IA vs ML vs DL — ¿Cuál es la diferencia?
Imagina muñecas rusas anidadas:
Muñeca grande = IA: cualquier sistema que imita la inteligencia humana Muñeca media = ML: aprende patrones de los datos Muñeca pequeña = DL: redes neuronales con múltiples capas
!IA contiene ML contiene DL, una jerarquía anidada
Conceptos clave
IA (Inteligencia Artificial)
Cualquier técnica que permite a los computadores imitar la cognición humana. La IA estrecha sobresale en una tarea; la IA general (aún teórica) sería versátil como un humano.
ML (Aprendizaje Automático)
Los sistemas aprenden reglas de los datos en lugar de seguir reglas programadas.
| Tipo | Descripción | Ejemplo | |---|---|---| | Supervisado | Datos etiquetados | Detección de spam | | No supervisado | Sin etiquetas | Segmentación de clientes | | Por refuerzo | Aprende con recompensas | IA de juegos |
DL (Aprendizaje Profundo)
ML con redes neuronales artificiales de múltiples capas. Ideal para imágenes, voz y lenguaje natural.
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Entrenamiento vs Inferencia
| Aspecto | Entrenamiento | Inferencia | |---|---|---| | Objetivo | Aprender patrones | Hacer predicciones | | Recursos | Alto (GPU) | Relativamente bajo | | Velocidad | Lento | Rápido |
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Términos clave de ML
Feature (característica): variable de entrada usada en el entrenamiento Label (etiqueta): respuesta correcta en aprendizaje supervisado Sobreajuste: el modelo memoriza los datos de entrenamiento pero falla con datos nuevos Hiperparámetro: configuración elegida antes del entrenamiento
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IA Generativa
Modelo base (FM): modelo grande preentrenado; se accede via Amazon Bedrock Token: unidad de procesamiento de texto en LLMs Ventana de contexto: máximo de tokens que el modelo procesa a la vez Embedding: representación vectorial del texto
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Resumen clave del examen
IA ⊃ ML ⊃ DL (relación anidada) Supervisado = etiquetas / No supervisado = sin etiquetas / Refuerzo = recompensas Entrenamiento = aprender / Inferencia = predecir Sobreajuste = bien en entrenamiento, mal en datos nuevos Modelo base = IA preentrenada grande (Bedrock)