La diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Mucha gente no sabe que el aprendizaje automático, que en realidad es una forma de IA (inteligencia artificial), se desarrolló en la década de 1950. En 1959, Arthur Samuel desarrolló el programa inicial de aprendizaje por computadora, en el que una computadora IBM mejoraba jugando a las damas cuanto más jugaba. Saltando décadas hacia adelante a este tiempo moderno, AI es ahora una innovación de vanguardia que tiene el potencial de crear trabajos emocionantes y altamente rentables.

Hay un aumento en la demanda de expertos en aprendizaje automático porque ni los ingenieros de software ni los científicos de datos tienen las habilidades precisas necesarias en el campo del aprendizaje automático. Las industrias necesitan ingenieros que sean competentes en ambos campos y que aún puedan hacer las cosas que ni los ingenieros de software ni los científicos de datos son capaces de hacer. Este profesional es simplemente un ingeniero de aprendizaje automático.

• Definición de aprendizaje profundo
• Definición de aprendizaje automático
• Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo
• Tendencias

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Algunas escuelas de pensamiento consideran que el aprendizaje profundo es una frontera avanzada del aprendizaje automático, el complejo del complejo. ¡Es muy posible que ya haya sido testigo de los resultados de un sistema intensivo de aprendizaje profundo sin siquiera saberlo! Lo más probable es que haya visto Netflix y haya visto sus recomendaciones de películas para disfrutar.

De hecho, varios servicios de transmisión de música seleccionan canciones evaluando las canciones que escuchó anteriormente o aquellas para las que hizo clic en el botón "Me gusta" o le dieron una calificación de cinco estrellas. Todas estas capacidades son posibles gracias al aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo también se implementa para los algoritmos de reconocimiento de imágenes y reconocimiento de voz de Google.

De la misma manera, el aprendizaje automático se considera una subdivisión de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje profundo generalmente se considera una forma de aprendizaje automático, puede ser un subconjunto.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático programa los sistemas informáticos para aprender de los datos introducidos sin necesidad de una reprogramación continua. Esto significa que continúan mejorando su desempeño en una tarea determinada, como jugar un juego, sin ninguna interferencia de un ser humano. Hoy en día, el aprendizaje automático se utiliza en una amplia gama de sectores, incluidos la atención médica, las finanzas, la ciencia, el arte y muchos más.

Además, hay varias formas de hacer que las máquinas aprendan. Desde métodos simples, como un árbol de decisión básico, hasta métodos mucho más sofisticados que involucran numerosas capas de redes neuronales artificiales (ANN). Saludos a Internet, se ha desarrollado y almacenado una gran cantidad de datos, y dichos datos se pueden proporcionar fácilmente a los sistemas informáticos para que puedan "aprender" correctamente.

Dos técnicas comunes que se utilizan hoy en día son el aprendizaje automático con Python y el aprendizaje automático con R. Aunque nuestro objetivo no es discutir lenguajes de programación específicos aquí, es bastante beneficioso comprender Python o R, especialmente si desea profundizar en el aprendizaje automático. con Python y aprendizaje automático con R.

Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático

Aunque los términos "aprendizaje profundo" y "aprendizaje automático" se usan comúnmente de manera intercambiable, es necesario que comprenda en qué se diferencian, especialmente si está considerando una carrera en Inteligencia Artificial. Aunque algunos sistemas informáticos de IA no son capaces de aprender por sí mismos, aún pueden considerarse "inteligentes". A continuación, nos sumergiremos en la discusión de los entresijos del aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático .

1. Intervención humana

   En un sistema típico de aprendizaje automático, es necesario que un ser humano identifique y codifique a mano las características especificadas según el formato de los datos (como la orientación, la forma, el valor, etc.). Mientras que un sistema de aprendizaje profundo tiene como objetivo dominar esas características sin la adición de ninguna intervención humana adicional. Usando un programa de reconocimiento facial como ejemplo de caso; el programa comienza aprendiendo a detectar e identificar líneas y bordes de rostros, luego otras características prominentes de los rostros y, finalmente, las representaciones generales de los rostros.

   Este proceso implica una enorme cantidad de datos y, a medida que el programa aprende por sí mismo con el tiempo, aumentan las probabilidades de obtener resultados precisos (es decir, reconocer caras correctamente). Este entrenamiento se produce a través de la utilización de redes neuronales, no muy diferente de la forma en que funciona el cerebro humano, sin que un ser humano tenga que recodificar el programa.

2. Hardware

   Como resultado de la cantidad de datos que se procesan, así como de la sofisticación de los cálculos matemáticos que intervienen en los algoritmos aplicados, los sistemas de aprendizaje profundo exigen un hardware muy potente en comparación con los sistemas de aprendizaje automático habituales. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son un tipo particular de hardware que se emplea para el aprendizaje profundo. Por otro lado, los programas de aprendizaje automático no necesitan tanta potencia informática para funcionar en máquinas de gama baja.

3. Hora

   No sorprende que, como resultado de los grandes conjuntos de datos necesarios en un sistema de aprendizaje profundo y considerando que hay muchos parámetros y fórmulas matemáticas avanzadas involucradas, un sistema de aprendizaje profundo consume mucho tiempo para entrenar. Por otro lado, el aprendizaje automático puede llevar desde un par de segundos hasta un par de horas. Sin embargo, el aprendizaje profundo toma de un par de horas a un par de semanas.

4. Acercarse

   Los algoritmos de aprendizaje automático generalmente analizan los datos en bits, estos bits luego se ensamblan para desarrollar una solución o resultado. Los sistemas de aprendizaje profundo consideran la totalidad de un escenario o problema de una sola vez. Tomemos, por ejemplo, si pretendiera que un programa reconociera ciertos objetos en una imagen (la naturaleza de su ser y su posición o ubicación, como las matrículas de los vehículos en un estacionamiento), el aprendizaje automático lo lograría a través de dos pasos: primero, detección de objeto y luego reconocimiento de objeto.

   

   Por otro lado, el programa de aprendizaje profundo requeriría que ingrese la imagen y, con ayuda, el programa enviaría tanto los objetos reconocidos como su posición en la imagen en un solo resultado.

5. Aplicaciones

   Según todas las diferencias mencionadas anteriormente, lo más probable es que haya adivinado que los sistemas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático se emplean para diversas aplicaciones. ¿Dónde se usan? Las aplicaciones simples de aprendizaje automático incluyen detectores de spam de correo electrónico, programas predictivos (que se pueden usar para predecir costos en el mercado de valores o cuándo y dónde ocurrirá otro huracán), así como programas que crean opciones de tratamiento basadas en evidencia para pacientes de hospitales.

   La aplicación de aprendizaje profundo, por otro lado, incluye reconocimiento facial, servicios de transmisión de música y Netflix. Además, los automóviles autónomos son otra aplicación muy publicitada del aprendizaje profundo. Los programas utilizan varias capas de redes neuronales para ejecutar tareas como saber cuándo reducir la velocidad o acelerar, reconocer los semáforos y determinar los objetos que se deben evitar.

6. Supervisión

   Enseñar a una máquina, ya sea en el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático, cómo aprender implica una gran cantidad de datos. En este sentido, existen 2 formas de entrenamiento: supervisado y no supervisado.

   De los dos tipos, el entrenamiento supervisado es el más utilizado. Aquí, un humano alimenta la máquina con datos de muestra que están etiquetados con respuestas precisas. Luego depende de la máquina aprender a identificar patrones e implementar los procedimientos para la entrada de datos frescos.

   El aprendizaje no supervisado, por otro lado, no se usa comúnmente. Sin embargo, permite la oportunidad de que una máquina encuentre nuevas respuestas a nuevas preguntas, que incluso los humanos desconocemos actualmente. El entrenamiento no supervisado implica cero aportes adicionales de humanos. Por lo tanto, el aprendizaje profundo cae dentro de esta categoría.

   Por lo tanto, también podemos examinar el tema del aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático en relación con el tipo de datos con los que se entrenan (o de los que aprenden).

7. Capas de Algoritmos

   El aprendizaje automático general funciona de una manera diferente a la forma específica del aprendizaje profundo. Cada sistema de aprendizaje automático utiliza un algoritmo para analizar datos, aprender de los datos y decidir un resultado. Por lo general, utilizan un razonamiento lineal al implementar cada proceso en los datos de forma secuencial.

   Mientras tanto, el aprendizaje profundo utiliza una red neuronal artificial (ANN) para lograr resultados. ANN es un sistema informático que se esfuerza por imitar el cerebro humano. En lugar de un procedimiento lineal y secuencial, los datos se filtran a través de varias capas de fases para determinar patrones por sí mismos y sin asistencia humana. Como resultado, hay un análisis más profundo de los datos particulares y resultados que pueden no ser previstos por los humanos.

   En esencia, el asunto del aprendizaje automático frente al aprendizaje profundo se basa en cómo cada uno analiza la entrada. El aprendizaje profundo utiliza varias capas de algoritmos para encontrar patrones e imitar la cognición humana. Sin embargo, el aprendizaje automático es más lineal y compara la entrada con datos de muestra.

8. Conceptos

   El aprendizaje automático utiliza conceptos más simples, como los modelos predictivos. El aprendizaje profundo, por otro lado, utiliza redes neuronales artificiales programadas para imitar la forma en que los humanos razonan y aprenden. Si recuerdas la biología de la escuela secundaria; la principal característica computacional y el principal componente celular del cerebro humano es el neutrón. Cada conexión neutral se puede comparar con una pequeña computadora. La conexión de las neuronas en el cerebro explica el procesamiento de varios tipos de información: sensorial, visual, auditiva, etc.

   En los programas informáticos de aprendizaje profundo, así como en el aprendizaje automático, se alimentan con la entrada. Sin embargo, la información suele estar en forma de conjuntos de datos masivos, ya que los sistemas de aprendizaje profundo requieren un gran conjunto de datos para comprenderlo y enviar resultados precisos. A partir de entonces, las redes neuronales artificiales presentan una serie de preguntas binarias de sí/no relacionadas con los datos. Esto implica cálculos matemáticos muy avanzados y clasificación de datos según las respuestas que obtengamos.

Tendencias

¡El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático tienen posibilidades casi ilimitadas en el futuro! En particular, la mayor utilización de robots está garantizada, no solo en el sector de la fabricación, sino también en muchas otras formas que mejorarán nuestra vida cotidiana en grandes y pequeñas formas. Es probable que el sector de la salud también experimente una transformación, ya que los sistemas de aprendizaje profundo ayudarán al personal médico en situaciones como la predicción o detección rápida del cáncer, salvando así muchas vidas.

En términos de finanzas, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático están destinados a ayudar a los procesos comerciales a ahorrar dinero, realizar inversiones inteligentes y distribuir recursos de manera eficiente. Además, estas 3 áreas son solo el punto de partida de las tendencias futuras para el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. A partir de ahora, varias áreas que se mejorarán son solo una chispa en la imaginación de los desarrolladores.

Pensamientos finales

En total, esperamos que este artículo le haya brindado toda la información necesaria que necesita saber sobre el aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático . Además, ahora tiene una idea de las tendencias futuras del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Sin duda, es un momento muy interesante (¡y por supuesto, lucrativo!) para participar en la ingeniería de aprendizaje automático. De hecho, PayScale informa que el salario actual de un ingeniero de aprendizaje automático oscila entre $ 100,000 y $ 166,000.

Ahora ve que ahora es el mejor momento para comenzar a estudiar para trabajar en este campo o mejorar su conjunto de habilidades. Para ser parte de esta tecnología notable e innovadora, todo lo que tiene que hacer es leer mucho y participar en el proceso.

Otros recursos útiles:

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