Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un conjunto de métodos utilizados para crear programas informáticos que pueden aprender de las observaciones y hacer predicciones. El aprendizaje automático utiliza algoritmos, regresión y ciencias relacionadas para comprender los datos. Estos algoritmos generalmente pueden verse como modelos estadísticos y redes.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto de los métodos de aprendizaje automático. Los datos se analizan a través de múltiples capas de una red de aprendizaje profundo para que la red pueda sacar conclusiones y tomar decisiones sobre los datos. Los métodos de aprendizaje profundo permiten una gran precisión en grandes conjuntos de datos, pero estas características hacen que el aprendizaje profundo requiera muchos más recursos que el aprendizaje automático clásico.

Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Relación con la Inteligencia Artificial

Durante muchos años, el aprendizaje automático se ha utilizado como método para lograr inteligencia artificial en las máquinas. En esencia, el campo del aprendizaje automático se centra en la creación de computadoras que puedan aprender y tomar decisiones, lo que hace que el aprendizaje automático sea adecuado para la investigación de inteligencia artificial. Sin embargo, no todos los modelos de aprendizaje automático están destinados a desarrollar una inteligencia artificial «verdadera» que iguale o supere la inteligencia humana. En cambio, los modelos a menudo están diseñados para investigar problemas específicos y limitados.

El aprendizaje profundo se propuso en las primeras etapas de la discusión sobre el aprendizaje automático, pero pocos investigadores se han involucrado en métodos de aprendizaje profundo porque los requisitos computacionales del aprendizaje profundo son mucho mayores que en el aprendizaje automático clásico. Sin embargo, el poder de cómputo de las computadoras ha aumentado exponencialmente desde el año 2000, lo que permite a los investigadores realizar grandes mejoras en el aprendizaje automático y la construcción de inteligencia artificial. Debido a que los modelos de aprendizaje profundo escalan bien con más datos, el aprendizaje profundo tiene el potencial de superar obstáculos significativos en la creación de verdadera inteligencia artificial.

Construcción básica en Machine y Deep Learning

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son algorítmicos. En el aprendizaje automático clásico, los investigadores usan una cantidad relativamente pequeña de datos y determinan cuáles son las características más importantes dentro de los datos que el algoritmo necesita para hacer predicciones. Este método se llama ingeniería de características. Por ejemplo, si a un programa de aprendizaje automático se le enseñara a reconocer la imagen de un avión, sus programadores crearían algoritmos que permitirían que el programa reconociera formas, colores y tamaños típicos de aviones comerciales. Con esta información, el programa de aprendizaje automático haría predicciones sobre si las imágenes se presentan con ciertos planos.

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El aprendizaje profundo generalmente se diferencia del aprendizaje automático clásico debido a sus múltiples capas de toma de decisiones. Las redes de aprendizaje profundo a menudo se consideran «cajas negras» porque los datos se analizan a través de múltiples capas de una red, cada una de las cuales realiza observaciones. Esto puede hacer que los resultados sean más difíciles de entender que los resultados del aprendizaje automático clásico. El número exacto de capas o pasos en la toma de decisiones depende del tipo y la complejidad del modelo elegido.

Datos y escalabilidad en aprendizaje automático y profundo

El aprendizaje automático tradicionalmente utiliza pequeños conjuntos de datos para aprender y hacer predicciones. Con pequeñas cantidades de datos, los investigadores pueden determinar características precisas que ayudarán al programa de aprendizaje automático a comprender y aprender de los datos. Sin embargo, si el programa contiene información que no se puede clasificar según los algoritmos existentes, los investigadores generalmente tendrán que analizar manualmente los datos problemáticos y crear una nueva función. Debido a esto, el aprendizaje automático clásico no suele funcionar bien con grandes cantidades de datos, pero puede minimizar los errores en conjuntos de datos más pequeños.

El aprendizaje profundo es particularmente adecuado para grandes conjuntos de datos, y los modelos a menudo requieren grandes conjuntos de datos para ser útiles. Debido a la complejidad de una red de aprendizaje profundo, la red requiere una cantidad significativa de datos de entrenamiento y datos adicionales para probar la red después del entrenamiento. Actualmente, los investigadores están refinando las redes de aprendizaje profundo que pueden ser más eficientes y usar conjuntos de datos más pequeños.

Requisitos de rendimiento para aprendizaje automático y profundo

El aprendizaje automático tiene requisitos cambiantes de rendimiento de la computadora. Hay muchos modelos que pueden ejecutarse en una computadora personal promedio. Cuanto más avanzados se vuelven los métodos estadísticos y matemáticos, más difícil es para la computadora procesar los datos rápidamente.

El aprendizaje profundo tiende a ser muy intensivo en recursos. Analizar grandes cantidades de información a través de múltiples capas de toma de decisiones requiere mucha potencia informática. A medida que las computadoras se vuelven más rápidas, el aprendizaje profundo se vuelve más accesible.

Fronteras en aprendizaje automático y profundo

El aprendizaje automático ha tenido tradicionalmente algunas limitaciones comunes y significativas. El sobreajuste es un problema estadístico que puede afectar a un algoritmo de aprendizaje automático. Un algoritmo de aprendizaje automático tiene una cierta cantidad de «error» al analizar datos y hacer predicciones. Se supone que el algoritmo muestra una relación entre las variables relevantes, pero cuando se sobreajusta, también comienza a incluir el error, lo que hace que el modelo sea «más ruidoso» o inexacto. Los modelos de aprendizaje automático también pueden estar sesgados hacia características específicas de los datos con los que fueron entrenados, un problema que es particularmente evidente cuando los investigadores aplican algoritmos a todo el conjunto de datos disponible en lugar de guardar algunos de los datos para probar el algoritmo.

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El aprendizaje profundo tiene los mismos escollos estadísticos que el aprendizaje automático clásico, además de algunos problemas únicos. Para muchos problemas, no hay suficientes datos disponibles para entrenar una red de aprendizaje profundo razonablemente precisa. A menudo, el costo es prohibitivo o imposible recopilar más datos o simular un problema de la vida real, lo que limita la gama actual de temas que pueden beneficiarse del aprendizaje profundo.

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Resumen de Máquina vs. Aprendizaje profundo

Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo describen métodos para enseñar a las computadoras a aprender y tomar decisiones. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático clásico, y algunas diferencias importantes hacen que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático sean adecuados para diferentes aplicaciones.

  • El aprendizaje automático clásico a menudo implica la ingeniería de características por parte de los programadores que ayuda al algoritmo a realizar predicciones precisas en un pequeño conjunto de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo generalmente se diseñan con múltiples capas de toma de decisiones para que la ingeniería requiera menos funciones.
  • El aprendizaje profundo se usa tradicionalmente para conjuntos de datos muy grandes para que las redes o los algoritmos puedan entrenarse para tomar muchas decisiones en serie. El aprendizaje automático clásico utiliza conjuntos de datos más pequeños y no es tan escalable como el aprendizaje profundo.
  • Aunque el aprendizaje profundo puede aprender bien sobre una gran cantidad de datos, hay muchos problemas en los que no hay suficientes datos disponibles para que el aprendizaje profundo sea útil. Tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático tienen limitaciones estadísticas estándar y pueden estar sesgados si el conjunto de datos de entrenamiento es muy independiente o se recopila con técnicas estadísticas inapropiadas.

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