¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

El aprendizaje profundo es un subconjunto de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para procesar y analizar la información. Las redes neuronales están formadas por nodos computacionales que se superponen en algoritmos de aprendizaje profundo. Cada capa contiene una capa de entrada, una capa de salida y una capa oculta. La red neuronal recibe datos de entrenamiento, lo que ayuda al algoritmo a aprender y mejorar la precisión. Cuando una red neuronal contiene varias capas ocultas además de las capas de entrada y salida, se considera una red neuronal profunda, que es la base del aprendizaje profundo.

Los algoritmos de aprendizaje profundo se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y son especialmente eficaces para analizar grandes cantidades de datos no estructurados. Se utiliza en muchas de las tareas que hoy consideramos como IA, por ejemplo el reconocimiento de imágenes y voz, la detección de objetos y el procesamiento del lenguaje natural. El aprendizaje profundo puede crear correlaciones no lineales y complejas dentro de los conjuntos de datos, aunque requiere más datos de entrenamiento y recursos computacionales que el aprendizaje automático.

Estos son algunos de los tipos de redes neuronales que se suelen usar en el aprendizaje profundo:

• Las redes neuronales de retroalimentación (FF) son una de las formas más antiguas de redes neuronales, donde los datos fluyen en una dirección a través de capas de neuronas artificiales hasta que se obtiene el resultado.
• Las redes neuronales recurrentes (RNN) se diferencian de las redes neuronales de retroalimentación en que suelen usar datos de series temporales o datos que implican secuencias. Las redes neuronales recurrentes tienen "memoria" de lo que ocurrió en la capa anterior en función de la salida de la capa actual.
• Las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM) son una forma avanzada de RNN que pueden usar la memoria para "recordar" lo que ha ocurrido en capas anteriores.
• Las redes neuronales convolucionales (CNN) incluyen algunas de las redes neuronales más comunes de la inteligencia artificial moderna y utilizan varias capas diferentes (una capa convolucional y luego una capa de agrupamiento) que filtran diferentes partes de una imagen antes de volver a colocarla (en la capa completamente conectada).
• Las redes generativas adversas (GAN) implican dos redes neuronales (una "generadora" y una "discriminadora") que compiten entre sí en un juego y, en última instancia, mejoran la precisión de la salida.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma sin estar programado de forma explícita. Los algoritmos de aprendizaje automático reconocen patrones y datos, y hacen predicciones cuando se introducen datos nuevos en el sistema.

En el aprendizaje automático se suelen usar varios modelos diferentes, entre los que se incluyen los siguientes:

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que utiliza datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados) para asignar una entrada específica a una salida. En el aprendizaje supervisado, se conoce el resultado (por ejemplo, se reconoce la imagen de una manzana) y el modelo se entrena con datos de la salida conocida. Dicho de otro modo, si quieres entrenar el algoritmo para que reconozca imágenes de manzanas, dales imágenes con las etiquetas de manzanas.

Algunos de los algoritmos de aprendizaje supervisado más habituales que se usan actualmente son los siguientes:

• Regresión lineal
• Vecinos más cercanos
• Naive Bayes
• Regresión polinómica
• Árboles de decisión

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que utiliza datos sin etiquetar (datos no estructurados) para aprender patrones. A diferencia del aprendizaje supervisado, no se conoce de antemano la salida. En vez de eso, el algoritmo aprende a partir de los datos sin intervención humana (por lo tanto, sin supervisión) y los clasifica en grupos según sus atributos. 

Algunos de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más habituales que se utilizan en la actualidad son los siguientes:

• Medianas difusas
• Agrupamiento en clúster de mediana‑K
• Agrupación en clúster jerárquica
• Análisis de los componentes principales
• Mínimos cuadrados parciales

También se suele emplear un enfoque mixto: aprendizaje automático semisupervisado, en el que solo se etiquetan algunos de los datos. En el aprendizaje semisupervisado, el algoritmo debe aprender a organizar y estructurar los datos para lograr un resultado conocido. Por ejemplo, el modelo de aprendizaje automático indica que el resultado final es una manzana, pero solo algunos de los datos de entrenamiento se etiquetan como manzana.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir como "aprender con la práctica" a través de una serie de experimentos de prueba y error. Un "agente" aprende a realizar una tarea definida a través de un bucle de retroalimentación hasta que su rendimiento se encuentre dentro de un intervalo deseado. El agente recibe refuerzo positivo cuando hace la tarea bien y refuerzo negativo cuando falla. 

La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de ordenadores y máquinas que puedan razonar, aprender y actuar de una forma que normalmente necesitaría inteligencia humana o que consuma datos cuya escala supere lo que las personas pueden analizar. La IA es un campo amplio que incluye muchas disciplinas, como la informática, los datos y las analíticas, la ingeniería de software e incluso la filosofía. 

A nivel empresarial, la IA es un conjunto de tecnologías que abarcan muchos casos prácticos, como analíticas de datos, predicciones y previsiones, procesamiento del lenguaje natural, recomendaciones, automatización automática, extracción de datos inteligente y más.

Aunque estos términos están relacionados, representan una jerarquía clara: el aprendizaje profundo es un tipo especializado de aprendizaje automático, y el aprendizaje automático es una disciplina fundamental dentro del campo más amplio de la inteligencia artificial. La principal diferencia reside en la capacidad, la complejidad y la ingeniería de funciones.