La guía en lenguaje sencillo sobre el aprendizaje automático frente al aprendizaje profundo

Hola hoy te hablaré de La guía en lenguaje sencillo sobre el aprendizaje automático frente al aprendizaje profundo

El mundo de los negocios a menudo usa los términos aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial como palabras de moda intercambiables. ¿El problema? Cada uno es singularmente diferente de sus hermanos. Con tanta terminología que describe diferentes piezas del mismo rompecabezas de IA, es fácil malinterpretar varios componentes.

La IA ha existido durante décadas en los negocios y el gobierno, pero aún es una incorporación relativamente nueva en muchos sectores. Las líneas entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático comienzan a desdibujarse para aquellos que no están familiarizados con el sector, pero es cada vez más importante para los profesionales comprender esta tecnología que está cambiando nuestro mundo.

Por ejemplo, Facebook usa IA para escanear fotos (al igual que Google) para unir personas e información con los anunciantes. Netflix usa esta tecnología para recomendar programación e impulsar sus decisiones de contenido. Sería difícil nombrar una marca importante que al menos no esté investigando cómo aprovechar e implementar la IA en su modelo de negocio.

Antes de buscar soluciones, es útil tener algún conocimiento de la mecánica detrás de esta tecnología aparentemente mágica.

¿Cómo se relacionan el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

Mi equipo ha trabajado con aprendizaje automático durante los últimos dos años. De hecho, estuvimos entre los primeros desarrolladores en construir un chatbot de IA – el nuestro se llama Gritar — para el hogar de Google. Nuestro bot permite a los usuarios utilizar señales verbales para dictar tarjetas de cumpleaños a familiares y amigos en unos 60 segundos.

Este software se basa en potentes algoritmos de aprendizaje automático. Codificamos nuestro chatbot para que reconozca nombres, números de teléfono y mensajes en lenguaje natural; comprende la jerga y el lenguaje contextual, entre otras cosas. Cuantos más datos del mundo real alimentáramos al bot, más comentarios podríamos recopilar. Con el tiempo, el software aprende y mejora los resultados que ofrece.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un segmento poderoso del aprendizaje automático, que permite que el software detecte los matices del habla humana, tanto verbalmente como en texto. De acuerdo con un estudio reciente, 40 por ciento de las grandes empresas use NLP para tareas como análisis de datos y servicio al cliente.

Aquí es donde entra en juego el aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo, si bien sigue siendo un subconjunto del aprendizaje automático, es una forma nueva y más compleja de analizar cantidades masivas de datos, lo que nos permite resolver problemas que antes eran imposibles de resolver.

Los algoritmos de aprendizaje profundo analizan los datos para tomar decisiones informadas, sirviendo como base de la automatización. ¿Alguna vez se preguntó por qué Netflix parece predecir los programas que disfrutará con tanta precisión? Esos motores de recomendación se han vuelto tan refinados que más del 80 por ciento de los programas que ven los usuarios en el servicio se deben a una recomendación.

de Google AlphaGo Zero es otro gran ejemplo de aprendizaje profundo. AlphaGo Zero venció recientemente al campeón mundial del antiguo juego chino Go. Después de derrotar a los mejores del mundo, Zero continuó mejorando jugando juegos contra sí mismo y aprendiendo de esos combates. No solo se considera el mejor del mundo, sino que su red neuronal también se vuelve cada vez más inteligente.

Imagine que la tecnología transforme no solo el entretenimiento y la competencia, sino que también sea aprovechada por todas las industrias. El potencial es ilimitado, siempre que esté listo para abrazar este nuevo y valiente mundo.

Aplicaciones y avances de la IA

¿Aún no estás seguro de si necesitas subir a bordo del tren de IA? No es necesario ir muy lejos para encontrar numerosos ejemplos de empresas, tanto grandes como pequeñas, sumergiendo los dedos de los pies en el agua. Se espera que el gasto mundial en sistemas de IA llegar a $ 46 mil millones para 2020según un estudio.

HubSpot, el mismo sitio web que está navegando ahora, ha estado invirtiendo en aprendizaje automático e inteligencia artificial. HubSpot adquirió recientemente Kemvi, una startup de aprendizaje automático que está desarrollando una plataforma para ayudar a las empresas a construir relaciones más profundas con clientes potenciales a través del poder de la IA. De hecho, Gartner estima que 30 por ciento de las empresas utilizará IA en su departamento de ventas para 2020.

Si bien TensorFlow de Google y PyTorch de Facebook son las principales herramientas de desarrollo que se utilizan en el campo de la IA, ambas piezas de software siguen siendo bastante complejas.

Recuerde que sus esfuerzos de IA no tienen que ser demasiado complicados. El mejor lugar para comenzar en términos de automatización son los procesos manuales que demandan un esfuerzo administrativo significativo. Los procesos financieros, la entrada de datos, la detección de fraudes y la fidelización de clientes son solo algunas de las áreas en las que la IA puede marcar una gran diferencia.

Vivir mejor a través de la automatización

Al conectar varios sistemas de IA a su negocio, puede reducir costos, aumentar la productividad y convertirse en una empresa más eficiente. Una vez que el aprendizaje automático asume la mayor parte del trabajo de su equipo, las personas se liberan de las tareas mundanas y pueden concentrar su energía en la innovación para impulsar el negocio.

En particular, su equipo de marketing apreciará la oportunidad de dedicar más tiempo a la ideación en lugar del tedio. No hay escasez de automatización en marketing, y ya hay muchas herramientas disponibles para resolver casi cualquier problema.

Los algoritmos de marketing por correo electrónico, por ejemplo, pueden determinar el contenido con mayor probabilidad de obtener respuestas específicas. Plataformas como Phrasee y Persado permiten a las empresas utilizar NLP para crear líneas de asunto automatizadas, texto del cuerpo y llamadas a la acción.

Estos titulares generados por IA superar a los humanos el 95 por ciento del tiempo, y la tasa de participación del contenido supera a los humanos el 100 por ciento del tiempo. Esa es una mejora impresionante para una sola plataforma de marketing. ¡Imagínese el impacto si pudiera implementar varias herramientas a la vez!

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático desbloquearán un conjunto completamente nuevo de herramientas para ayudar a los especialistas en marketing, y a las empresas en general, a crecer y sobresalir. La verdadera belleza de las soluciones de IA plug-and-play es la forma en que se complementan entre sí. Debido a su dependencia compartida de los datos, estas plataformas se vuelven más inteligentes, precisas y eficientes con el tiempo, al mismo tiempo que agregan más valor al ciclo comercial. La revolución de la IA está en marcha, pero los avances verdaderamente emocionantes aún están por llegar. Nunca ha habido un mejor momento para explorar la gran cantidad de posibilidades.

Nos leeremos hasta la próxima

sobre el autor

Estuardo Monroy

Te gustaría saber más sobre el autor, te invito que veas la sección de Nosotros en Consultor SEO, donde se extiende hablando sobre su experiencia, conocimientos y un poco de información personal.