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Machine Learning y Deep Learning: claves de la Inteligencia Artificial en el presente

Machine Learning y Deep Learning: claves de la Inteligencia Artificial en el presente

En la actualidad estamos viviendo un avance tremendo en el uso de la Inteligencia Artificial (IA). Dos de los términos asociados a la inteligencia artificial, Machine Learning y Deep Learning, son ya el nuevo hype en el panorama tecnológico. Nos encontramos en lo que muchos denominan la cuarta revolución industrial, o más bien la Revolución Digital.

En MADISON somos conscientes de la importancia de estas tecnologías aplicadas a la  Innovación, como el modelo de Machine Learning del que hemos hablado en anteriores post que poseen la habilidad de entender contexto o lenguaje, encontrar patrones de conducta y digerir todo tipo de información para tomar decisiones razonadas. La inteligencia artificial sobre todo nos permite crear un servicio más personalizado y, por ende, más eficiente.

Los algoritmos han evolucionado con el objetivo de analizar y obtener mejores resultados. Concretamente, Machine Learning y Deep Learning  hacen referencia a sistemas capaces de aprender por sí solos y, aunque en ocasiones los ámbitos de actuación parecen indistinguibles uno de otro, la diferencia entre ambas estriba en el método de aprendizaje: aprendizaje automático y aprendizaje profundo, respectivamente.

Por un lado, en la aplicación de Machine Learning la máquina es entrenada, aprende lo que se le indica y luego es capaz de hacer una predicción sobre lo aprendido. Consiste en el uso de técnicas estadísticas y matemáticas para crear modelos predictivos de respuesta frente a la recogida de datos. Se basa en el diseño de programas capaces de mejorar su rendimiento mediante la exposición incremental y trata de emular el comportamiento humano de manera progresiva.

En cambio, los nuevos algoritmos de Deep Learning permiten que la máquina aprenda por sí misma y sean capaces de desarrollar sus propios criterios y establecer nuevos parámetros con los que tomar y ejecutar decisiones.

Por supuesto, los modelos Deep Learning son superiores a nivel de complejidad a los modelos Machine Learning en cuanto a automatización de datos, pero el aprendizaje profundo requiere de una gran inversión en aprendizaje automático para que esta tecnología funcione con precisión.  

Pero eso no quiere decir que el uso de estas técnicas de Innovación supongan la eliminación del ser humano en el proceso. De hecho, la creación de esta infraestructura requiere del talento de personas a las que les apasione el mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial, y que sean capaces de crear algoritmos que permitan extraer la información de los datos.  Por este motivo, desde MADISON buscamos ese talento mediante nuestro reto tecnológico de OPEN INNOVATION dentro de la iniciativa de Crowdworking Open Innovation  Castilla y León – Telefónica Open Future  Por lo que si tienes una propuesta de solución tecnológica para nuestro reto, puedes hacérnosla llegar directamente a innovacion@madisonmk.com  

 

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