Aunque están relacionados, IA, machine learning y deep learning no son lo mismo.
Inteligencia Artificial (AI): Campo amplio que incluye cualquier técnica que permite a las máquinas simular la inteligencia humana.
Machine Learning (Aprendizaje automático): Subcampo de la AI que se enfoca en que las máquinas aprendan a partir de datos sin ser explícitamente programadas para cada tarea.
Deep Learning (Aprendizaje profundo): Rama avanzada del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas para procesar grandes cantidades de datos complejos, como imágenes o audio.
En resumen, el machine learning es una técnica, y el deep learning es una técnica dentro del machine learning.
Conceptos básicos del Machine Learning:
Datos: Son la base del aprendizaje. Cuantos más y mejores datos se tengan, mejor podrá aprender un modelo.
Modelo: Es una representación matemática que intenta encontrar patrones en los datos.
Entrenamiento: Es el proceso mediante el cual el modelo “aprende” a partir de datos etiquetados o no etiquetados.
Evaluación: Se mide qué tan bien está funcionando el modelo utilizando datos que no ha visto antes.
Predicción: Una vez entrenado, el modelo puede hacer inferencias o tomar decisiones basadas en nuevos datos.
Tipos de aprendizaje automático:
Aprendizaje supervisado (Supervised Learning): El modelo aprende a partir de datos que ya tienen etiquetas o respuestas. Ejemplo: predecir el precio de una casa según sus características.
Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning): El modelo encuentra patrones en datos sin etiquetar. Ejemplo: agrupar clientes según su comportamiento de compra (clustering).
Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): El modelo aprende a través de prueba y error, recibiendo recompensas o castigos. Ejemplo: un robot aprendiendo a caminar o un algoritmo jugando ajedrez.
