Tecnologías Deep Learning vs Machine Learning

Para la mayoría de las personas, los términos Deep Learning vs Machine Learning parecen palabras de moda intercambiables en el mundo de la inteligencia artificial. Sin embargo, esto no es así.

Por lo tanto, quien quiera comprender en el campo de la inteligencia artificial deben comenzar por conocer las diferencias entre Deep Learning vs Machine Learning.

Deep Learning vs Machine Learning

El término Machine Learning hace referencia al uso de algoritmos para aprender de los datos a fin de completar tareas sin programación expresa. El Deep Learning, en diferencia, utiliza una compleja estructura de algoritmos que se basa en el funcionamiento de la red neuronal del cerebro humano.

Esta tecnología permite procesar datos no estructurados, como documentos, imágenes y texto. Aquí identificaríamos una de las mayores diferencias Deep Learnign vs Machine Learning.

En resumen, podemos decir que el Deep Learning es un subconjunto especializado dentro de la Machine Learning, que a su vez es englobado dentro de la Artificial Intelligence AI.

Esta tecnología es de las más sofisticadas y que mayores beneficios aportará a nuestras sociedades. En 2022 el Congreso más importante del mundo en Machine Learning se celebrará en España y a continuación, nos prepararemos para conocer más detalles sobre estos dos términos.

¿Qué es el aprendizaje autónomo?

Con Marchine Learning o Aprendizaje Profundo, nos referimos de manera general a como los ordenadores aprenden de los datos. El Machine Learning se ubica entre la informática y la estadística. Los algoritmos se emplean para realizar tareas específicas, pero sin ser programados explícitamente para ello. Sin embargo, son capaces de identificar  patrones en los datos y hacen predicciones una vez llegan otros datos.

Este aprendizaje puede ser supervisado o no supervisado por el humano. Esto dependerá de que tipo de datos que se empleen para alimentar los algoritmos. De manera resumida podemos decir:

• El aprendizaje automático es la intersección de la computación y las estadísticas, lo que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin programación explícita.
• Hay dos tipos principales categorías en Machine Learnign: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
• Un algoritmo de aprendizaje automático puede ser algo tan simple como una regresión lineal.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Los algoritmos de Deep Learning se consideran una evolución dentro del Machine Learning. Este campo ha recibido mucha atención últimamente y esto se debe a que gracias al Deep Learning se han conseguido resultados que nunca se habían creído posibles antes.

Aquí se plantean algoritmos que analizan los datos por medio de una estructura similar a la forma en la que los humanos sacaríamos conclusiones. Imitan nuestras redes neuronales a servicio de la AI.

Para lograr esto, las aplicaciones de Deep Learning emplean una estructura de capas que reciben el nombre de red neuronal artificial (ANN).

Hoy en día, el aprendizaje profundo se usa en muchos campos. Por ejemplo, en la conducción autónoma, el aprendizaje profundo se emplea para detectar objetos como señales de alto o peatones. El ejército utiliza el aprendizaje profundo para identificar objetos de los satélites, como para encontrar áreas seguras o inseguras para sus tropas. Por supuesto, la industria de la electrónica de consumo también tiene mucho aprendizaje profundo. Conoce aquí como son los coches automáticos con tecnología AI.

El popular asistentes domésticos, Amazon Alexa, funciona gracias a algoritmos de Deep Learning que responde a la voz y aprende de sus preferencias.

El Deep Learning vs Machine Learning, está inspirado en la red neuronal biológica del cerebro humano. Es un modelo mucho más capaz y una de las principales diferencias características de esta sofisticada tecnología.

Los Deep Learnig vs Machine Learning requieren una cantidad increíble de grandes datos para poder funcionar correctamente, pero sus resultados son de mayor potencia que en Machine Learning.

Para resumir:

• El Deep Learnign es un subconjunto especializado del aprendizaje automático.
• El aprendizaje profundo o Deep Learnign se basa en la estructura en capas de algoritmos conocidos como redes neuronales artificiales.
• El aprendizaje profundo o Deep Learning requiere grandes cantidades de datos, pero requiere poca intervención humana para funcionar correctamente.

Principales diferencias entre el Deep Learning vs Machine Learning

Esta es una pregunta común, y si has leído hasta aquí, probablemente ya sepas que no debería redactarse de esa manera. Los algoritmos de aprendizaje profundo son algoritmos de aprendizaje automático.

Por lo tanto, es mejor pensar en qué hace que el aprendizaje profundo sea diferente en el campo del aprendizaje automático. En consecuencia, la estructura del algoritmo de la red neuronal artificial requiere la menor intervención manual y los requisitos de datos más altos.

Los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales tienen estructuras bastante simples como la regresión lineal o los árboles de decisión, el aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales. Esta red neuronal artificial de múltiples capas es tan compleja y entretejida como el cerebro humano.

Los algoritmos de Deep Learnig requieren mucha menos intervención humana que los algoritmos de Machine Learning. Mientras que por medio del Machine Learning, los ingenieros informáticos deben de hacer elecciones de características y clasificaciones, los algoritmos de Deep Learning extraen las características automáticamente y aprenden de sus propios errores y decisiones.

El Deep Learning vs Machine Learning, requiere una gran cantidad de datos para su funcionamiento en comparación con el aprendizaje automático. Un algoritmo de Deep Learning necesita millones de datos, mientras que el Machine Learnign puede funcionar con miles de puntos de datos.