¿Cuál es la diferencia entre IA y aprendizaje automático?

IA y aprendizaje automático

Hay un montón de conceptos que se están utilizando en este momento: reconocimiento de patrones, neurocomputación, aprendizaje profundo, máquina de aprendizaje, etc. Todos estos realmente entran dentro del concepto general de inteligencia artificial, pero los términos a veces se intercambian por error. Uno que se destaca es que las personas a menudo intercambian inteligencia artificial con aprendizaje automático. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, pero la IA no siempre tiene que incorporar el aprendizaje automático.

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están transformando la forma en que los equipos de productos forman estrategias de desarrollo y marketing. Las inversiones en inteligencia artificial y aprendizaje automático continúan aumentando exponencialmente año tras año.

LionBridge

¿Qué es la inteligencia artificial?

La IA es la capacidad de una computadora para realizar operaciones análogas al aprendizaje y la toma de decisiones en humanos, como por un sistema experto, un programa para CAD o CAM, o un programa para la percepción y reconocimiento de formas en sistemas de visión por computadora.

Diccionario

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que una computadora genera reglas subyacentes o basadas en datos sin procesar que se le han introducido.

Diccionario

El aprendizaje automático es un proceso mediante el cual se extraen datos y se descubren conocimientos a partir de ellos utilizando algoritmos y modelos ajustados. El proceso es:

  1. Los datos son importado y segmentado en datos de entrenamiento, datos de validación y datos de prueba.
  2. Un modelo es construido utilizando los datos de entrenamiento.
  3. El modelo es validado contra los datos de validación.
  4. El modelo es sintonizado para mejorar la precisión del algoritmo utilizando datos adicionales o parámetros ajustados.
  5. El modelo completamente entrenado es desplegado para hacer predicciones sobre nuevos conjuntos de datos.
  6. El modelo sigue siendo probado, validado y ajustado.

Dentro del marketing, el aprendizaje automático está ayudando a predecir y optimizar los esfuerzos de marketing y ventas. Por ejemplo, podría ser una gran empresa con miles de representantes y puntos de contacto con prospectos. Esos datos se pueden importar, segmentar y crear un algoritmo que califique la probabilidad de que un cliente potencial realice una compra. Luego, el algoritmo se puede probar con sus datos de prueba existentes para asegurar su precisión. Finalmente, una vez validado, se puede implementar para ayudar a su equipo de ventas a priorizar sus clientes potenciales en función de su probabilidad de cierre.

Ahora, con un algoritmo probado y verdadero, el marketing puede implementar estrategias adicionales para ver su impacto en el algoritmo. Se pueden aplicar modelos estadísticos o ajustes de algoritmos personalizados para probar múltiples teoremas contra el modelo. Y, por supuesto, se pueden acumular nuevos datos que validen que las predicciones fueron correctas.

En otras palabras, como Lionbridge ilustra en esta infografía: IA vs.Aprendizaje automático: ¿Cuál es la diferencia?, los especialistas en marketing pueden impulsar la toma de decisiones, obtener eficiencias, mejorar los resultados, entregar en el momento adecuado y obtener una experiencia perfecta para el cliente.

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IA vs aprendizaje automático

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