aprendizaje automático vs. Aprendizaje profundo: ¿Cuál es la diferencia?
Según LinkedIn, entre 2018 y 2024, se espera que el mercado mundial de aprendizaje automático se expanda a una CAGR del 42,08 %. Hoy en día, el aprendizaje automático es aplicable en casi todas las industrias, desde la atención médica, las finanzas y el entretenimiento hasta el comercio minorista, la fabricación y más.
La adopción del aprendizaje automático se ha vuelto esencial para aumentar los ingresos, reducir costos y automatizar operaciones.
aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo
Si bien el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son increíblemente similares y casi intercambiables, no son exactamente lo mismo. Entonces, ¿cómo son diferentes?
Si bien el aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático, el aprendizaje automático ciertamente no es un aprendizaje profundo. Por ejemplo, un cuadrado es un rectángulo, pero un rectángulo no es un cuadrado. Simple y bastante fácil, ¿verdad?
Quizás. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son formas de inteligencia artificial. El aprendizaje automático permite que las computadoras aprendan por sí mismas. El aprendizaje más profundo es un algoritmo que intenta aprender de la misma manera que lo hace el cerebro humano utilizando la información para crear significados más profundos de los datos.
Aprendizaje automático en acción
El aprendizaje automático puede analizar datos, aprender de ellos y luego hacer predicciones. El aprendizaje automático es muy parecido al trabajo de cualquier máquina: está entrenada para hacer algo y luego realizar esa tarea. Aprende la lógica y luego crea una solución.
El aprendizaje automático puede hacer esto utilizando diferentes algoritmos como:
bayesiana ingenua — Un grupo de algoritmos que hacen lo mismo, es decir, que cada característica que se clasifica es independiente del valor de cualquier otra característica. A este trabajo le gusta predecir emociones en fotografías.
Regresión logística — Predice el valor de los resultados categóricos en un número limitado de valores.
Clasificación : separa los datos en diferentes grupos.
Bosques aleatorios y árboles de decisión — Un grupo de predictores de árboles simples que pueden producir una respuesta, muy similar a la predicción de YouTube de otros videos que le gustaría ver en función de su historial.
Regresión lineal — Predice el valor de resultados categóricos con resultados interminables.
El aprendizaje automático también utiliza el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. El aprendizaje supervisado significa que una persona ingresará datos y la solución mientras deja que la máquina prediga la relación entre la entrada y la explicación. El aprendizaje automático se usa mucho para las matemáticas.
Pero el aprendizaje no supervisado es la entrada de datos aleatorios para una situación y luego pedirle a la computadora que descubra tanto la relación como la solución. El aprendizaje automático permite a las personas eliminar la codificación interminable o asumir la tarea de analizar todos los datos por sí mismos para encontrar respuestas o lógica. Esto es increíblemente útil para hacer el trabajo más accesible y no perder el tiempo.
Qué aprendizaje profundo
Pero ahora, ¿qué es el aprendizaje profundo? Es una versión un poco más intensa del aprendizaje automático. La respuesta corta es que simplemente procesa más datos. Son algoritmos poderosos que requieren muchos más datos. Pero estos poderosos algoritmos requieren máquinas igualmente poderosas que el aprendizaje automático no necesita. Esto significa que el aprendizaje más profundo requerirá un poco más de dinero para funcionar. El aprendizaje profundo puede asumir tareas más complejas, como multiplicaciones de matrices. También es mucho mejor en el reconocimiento facial. El aprendizaje automático es excelente y puede hacer el trabajo, pero el aprendizaje profundo siempre podrá llevarlo a un nivel más profundo.
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