Comparación entre: Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje Profundo (DL)

Imagina que estás enseñando a tu perro nuevos trucos. La Inteligencia Artificial sería como crear un perro robot que pueda hacer los mismos trucos. El Aprendizaje Automático sería como enseñar al perro a identificar su pelota favorita viendo muchas fotos de pelotas. Y el Aprendizaje Profundo sería como enseñarle a reconocer a todas las personas de tu familia solo con ver unas pocas fotos.

Resumen básico de los 3 conceptos:

  • IA: Es el concepto más amplio, como un gran paraguas.
  • ML: Es una herramienta dentro de la IA, como una pala para cavar.
  • DL: Es una herramienta más potente dentro del ML, como una excavadora.
Aspecto Inteligencia Artificial (IA) Aprendizaje Automático (ML) Aprendizaje Profundo (DL)
Definición Simulación de procesos inteligentes en máquinas. Subconjunto de IA donde las máquinas aprenden de datos. Subconjunto de ML que utiliza redes neuronales profundas.
Objetivo Resolver problemas complejos, automatizar tareas. Mejorar el rendimiento a través de la experiencia. Identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos.
Métodos Reglas basadas, árboles de decisión, redes neuronales, lógica difusa. Algoritmos supervisados, no supervisados y de refuerzo. Redes neuronales convolucionales (CNN), recurrentes (RNN), generativas adversarias (GAN).
Datos necesarios Varía según la tarea. Datos etiquetados o no etiquetados. Grandes cantidades de datos estructurados o no estructurados.
Aplicaciones Asistentes virtuales, chatbots, diagnóstico médico, juegos, robótica. Recomendación de productos, detección de fraudes, clasificación de imágenes. Reconocimiento de voz, visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural.
Complejidad Alta, depende de la tarea. Moderada a alta. Muy alta.
Algoritmos clave Regresión, clasificación, clustering. Regresión lineal, logística, SVM, árboles de decisión, bosques aleatorios. CNN, RNN, LSTM, GAN.
Arquitecturas Perceptrón, redes neuronales multicapa. - CNN, RNN, Transformer.
Desafíos Interpretabilidad, sesgos, escalabilidad. Overfitting, underfitting, selección de características. Overfitting, requerimiento de grandes cantidades de datos, interpretabilidad.
Ejemplo Un chatbot que responde a preguntas. Un sistema que recomienda películas basadas en tus gustos. Un sistema de reconocimiento facial que desbloquea tu teléfono.