Intel·ligència Artificial, Deep i Machine Learning. Què són?

Inteligencia artificial. Aprenentatge automàtic. Partner Microsoft. Barcelona. Girona
General | 8 d'Octubre de 2019

Intel·ligència Artificial, Deep i Machine Learning. Què són?

Des de fa uns anys, en l’àmbit de la gestió i la consultoria empresarial, es parla d’Intel·ligència Artificial, Deep LearningMachine Learning, entre d’altres. Aquests conceptes s’han anat introduint en el vocabulari del dia a dia però, com a experts en consultoria, hem pogut observar com en moltes ocasions, aquestes noves tecnologies no arriben de forma comprensible a les empreses.

Per això, des del blog de PH Systems volem apropar les definicions i alguns exemples al voltant de l’IA (Intel·ligència Artificial), ML (Machine Learning) i DP (Deep Learning), amb algunes explicacions fàcils, gràfics intuïtius i materials audiovisuals que us poden apropar al meravellós univers del futur més pròxim en la gestió empresarial.

 

 

 

Intel·ligència artificial

La definició bàsica de la intel·ligència artificial diu que és una tècnica que permet a les computadores imitar la intel·ligència humana, el que inclou l’aprenentatge automàtic. La intel·ligència artificial pot aprendre a realitzar tasques repetitives, comunament associades als humans, alguns exemples amb els quals ja estem molt familiaritzats són el reconeixement d’imatges, de veu o la traducció d’idiomes.


Machine Learning

Machine Learning és un subconjunt de la intel·ligència artificial, que utilitza tècniques (com l’aprenentatge profund), que permet a les màquines utilitzar l’experiència adquirida per a la millora de tasques. Un procés d’aprenentatge es basa normalment en els següents passos:

– Alimentació de dades en un algoritme (enriquir el model)

– Ús d’aquestes dades per a entrenar el model

– Testejar i implantació del model

– Consum del model desplegat per a realitzar tasques predictives automatitzades

Si vols conèixer amb més detall el procés de funcionament anteriorment descrit, t’aconsellem llegir l’article de Forbes; What Is Deep Learning And How Is It Useful?

També et convidem a descobrir el canal de YouTube de Dot CSV, on trobareu moltíssima informació sobre tecnologia, intel·ligència artificial i a més, en castellà!

 

 

Deep Learning

El Deep Learning (traduït com a aprenentatge profund) és un subconjunt de l’aprenentatge automàtic basat en xarxes neuronals artificials. El procés d’aquest aprenentatge s’anomena profund perquè aquesta estructura de xarxes consisteix a tenir múltiples entrades, sortides i capes ocultes.

Cada capa conté unitats que transformen les dades d’entrada en informació, i d’aquesta forma, la següent capa la pot utilitzar per a una determinada tasca predictiva. D’aquesta manera, una màquina pot aprendre a través del seu propi processament de dades. Si vols conèixer més sobre Deep Learning i com una màquina ha estat capaç de superar i guanyar al millor jugador del món d’escacs, et convidem a veure Alpha Go a Netflix.

 

Per a què és útil?

La teoria és necessària però quan som capaços d’imaginar casos hipotètics aplicats a casos reals és quan millor entenem un concepte, així que a continuació enumerem algunes aplicacions possibles del Deep Learning:

 

  • La identificació d’imatges per exemple per a poder buscar productes en una web de e-commerce o fins i tot la identificació de logos i marques en fotografies publicades en xarxes socials.
  • El deep learning també ens pot ajudar a identificar clients potencials, estudiant els seus comportaments i monitoritzant en temps real les seves reaccions en els canals online en referència a la nostra marca o nous productes, per exemple.
  • Podem orientar anuncis depenent de les preferències dels clients.
  • Com hem dit anteriorment, el deep learning ens permet la identificació de fotografies, vídeos, veu o altres característiques. Aquest reconeixement pot ser, per exemple, aplicat a la identificació de malalties en radiografies o ressonàncies magnètiques.
  • Detecció automàtica de fraus o atacs a la ciberseguretat, monitoritzant el seguiment de  patrons ja repetits anteriorment en altres accions fraudulentes.
  • Social Listening capaç d’identificar sentiments positius o negatius en textos i paraules claus.

Com amb totes les noves tecnologies, una vegada descobertes, és el torn d’aprendre a pensar en la seva aplicació, per exemple en el camp empresarial i això és el que està fent Microsoft amb molts dels seus productes i especialment amb les aplicacions de la Power Platform (Power BI, PowerApps i Microsoft Flow).

Si vols conèixer més sobre l’aplicació de la intel·ligència artificial en la gestió empresarial amb les aplicacions de Microsoft, posa’t en contacte amb nosaltres i sol·licita més informació  sense cap compromís.

Camp obligatori *
El formulari ha estat enviat correctament.
Aviat ens posarem en contacte amb tu.
Moltes gràcies!
Hi ha hagut un problema enviant el formulari.
SI us plau, intenta-ho de nou passats uns minuts.