Deep Learning vs Machine Learning Diferencias. Os vamos a mostrar todas las opciones que nos ofrecen las tecnologías de Machine Learning y Deep Learning para impulsar a tu empresa al éxito en los negocios.
El aprendizaje automático – machine learning y el aprendizaje profundo – deep learning. Son dos subconjuntos de inteligencia artificial. Que han atraído mucha atención en los últimos dos años.
Si estás buscando entender ambos términos de la manera más simple posible. Estás en el lugar indicado.
Entonces. Si te quedas con nosotros por un tiempo. Intentaremos explicarte cuál es realmente la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Y cómo puedes aprovechar estos dos subconjuntos de IA para nuevas y emocionantes oportunidades de negocios.
Deep Learning vs Machine Learning.
Antes de comenzar. Esperamos que estés familiarizado con una comprensión básica. De lo que significan los términos aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
Si no lo estas. Aquí hay un par de definiciones simples de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para comenzar.
Machine Learning – Aprendizaje Automático.
Un subconjunto de inteligencia artificial involucrado en la creación de algoritmos. Que pueden modificarse a sí mismos sin intervención humana. Para producir el resultado deseado. Al alimentarse a través de datos estructurados.
Deep Learning – Aprendizaje Profundo.
Un subconjunto de aprendizaje automático. En el que se crean algoritmos. Y funcionan de manera similar a los del aprendizaje automático. Pero. Existen numerosas capas de estos algoritmos. Cada uno de los cuales. Proporciona una interpretación diferente de los datos de los que se alimentan. Dicha red de algoritmos se denominan redes neuronales artificiales. De modo que su funcionamiento sea un intento de imitar a las redes neuronales humanas presentes en el cerebro.
Traté de poner esas definiciones de la manera más simple posible. Pero incluso si no te ayudó a distinguir las diferencias. Aquí hay un ejemplo que lo hará.
Aquí hay una colección de imágenes de perros y gatos. ¿Qué sucede cuando el aprendizaje automático y las redes de aprendizaje profundo tienen que encontrarle sentido y llevar a cabo una relación?
Lo que verás es una colección de imágenes de gatos y perros. Ahora. Supongamos que deseas identificar las imágenes de perros y gatos por separado. Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático y redes de aprendizaje profundo.
Conceptos básicos de Deep Learning vs Machine Learning: cuando este problema se Resuelve Mediante Aprendizaje Automático.
Para ayudar al algoritmo ML a clasificar las imágenes de la colección de acuerdo con las dos categorías de perros y gatos. Deberás presentar estas imágenes de forma colectiva. Pero. ¿Cómo sabe el algoritmo cuál es cuál?
La respuesta a esta pregunta. Como en la definición anterior de aprendizaje automático. Es que son datos estructurados. Simplemente etiquete las imágenes de perros y gatos. De una manera que definiera características específicas de ambos animales.
Estos datos serán suficientes para que el algoritmo de machine learning aprenda. Y luego continuará trabajando en función de las etiquetas que entendió. Y clasificará millones de otras imágenes de ambos animales según las características que aprendió a través de dichas etiquetas.
Deep Learning vs Machine Learning: cuando el problema se Resuelve mediante el Aprendizaje Profundo.
Las redes de aprendizaje profundo tomarían un enfoque diferente para resolver este problema. La principal ventaja de las redes de aprendizaje profundo es que no necesariamente necesitan datos estructurados / etiquetados de las imágenes para clasificar a los dos animales.
Las redes neuronales artificiales que utilizan el aprendizaje profundo envían la entrada (los datos de las imágenes) a través de diferentes capas de la red. Y cada red define jerárquicamente características específicas de las imágenes.
Esto es. De manera similar a cómo funciona nuestro cerebro humano para resolver problemas. Al pasar consultas a través de varias jerarquías de conceptos y preguntas relacionadas para encontrar una respuesta.
Después de que los datos se procesan a través de capas dentro de redes neuronales profundas. El sistema encuentra los identificadores apropiados para clasificar a ambos animales a partir de sus imágenes.
Este es solo un ejemplo. Para ayudarte a comprender las diferencias en la forma en que funcionan. Los conceptos básicos de aprendizaje automático y las redes de aprendizaje profundo.
Tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático no son aplicables simultáneamente a la mayoría de los casos. Incluido este. La razón de lo mismo se explicará más adelante.
Entonces. En ese ejemplo. Vimos que un algoritmo de aprendizaje automático requería datos etiquetados / estructurados. Para comprender las diferencias entre las imágenes de gatos y perros. Aprender la clasificación y luego producir resultados.
Por otro lado. Una red de aprendizaje profundo pudo clasificar imágenes de ambos animales. A través de los datos procesados dentro de las capas de la red. No requería ningún dato etiquetado / estructurado. Ya que dependía de los diferentes resultados procesados por cada capa. Que se fusionaron para formar una forma unificada de clasificar las imágenes.
¿Qué Hemos Aprendido?
La diferencia clave entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Se debe a la forma en que los datos se presentan al sistema. Los algoritmos de aprendizaje automático casi siempre requieren datos estructurados. Mientras que las redes de aprendizaje profundo dependen de capas de ANN (redes neuronales artificiales).
Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para «aprender» a hacer cosas mediante la comprensión de los datos etiquetados. Y luego usarlos para producir más salidas. Con más conjuntos de datos. Sin embargo. Deben volverse a entrenar a través de la intervención humana cuando el resultado real no es el deseado.
Las redes de aprendizaje profundo no requieren intervención humana. Ya que las capas anidadas en las redes neuronales ponen los datos a través de jerarquías de diferentes conceptos. Que eventualmente aprenden a través de sus propios errores. Sin embargo. Incluso estos están sujetos a resultados defectuosos si la calidad de los datos no es lo suficientemente buena.
Los datos son lo fundamental aquí. Es la calidad de los datos lo que finalmente determina la calidad del resultado.
Lo que no Vimos en el Ejemplo. Pero son Puntos Importantes a Tener en Cuenta.
Dado que los algoritmos de aprendizaje automático requieren datos etiquetados. No son adecuados para resolver consultas complejas que involucran una gran cantidad de datos.
Aunque en este caso. Vimos la aplicación de redes de aprendizaje profundo. Para resolver una consulta menor como está. La aplicación real de las redes neuronales de aprendizaje profundo es a una escala mucho mayor.
De hecho. Considerando la cantidad de capas, jerarquías y conceptos que procesan estas redes. Sólo son adecuadas para realizar cálculos complejos en lugar de simples.
Además ambos subconjuntos de inteligencia artificial giran en torno a los datos. Para ofrecer realmente cualquier forma de «inteligencia».
Sin embargo. Lo que debe saberse es que el aprendizaje profundo requiere mucha más información que un algoritmo tradicional de aprendizaje automático.
La razón de esto. Es que solo es capaz de identificar bordes (conceptos, diferencias). Dentro de capas de redes neuronales. Cuando se expone a más de un millón de puntos de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático. Por otro lado. Pueden aprender a través de criterios definidos preprogramados.
Entonces. Con ese ejemplo y la explicación posterior de los conceptos básicos de Deep Learning vs Machine Learning. Espero que hayas entendido las diferencias entre ambos.
Dado que estas son explicaciones simples. Hacemos todo lo posible para no introducir términos técnicos. Que son en su mayoría incomprensibles. Para aquellos que buscan aprovechar el desarrollo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para sus negocios.
Ahora es el momento de la pregunta final. Y la clave de todo. ¿Cuándo deberías utilizar el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático en tu negocio?
¿Cuándo Usar el Deep Learning?
- Si es una empresa con muchos datos para derivar interpretaciones.
- Tienes que resolver problemas demasiado complejos para el aprendizaje automático.
- Puedes invertir muchos recursos y gastos computacionales para manejar hardware y software. Y entrenar redes de aprendizaje profundo.
¿Cuándo Usar el desarrollo de Machine Learning para Tu Negocio?
- Si tienes datos que pueden estructurarse y usarse para entrenar algoritmos de aprendizaje automático.
- Si está buscando aprovechar los beneficios de la IA. Para adelantarse a la competencia.
- Las mejores soluciones de aprendizaje automático. Pueden ayudar en la automatización de varias operaciones comerciales. Incluidas la verificación de identidad, publicidad, marketing y recopilación de información. Y ayudan a aprovechar estas grandes oportunidades de futuro.
Conclusión. Deep Learning vs Machine Learning Diferencias.
Finalmente. Y como has podido ver en todo el análisis que hemos llevado a cabo. La Inteligencia Artificial, IA, AI. Con sus tecnologías más importantes. Que son Machine Learning – Aprendizaje Automático y Deep Learning – Aprendizaje Profundo. Es ya el presente para las empresas a nivel global.
Nosotros tenemos clientes en toda Europa. Aprovechando todas estas tecnologías punteras. Para marcar la diferencia y así lograr impulsar a sus empresas al éxito en los negocios del siglo XXI.
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