinguir entre diferentes tipos de objetos en el espacio, como el sol, la luna, las estrellas y los planetas.

4. El modelo de IA que se crea se puede utilizar para identificar lo que constituye un objeto en el espacio.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático. El modelo de IA está construido de una manera que se asemeja a la red neuronal del cerebro humano.

El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático

Para crear un modelo de IA que se asemeje a la red neuronal del cerebro humano, la red neuronal artificial debe constar de tres partes:

APRENDE MÁS

Entrenar modelos de IA para producir los mejores resultados posibles

Es importante entrenar un modelo de IA para que genere el mejor resultado posible. Cuantos más datos obtenga, mejores serán los resultados. Sin embargo, no es el único factor que importa. Es importante que los datos también sean cualitativos. En otras palabras, pertinente para la finalidad del modelo de IA. Ya se trate de aprendizaje automático regular o aprendizaje profundo, existen diferentes métodos de formación que pueden utilizarse.