{"id":31682,"date":"2025-05-16T13:37:29","date_gmt":"2025-05-16T13:37:29","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=31682"},"modified":"2025-05-19T13:36:48","modified_gmt":"2025-05-19T13:36:48","slug":"computer-vision-vs-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/es\/computer-vision-vs-machine-learning\/","title":{"rendered":"Visi\u00f3n por computadora vs. aprendizaje autom\u00e1tico: \u00bfcu\u00e1l es la diferencia y c\u00f3mo funcionan juntos?"},"content":{"rendered":"

En el panorama tecnol\u00f3gico actual, dos t\u00e9rminos son omnipresentes: visi\u00f3n artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. Ambos se engloban en el concepto m\u00e1s amplio de inteligencia artificial, pero tienen prop\u00f3sitos diferentes. El aprendizaje autom\u00e1tico consiste en que las m\u00e1quinas aprendan de los datos. La visi\u00f3n artificial, por otro lado, se centra en ayudar a las m\u00e1quinas a interpretar y comprender im\u00e1genes y v\u00eddeos. Ambos suelen colaborar, especialmente en aplicaciones donde la interpretaci\u00f3n de datos visuales es clave. En este art\u00edculo, exploramos el significado de cada t\u00e9rmino, su conexi\u00f3n y sus diferencias.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la visi\u00f3n por computadora?<\/span><\/h2>\n

La visi\u00f3n artificial es un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras interpretar datos visuales, como im\u00e1genes, v\u00eddeos y se\u00f1ales de sensores. El objetivo es replicar, y en algunos casos superar, la visi\u00f3n humana ense\u00f1ando a las m\u00e1quinas a procesar y comprender la informaci\u00f3n visual.<\/span><\/p>\n

Funciones principales<\/span><\/h3>\n

Los sistemas de visi\u00f3n artificial est\u00e1n dise\u00f1ados para detectar objetos, reconocer patrones, analizar escenas y extraer informaci\u00f3n \u00fatil de las entradas visuales. Esto suele incluir tareas como:<\/span><\/p>\n

    \n
  • Identificaci\u00f3n de objetos en im\u00e1genes (detecci\u00f3n de objetos)<\/span><\/li>\n
  • Reconocimiento de rasgos faciales (reconocimiento facial)<\/span><\/li>\n
  • Interpretaci\u00f3n de escenas visuales en tiempo real (utilizada en veh\u00edculos aut\u00f3nomos)<\/span><\/li>\n
  • Seguimiento de movimientos en transmisiones de v\u00eddeo (utilizado en vigilancia o an\u00e1lisis deportivos)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Estos sistemas utilizan t\u00e9cnicas como procesamiento de im\u00e1genes, reconocimiento de patrones y redes neuronales para lograr su funcionalidad.<\/span><\/p>\n

    El papel de los datos visuales<\/span><\/h3>\n

    La visi\u00f3n artificial se basa exclusivamente en datos visuales. Estos pueden ser im\u00e1genes est\u00e1ticas, v\u00eddeos o datos de sensores de profundidad y LiDAR. A diferencia de otros campos de la IA que pueden trabajar con texto o datos num\u00e9ricos, la visi\u00f3n artificial requiere modelos capaces de gestionar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n basada en p\u00edxeles.<\/span><\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/span><\/h2>\n

    El aprendizaje autom\u00e1tico es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar con el tiempo sin estar programadas expl\u00edcitamente para cada escenario posible. La idea clave es que, en lugar de usar reglas fijas, las m\u00e1quinas analizan datos, reconocen patrones y toman decisiones o predicciones basadas en esa informaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

    C\u00f3mo funciona el aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/h3>\n

    En esencia, el aprendizaje autom\u00e1tico implica el entrenamiento de algoritmos con conjuntos de datos. Estos modelos realizan predicciones o clasificaciones al ser expuestos a nuevos datos. El proceso de aprendizaje puede dividirse en diferentes categor\u00edas seg\u00fan la estructura de los datos:<\/span><\/p>\n

    Aprendizaje supervisado<\/span><\/h4>\n

    En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan con datos etiquetados. Cada punto de datos tiene una salida asociada (etiqueta), que el modelo utiliza para aprender a clasificar o predecir instancias futuras.<\/span><\/p>\n

    Aprendizaje no supervisado<\/span><\/h4>\n

    El aprendizaje no supervisado funciona con datos sin etiquetar. El modelo intenta descubrir patrones o agrupaciones ocultas en el conjunto de datos, como la agrupaci\u00f3n de puntos de datos similares.<\/span><\/p>\n

    Aprendizaje semisupervisado y de refuerzo<\/span><\/h4>\n

    El aprendizaje semisupervisado combina datos etiquetados y no etiquetados para mejorar la precisi\u00f3n. El aprendizaje por refuerzo se basa en ensayo y error, donde un sistema aprende al recibir retroalimentaci\u00f3n (positiva o negativa) sobre sus acciones.<\/span><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    La relaci\u00f3n entre la visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/h2>\n

    Si bien la visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son campos distintos, a menudo se intersecan. De hecho, muchas aplicaciones modernas de visi\u00f3n artificial se basan en modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

    Dependencia e integraci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

    Los sistemas de visi\u00f3n artificial ahora utilizan habitualmente el aprendizaje autom\u00e1tico, en particular el aprendizaje profundo, para procesar e interpretar datos visuales. Las redes neuronales convolucionales (CNN), un tipo de modelo de aprendizaje profundo, se utilizan ampliamente para identificar caracter\u00edsticas en im\u00e1genes como bordes, texturas y formas. Estas arquitecturas de aprendizaje profundo permiten a las m\u00e1quinas reconocer autom\u00e1ticamente patrones visuales complejos en im\u00e1genes.<\/span><\/p>\n

    Sin aprendizaje autom\u00e1tico, los sistemas de visi\u00f3n artificial depender\u00edan de una l\u00f3gica basada en reglas, que es menos flexible y escalable. El aprendizaje autom\u00e1tico proporciona cierta adaptabilidad, lo que permite que los sistemas de reconocimiento visual mejoren su precisi\u00f3n con el tiempo al exponerse a m\u00e1s datos.<\/span><\/p>\n

    Diferencias clave entre la visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/h2>\n

    Aunque la visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico suelen complementarse, tienen funciones, prop\u00f3sitos y \u00e1reas de aplicaci\u00f3n distintos. Analizar sus diferencias ayuda a aclarar c\u00f3mo encaja cada uno en el campo m\u00e1s amplio de la inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

    \u00c1mbito de aplicaci\u00f3n<\/span><\/h3>\n

    La visi\u00f3n artificial se centra exclusivamente en la informaci\u00f3n visual. Se encarga de interpretar y analizar im\u00e1genes, v\u00eddeos y datos de sensores espaciales, todos ellos basados en el dominio visual. Su funci\u00f3n es ayudar a las m\u00e1quinas a extraer significado de lo que ven, ya sea reconocer un objeto en una foto o identificar movimiento en un v\u00eddeo. En cambio, el aprendizaje autom\u00e1tico funciona con una gama mucho m\u00e1s amplia de tipos de datos. Puede gestionar datos estructurados y no estructurados, como texto, n\u00fameros, audio e incluso v\u00eddeo. No se limita a un \u00fanico formato, lo que lo hace adecuado para un espectro m\u00e1s amplio de tareas m\u00e1s all\u00e1 del reconocimiento visual.<\/span><\/p>\n

    Meta y prop\u00f3sito<\/span><\/h3>\n

    El objetivo de la visi\u00f3n artificial es replicar el sistema visual humano. Permite a las m\u00e1quinas procesar informaci\u00f3n visual y comprender escenas de forma similar a la percepci\u00f3n humana. Esto incluye identificar objetos, estimar posiciones y reconocer patrones en entornos visuales. El aprendizaje autom\u00e1tico, sin embargo, se basa en la idea de permitir que las m\u00e1quinas aprendan de los datos. En lugar de limitarse a la comprensi\u00f3n visual, su objetivo es entrenar modelos que mejoren su rendimiento con el tiempo, tomen decisiones y predigan resultados futuros bas\u00e1ndose en patrones y tendencias presentes en los conjuntos de datos existentes.<\/span><\/p>\n

    T\u00e9cnicas y metodolog\u00edas<\/span><\/h3>\n

    Cada campo se basa en diferentes conjuntos de herramientas y t\u00e9cnicas. La visi\u00f3n artificial utiliza diversos m\u00e9todos espec\u00edficos para im\u00e1genes, incluyendo pasos de preprocesamiento como el filtrado y la mejora, la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas para identificar puntos o bordes clave, y algoritmos para la detecci\u00f3n y segmentaci\u00f3n de objetos. Estas t\u00e9cnicas est\u00e1n dise\u00f1adas para procesar la informaci\u00f3n visual de forma estructurada. El aprendizaje autom\u00e1tico, por otro lado, se basa en modelos basados en datos que aprenden de las asignaciones de entrada y salida. Estos incluyen el aprendizaje supervisado con datos etiquetados, el aprendizaje no supervisado para detectar patrones ocultos y el aprendizaje por refuerzo, donde los sistemas aprenden mediante ensayo y retroalimentaci\u00f3n. Si bien el aprendizaje profundo es un m\u00e9todo com\u00fan en ambos campos, su aplicaci\u00f3n var\u00eda seg\u00fan el tipo de datos de entrada y el resultado deseado.<\/span><\/p>\n

    Nivel de dependencia<\/span><\/h3>\n

    La mayor\u00eda de los sistemas modernos de visi\u00f3n artificial se basan en el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar la precisi\u00f3n y la escalabilidad. Muchos sistemas de visi\u00f3n avanzados utilizan modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, especialmente redes neuronales convolucionales, para analizar im\u00e1genes y v\u00eddeos con alta precisi\u00f3n. Estos modelos han permitido automatizar tareas como el reconocimiento facial o la detecci\u00f3n de defectos en la fabricaci\u00f3n. Sin embargo, el aprendizaje autom\u00e1tico en s\u00ed mismo no depende de datos visuales. Puede operar completamente en dominios no visuales, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la predicci\u00f3n de tendencias financieras. Sus m\u00e9todos pueden ser compatibles con la visi\u00f3n artificial, pero no est\u00e1n limitados por ella.<\/span><\/p>\n

    Aplicaciones comunes\u00a0<\/span><\/h3>\n

    Visi\u00f3n por computador<\/span><\/h4>\n

    La visi\u00f3n artificial se utiliza en diversas industrias donde la interpretaci\u00f3n de la informaci\u00f3n visual es fundamental.<\/span><\/p>\n

      \n
    • Cuidado de la salud:<\/b> Los sistemas de visi\u00f3n artificial ayudan a analizar radiograf\u00edas, resonancias magn\u00e9ticas y tomograf\u00edas computarizadas. Estas herramientas se utilizan para analizar im\u00e1genes m\u00e9dicas e identificar patrones que podr\u00edan ser dif\u00edciles de detectar manualmente.<\/span><\/li>\n
    • Automotor: <\/b>En los veh\u00edculos aut\u00f3nomos, la visi\u00f3n artificial ayuda a interpretar las se\u00f1ales de tr\u00e1fico, detectar peatones y comprender las marcas del carril en tiempo real utilizando datos de c\u00e1maras y sensores.<\/span><\/li>\n
    • Fabricaci\u00f3n:<\/b> Los sistemas de inspecci\u00f3n visual identifican defectos en los productos en las l\u00edneas de ensamblaje, lo que ayuda a mantener el control de calidad.<\/span><\/li>\n
    • Agricultura: <\/b>Los drones equipados con sistemas de visi\u00f3n artificial monitorean la salud de los cultivos, detectan plagas y proporcionan datos visuales para optimizar el rendimiento.<\/span><\/li>\n
    • Seguridad y Vigilancia: <\/b>Los sistemas de reconocimiento facial y seguimiento de movimiento se utilizan en entornos de seguridad p\u00fablicos y privados.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      Aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/h4>\n

      Las aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico se extienden mucho m\u00e1s all\u00e1 de los datos visuales y cubren varios dominios.<\/span><\/p>\n

        \n
      • Finanzas: <\/b>Los bancos utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para detectar transacciones fraudulentas, evaluar puntajes crediticios y automatizar el an\u00e1lisis de riesgos.<\/span><\/li>\n
      • Minorista:<\/b> Los algoritmos personalizan las recomendaciones de productos analizando el comportamiento del cliente, su historial de navegaci\u00f3n y sus patrones de compra.<\/span><\/li>\n
      • Cuidado de la salud:<\/b> Los modelos predictivos eval\u00faan el riesgo del paciente, recomiendan tratamientos y detectan enfermedades antes que los m\u00e9todos de diagn\u00f3stico tradicionales.<\/span><\/li>\n
      • Transporte:<\/b> Las plataformas de viajes compartidos utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para pronosticar la demanda, optimizar rutas y fijar precios.<\/span><\/li>\n
      • Servicio al Cliente: <\/b>Los chatbots y los asistentes virtuales utilizan el procesamiento del lenguaje natural (un subcampo del ML) para interactuar con los usuarios, responder consultas y resolver problemas.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

        Desaf\u00edos\u00a0<\/span><\/h3>\n

        Visi\u00f3n por computador<\/span><\/h4>\n

        A pesar de sus avances, la visi\u00f3n por computadora a\u00fan enfrenta varias limitaciones.<\/span><\/p>\n

          \n
        • Requisitos de datos: <\/b>El entrenamiento de modelos de visi\u00f3n artificial eficaces a menudo requiere conjuntos de datos etiquetados masivos, cuya creaci\u00f3n puede demandar mucho tiempo y resultar costosa.<\/span><\/li>\n
        • Comprensi\u00f3n contextual:<\/b> La interpretaci\u00f3n de datos visuales carece del contexto que incluye la percepci\u00f3n humana. Los cambios en la iluminaci\u00f3n, el fondo borroso o los \u00e1ngulos de la c\u00e1mara pueden afectar significativamente la precisi\u00f3n.<\/span><\/li>\n
        • Est\u00e1ndares en evoluci\u00f3n: <\/b>A medida que avanzan las tecnolog\u00edas de hardware y software, los modelos de visi\u00f3n artificial necesitan actualizaciones y reentrenamiento constantes para mantener el rendimiento.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

          Aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/h4>\n

          Los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico son potentes, pero no est\u00e1n exentos de problemas.<\/span><\/p>\n

            \n
          • Sesgo de datos: <\/b>Si los datos de entrenamiento contienen sesgos, intencionales o no, el modelo puede reproducir o amplificar estos sesgos en sus predicciones.<\/span><\/li>\n
          • Uso intensivo de recursos:<\/b> El entrenamiento de modelos a gran escala puede ser computacionalmente costoso y requiere personal calificado.<\/span><\/li>\n
          • Sobreajuste: <\/b>Los modelos entrenados demasiado de cerca con datos espec\u00edficos pueden tener un bajo rendimiento cuando se les presentan datos nuevos e invisibles.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

            \"\"<\/p>\n

            C\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico mejora la visi\u00f3n artificial<\/span><\/h2>\n

            La integraci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico en la visi\u00f3n artificial ha transformado radicalmente la forma en que las m\u00e1quinas interpretan los datos visuales. Anteriormente, los sistemas de visi\u00f3n artificial se basaban en reglas y heur\u00edsticas creadas manualmente para detectar caracter\u00edsticas en las im\u00e1genes. Los ingenieros deb\u00edan definir las condiciones exactas para reconocer formas, bordes o patrones, lo que hac\u00eda que los sistemas fueran r\u00edgidos y dif\u00edciles de escalar en diversos escenarios. El aprendizaje autom\u00e1tico sustituye este esfuerzo manual con modelos que aprenden patrones directamente de los datos, lo que permite que los sistemas se adapten y generalicen con mayor eficacia.<\/span><\/p>\n

            Uno de los desarrollos m\u00e1s impactantes ha sido la adopci\u00f3n del aprendizaje profundo. En particular, las redes neuronales convolucionales han permitido procesar im\u00e1genes de forma jer\u00e1rquica. Estas redes identifican y extraen autom\u00e1ticamente caracter\u00edsticas en diferentes niveles de abstracci\u00f3n. Las primeras capas podr\u00edan centrarse en la detecci\u00f3n de l\u00edneas o esquinas, mientras que las capas m\u00e1s profundas capturan patrones m\u00e1s complejos, como texturas u objetos completos. Este enfoque por capas mejora la capacidad del modelo para reconocer elementos visuales incluso en condiciones dif\u00edciles, como cuando los objetos est\u00e1n parcialmente ocultos o se presentan en orientaciones inusuales.<\/span><\/p>\n

            Otra ventaja clave del uso del aprendizaje autom\u00e1tico en la visi\u00f3n artificial es la capacidad de mejorar el rendimiento con el tiempo. Cuando un sistema se expone a nuevos datos visuales, puede ajustar sus par\u00e1metros y refinar su comprensi\u00f3n mediante entrenamientos repetidos. Este proceso de aprendizaje permite que los sistemas sean m\u00e1s precisos al enfrentarse a una mayor variedad de ejemplos. Para tareas como el reconocimiento facial, la inspecci\u00f3n de calidad o la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, esta capacidad de evolucionar en funci\u00f3n de los datos es fundamental para obtener resultados fiables y escalables.<\/span><\/p>\n

            En general, el aprendizaje autom\u00e1tico transforma la visi\u00f3n artificial, que pasa de ser una disciplina est\u00e1tica y basada en reglas a un campo din\u00e1mico y basado en datos. Permite sistemas m\u00e1s flexibles, robustos y eficientes que se adaptan a la complejidad del mundo real sin depender de instrucciones codificadas manualmente.<\/span><\/p>\n

            Ejemplos reales de uso combinado<\/span><\/h3>\n
              \n
            1. Im\u00e1genes m\u00e9dicas:<\/b> Los sistemas de visi\u00f3n artificial basados en aprendizaje autom\u00e1tico se utilizan para escanear im\u00e1genes radiol\u00f3gicas. Ayudan a identificar anomal\u00edas que podr\u00edan pasar desapercibidas para el ojo humano.<\/span><\/li>\n
            2. Veh\u00edculos aut\u00f3nomos: <\/b>Los sistemas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma integran ambos: visi\u00f3n artificial para percibir el entorno y aprendizaje autom\u00e1tico para tomar decisiones de navegaci\u00f3n basadas en esos datos.<\/span><\/li>\n
            3. An\u00e1lisis de ventas minoristas:<\/b> Los sistemas de c\u00e1maras rastrean el movimiento de los clientes y el inventario en los estantes. El aprendizaje autom\u00e1tico analiza estos datos visuales para optimizar la distribuci\u00f3n de las tiendas y optimizar las estrategias de marketing.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

              Conclusi\u00f3n<\/span><\/h2>\n

              La visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son partes esenciales del ecosistema de la inteligencia artificial, pero desempe\u00f1an funciones diferentes. El aprendizaje autom\u00e1tico es un concepto m\u00e1s amplio que se centra en ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas a aprender de los datos, mientras que la visi\u00f3n artificial se centra espec\u00edficamente en ayudar a las m\u00e1quinas a interpretar lo que ven. A menudo trabajan juntos: el aprendizaje autom\u00e1tico proporciona a los sistemas de visi\u00f3n artificial la capacidad de adaptarse y mejorar, y la visi\u00f3n artificial proporciona al aprendizaje autom\u00e1tico una forma de procesar y actuar sobre la informaci\u00f3n visual.<\/span><\/p>\n

              Comprender d\u00f3nde se superponen y d\u00f3nde difieren ayuda a aclarar c\u00f3mo se utiliza cada una en diferentes industrias. Ya sea para detectar defectos en una l\u00ednea de productos o recomendar una pel\u00edcula, estas tecnolog\u00edas est\u00e1n moldeando la interacci\u00f3n de las m\u00e1quinas con el mundo. Y a medida que evolucionan, la l\u00ednea que las separa puede seguir difumin\u00e1ndose, pero conocer los fundamentos de cada una siempre ser\u00e1 \u00fatil para navegar por las herramientas y sistemas basados en IA con los que nos topamos a diario.<\/span><\/p>\n

              Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n
              \n
              \n

              \u00bfCu\u00e1l es la principal diferencia entre la visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h3>\n
              \n

              La principal diferencia radica en su enfoque. La visi\u00f3n artificial se centra en ayudar a las m\u00e1quinas a comprender im\u00e1genes y v\u00eddeos, mientras que el aprendizaje autom\u00e1tico es un enfoque m\u00e1s amplio que ayuda a las m\u00e1quinas a aprender de los datos, ya sean visuales, textuales, num\u00e9ricos o de otro tipo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

              \n

              \u00bfPuede la visi\u00f3n artificial funcionar sin aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h3>\n
              \n

              S\u00ed, aunque la mayor\u00eda de las aplicaciones modernas prefieren enfoques de aprendizaje autom\u00e1tico debido a su adaptabilidad. Las versiones anteriores de la visi\u00f3n artificial se basaban en reglas codificadas manualmente, pero la mayor\u00eda de los sistemas actuales utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para reconocer patrones y mejorar con el tiempo. El aprendizaje autom\u00e1tico ayuda a los sistemas de visi\u00f3n artificial a ser m\u00e1s flexibles y precisos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

              \n

              \u00bfEl aprendizaje autom\u00e1tico se utiliza \u00fanicamente para la visi\u00f3n artificial?<\/h3>\n
              \n

              No, el aprendizaje autom\u00e1tico se utiliza en una amplia gama de aplicaciones m\u00e1s all\u00e1 de la visi\u00f3n artificial. Tambi\u00e9n se utiliza en campos como el procesamiento del lenguaje natural, el an\u00e1lisis predictivo, la detecci\u00f3n de fraudes y los sistemas de recomendaci\u00f3n, pr\u00e1cticamente en cualquier lugar donde los datos puedan utilizarse para realizar predicciones o tomar decisiones.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

              \n

              \u00bfPor qu\u00e9 es importante el aprendizaje autom\u00e1tico para la visi\u00f3n artificial?<\/h3>\n
              \n

              El aprendizaje autom\u00e1tico permite a los sistemas de visi\u00f3n artificial aprender de la experiencia en lugar de seguir reglas fijas. Esto permite gestionar la complejidad del mundo real, como las diferentes condiciones de iluminaci\u00f3n, perspectivas o ruido visual, con mayor eficacia.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

              \n

              \u00bfLa visi\u00f3n artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico son parte de la inteligencia artificial?<\/h3>\n
              \n

              S\u00ed, ambas son ramas de la inteligencia artificial. El aprendizaje autom\u00e1tico es un m\u00e9todo utilizado en la IA para construir modelos que aprenden de los datos. La visi\u00f3n artificial es una aplicaci\u00f3n espec\u00edfica de la IA que suele utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar e interpretar contenido visual.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

              In today\u2019s tech landscape, two terms show up everywhere: computer vision and machine learning. They both fall under the broader umbrella of artificial intelligence, but they serve different purposes. Machine learning is about making machines learn from data. Computer vision, on the other hand, focuses on helping machines interpret and understand images and videos. 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