Inteligencia Artificial (IA) está presente en todos los ámbitos, desde el autocorrector hasta las recomendaciones musicales, pasando por el monstruo de Frankenstein, los replicantes y el robots paranoicos. Formalizada en los años 50, la IA ha superado la ficción especulativa y forma parte ineludible de nuestra vida cotidiana.
En los últimos años se ha producido un aumento significativo de los proyectos de software que utilizan Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Aunque a menudo se utilizan indistintamente, la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) no son lo mismo. Piense en la IA como inteligencia, y en el ML como conocimiento.
Diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial describe la capacidad de las máquinas para realizar tareas que suelen asociarse a la actividad y la inteligencia humanas: razonamiento, aprendizaje, procesamiento del lenguaje natural, percepción, etc. Cualquier actividad "inteligente" realizada por una máquina entra dentro de la IA. La Inteligencia Artificial es la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente.
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. El ML es un conjunto de algoritmos que se construyen para lograr IA: esos algoritmos requieren la capacidad de aprender de los datos, modificarse a sí mismos cuando se exponen a más datos y son capaces de alcanzar un objetivo sin ser programados explícitamente.
Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje no supervisado
Las tareas de ML suelen clasificarse en dos categorías principales: Aprendizaje supervisado y Aprendizaje no supervisado. A menudo se necesitan ambos para analizar adecuadamente y extraer valor de grandes conjuntos de datos.
Un algoritmo de aprendizaje supervisado infiere un modelo de predicción a partir de un conjunto de datos de entrenamiento: un algoritmo que puede llegar a una conclusión basándose en la ruta típica de entrada a salida. El objetivo del aprendizaje supervisado es que, cuando se tengan nuevos datos (de entrada), se pueda predecir (con exactitud) el resultado de esos datos.
Una tarea sencilla de clasificación de datos, por ejemplo, puede abordarse con un algoritmo de aprendizaje supervisado si se parte de datos suficientes: x tipo de datos pertenece a la categoría z. Cuando se añaden nuevos datos, ese algoritmo podrá identificar que [x] tipo de datos, basándose en [y] identificadores, puede clasificarse en la categoría [z]. Al añadir nuevos datos, ese algoritmo podrá identificar que [x] tipo de datos, basándose en [y] identificadores, puede clasificarse en [z] categoría. Los algoritmos de aprendizaje supervisado suelen requerir ayuda humana para etiqueta los datos.
En cambio, un algoritmo de aprendizaje no supervisado trata de encontrar puntos en común en los datos (sin etiquetado humano de los mismos) para obtener información. Dado un conjunto de archivos, un algoritmo no supervisado puede agrupar los datos en subgrupos en función de las características, el contenido o los metadatos de los documentos.
La agrupación, por ejemplo, es un tipo de algoritmo de aprendizaje no supervisado: los algoritmos de agrupación exploran los datos para descubrir e identificar agrupaciones naturales que indiquen que son el mismo tipo de datos, lo que podría significar tipos específicos de información personal, formatos que suelen contener información personal, etc.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un conjunto de algoritmos cuyo objetivo es realizar tareas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas. Estos algoritmos siguen el modelo de la forma en que los humanos procesan los datos y reconocen patrones. Es otra capa de clasificación y agrupación para ayudar a dar sentido a los datos independientes y no etiquetados.
El aprendizaje profundo aporta otro nivel de sofisticación al mapeo y análisis de grandes conjuntos de datos. Aporta una arquitectura en capas para abordar mejor los retos que plantean los datos complejos, como procesar el lenguaje natural, dar sentido a los macrodatos y procesar conjuntos de datos no estructurados y diversos.
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