Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático: ¿cuál es la diferencia?

De repente, todo el mundo habla de Deep Learning y Machine Learning, independientemente de si entienden las diferencias o no. Ya sea que haya estado siguiendo activamente la ciencia de datos o no, habrá escuchado estos términos.

Contenido

• Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático
• ¿Qué es el aprendizaje profundo?
• ¿Qué es el aprendizaje automático?
• ¿Cuándo usar el aprendizaje profundo?
• ¿Cuándo usar el aprendizaje automático?
• La diferencia vital entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
• A ti

Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático

El aprendizaje automático utiliza un grupo de algoritmos para analizar e interpretar datos, aprender de ellos y apoyar la comprensión, tomando las mejores decisiones posibles. Por otro lado, el aprendizaje profundo estructura los algoritmos en múltiples capas para crear una 'red neuronal artificial'. Esta red neuronal puede aprender de la información y tomar decisiones inteligentes por sí misma.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El concepto de aprendizaje profundo no es nuevo. Se ha dado la vuelta desde hace unos años. Pero en estos días, con todo el bombo, el aprendizaje profundo está recibiendo más atención.

Los métodos convencionales de aprendizaje automático tienden a sucumbir a los cambios ambientales, mientras que el aprendizaje profundo se adapta a esos cambios mediante una retroalimentación constante y para mejorar el modelo. El aprendizaje profundo se ve facilitado en gran medida por las redes neuronales que imitan las neuronas dentro del cerebro humano y por la arquitectura integrada de múltiples capas (pocas visibles y pocas ocultas).

Es un tipo complicado de aprendizaje automático que recopila datos, aprende de ellos y optimiza el modelo. A menudo, algunos problemas son tan complejos que es prácticamente imposible que el cerebro humano los capte y, por lo tanto, programarlos es un pensamiento descabellado.

Los tipos primitivos de Siri y el asistente de Google son ejemplos apropiados de aprendizaje automático programado, ya que se encuentran útiles en su espectro programado. Mientras que la mente profunda de Google puede ser el mejor ejemplo del proceso de aprendizaje profundo. Esencialmente, el aprendizaje profundo significa una máquina que aprende por sí misma mediante múltiples métodos de prueba y error. ¡A menudo un par de cientos de millones de veces!

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¿Qué es el aprendizaje automático?

Es un subconjunto de la IA que usa estrategias estadísticas para formar una máquina que aprende sin ser programada explícitamente utilizando el conjunto de conocimientos prevaleciente. Ha evolucionado a partir del estudio del reconocimiento de patrones en IA. En otras palabras, también se puede definir como un subconjunto de IA que implica la creación de algoritmos que pueden modificarse a sí mismos sin intervención humana para proporcionar el resultado deseado, alimentándose a sí mismos a través de datos estructurados.

¿Cuándo usar el aprendizaje profundo?

• Si es una empresa con un montón de conocimientos para derivar interpretaciones.
• Si tiene que resolver problemas demasiado complejos para el aprendizaje automático.
• Si gastará toneladas de recursos computacionales y gastos para impulsar hardware y software para entrenar redes de aprendizaje profundo.

¿Cuándo usar el aprendizaje automático?

• Si tiene datos que se estructurarán y desea entrenar los algoritmos de aprendizaje automático.
• Si está buscando aprovechar los beneficios de la IA para aumentar antes que la competencia.
• Las mejores técnicas de aprendizaje automático ayudan en la automatización de diversas operaciones comerciales, incluida la identificación biométrica, la publicidad, el marketing y la recopilación de conocimientos, y ayudan a aprovechar grandes oportunidades a largo plazo.

La diferencia vital entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

1. La principal diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático se deriva de la forma en que se presentan los datos al sistema. Los algoritmos de aprendizaje automático casi siempre requieren datos estructurados, mientras que las redes de aprendizaje profundo creen capas de ANN (redes neuronales artificiales).
2. Los algoritmos de aprendizaje automático se crearon para 'aprender' a tratar de hacer cosas al comprender los datos etiquetados y luego usarlos para proporcionar diferentes resultados con más conjuntos de conocimiento. Sin embargo, deben volver a entrenarse mediante la intervención humana cuando el resultado particular no es el especificado.
3. Las redes de Deep Learning no requieren ninguna intervención humana porque las capas anidadas dentro de las redes neuronales pasan los datos a través de jerarquías de varios conceptos, que eventualmente aprenden a través de sus errores. Sin embargo, estos están sujetos a resultados defectuosos si el estándar de conocimiento no está bien.

Dado que los algoritmos de aprendizaje automático requieren datos etiquetados, no son adecuados para desentrañar consultas complejas que implican una enorme cantidad de conocimiento.

A ti

El aprendizaje profundo es un tipo complicado de aprendizaje automático que resulta útil cuando la información a abordar no está estructurada y es colosal. Por lo tanto, el aprendizaje profundo puede atender una mayor cantidad de problemas con mayor facilidad y eficiencia. A través de este artículo, obtuvimos una descripción general y una comparación entre el aprendizaje profundo y las técnicas de aprendizaje automático.