Machine Learning vs IA: Principales Diferencias y Sinergias

Seguro que has oído hablar sobre Machine Learning, pero sobre todo de Inteligencia Artificial. A pesar de ello, ¿sabes en qué consiste cada una de ellas y cuáles son las principales diferencias entre estos dos términos? Aunque son distintas pueden trabajar entre sí en distintas áreas y sectores, te contamos cómo.

Qué entendemos por inteligencia artificial

En primer lugar, es necesario saber qué es la Inteligencia Artificial, pues es el término que se utiliza para hacer referencia a distintas estrategias y técnicas que tienen como objetivo hacer que las máquinas imiten el comportamiento humano. Es decir, se busca que mediante la informática se puedan desarrollar sistemas que sean capaces de la realización de tareas, similares a las que realizan los humanos usando su propia inteligencia, lo que le permite reconocer patrones, resolver problemas y aprender de una forma similar a estos.

La inteligencia artificial puede integrarse en distintos sistemas más simples o complejos y no se limita a una única metodología para conseguirlo, ya que se apoya en algoritmos genéricos, en redes neuronales, Deep learning y machine learning.

Especialízate en IA para marketing

Aplica la IA para mejorar tus resultados

Curso de Inteligencia Artificial para Marketing

Qué entendemos por machine learning

El machine learning, por su parte, es una rama de la IA, es decir, se encuentra dentro de esta y se encarga de desarrollar modelos matemáticos y estadísticos para que las máquinas sean capaces de aprender a partir de los datos que se les ofrecen y sin necesidad de contar con instrucciones. Esto hace que las máquinas sean capaces de aprender a identificar patrones y aprender sin que se las programe para ello. El machine learning puede llevarse a cabo a través de dos tipos:

–          Aprendizaje supervisado: funciona mediante datos etiquetados para alimentar al algoritmo. Es decir, a través de estas se introducen distintos ejemplos con respuestas correctas para que la máquina pueda aprender a predecir resultados cuando se le introducen nuevos datos.

–          Aprendizaje no supervisado: en este caso, el propio algoritmo es capaz de analizar los datos sin etiquetar e identificar patrones ocultos, todo ello sin la intervención humana.

Principales diferencias entre IA y machine learning

Como ya hemos visto, la IA y el machine learning pertenecen a la misma área de la informática, pero lo cierto es que cada una de ellas tienen sus propias particularidades. Así, es importante conocer qué es lo que las hace distintas en cuanto a su alcance, metodología y aplicación.

Cuando hablamos de IA nos referimos a un término que abarca distintas técnicas, entre las que se encuentra el Machine Learning, este por su parte, se centra únicamente en los algoritmos que se usan para aprender de los datos. Por otro lado, la inteligencia artificial busca imitar la inteligencia humana con el objetivo de resolver problemas complejos, por su parte, el Machine Learning se centra en el análisis de un gran volumen de datos para realizar predicciones.

El Machine Learning usa el lenguaje supervisado o no supervisado como metodología, mientras que la IA se basa en distintos enfoques como los algoritmos genéricos, los sistemas basados en reglas y las redes neuronales. A ello hay que sumarle que un modelo de ML depende siempre de un conjunto de datos correctamente estructurado, por su parte la IA puede contar con distintas tecnologías integradas en ella: procesamiento del lenguaje natural o visión artificial.

Cómo la IA y el ML pueden trabajar juntos

La IA y el ML presentan diferencias que hacen que sean consideradas como disciplinas distintas, pero a pesar de ello pueden combinarse entre sí para generar sinergias y mejorar los sistemas inteligentes. Es decir, pueden trabajar juntas en distintas ocasiones y aplicarse, por ejemplo, en la conducción de vehículos autónomos.

En ellos la IA es la encargada de tomar las decisiones relativas a la conducción del vehículo y el ML analiza los datos en tiempo real para que sea posible el reconocimiento de objetos y rutas. Lo cierto es que ambas pueden aplicarse en distintos campos, como pueden ser el de la medicina, en el que la IA se integra en los sistemas de salud, para lograr ante el ML el análisis de los datos cínicos y con ellos ofrecer tratamientos personalizados y efectivos para cada paciente.

Del mismo modo, también son útiles en el campo de la ciberseguridad al ser capaces de reconocer amenazas mediante la IA y buscar soluciones a estas a través de ML. Por último también pueden trabajar juntas en el campo de la atención al cliente con la incorporación de chatbots de IA que son capaces de analizar mediante ML para analizar las preguntas frecuentes formuladas por los clientes y con ello ser capaces de darles respuestas adecuadas en un tiempo más breve.