Diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

: 3 de febrero de 2022

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se han convertido en una parte integral de cada carrera. Con los años, las computadoras han estado tratando de hacer predicciones precisas con la menor intervención humana posible. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son dos intentos similares en el campo de la inteligencia artificial que tienen como objetivo mejorar la eficiencia y la comprensibilidad de la computadora.

Aprendizaje automático versus aprendizaje profundo

La principal diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es que el aprendizaje automático comprende el aprendizaje profundo como uno de sus subconjuntos. Si bien el aprendizaje automático es una versión evolucionada de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo es una evolución del aprendizaje automático.

El aprendizaje automático se centra en la aplicación de datos y algoritmos para copiar la forma en que los seres humanos adquieren información. Algunos de los campos que emplean el aprendizaje automático son medicina, filtrado de correo electrónico, reconocimiento de voz y visión por computadora. Además, el aprendizaje automático es una versión evolucionada de la inteligencia artificial. Los resultados del aprendizaje automático suelen ser numéricos, como una clasificación de puntaje.

El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales con aprendizaje de representación. El proceso de aprendizaje profundo implica el uso de múltiples capas en la red. El aprendizaje profundo también se conoce como aprendizaje estructurado profundo. Se permite que estas capas sean heterogéneas en el aprendizaje profundo para garantizar la eficiencia y la comprensibilidad. Hay una amplia variedad de arquitecturas de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo comprende millones de puntos de datos. El aprendizaje profundo tiende a resolver problemas complejos mediante el empleo de datos y algoritmos.

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Tabla de comparación entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

Parámetros de comparación Puntos de datos de aprendizaje profundo de aprendizaje de máquinas El aprendizaje de máquinas comprende miles de puntos de datos. El aprendizaje profundo tiene lakhs de puntos de datos. Función El objetivo principal del aprendizaje automático es mantenerse competitivo y aprender cosas nuevas. Funciones de aprendizaje profundo para resolver problemas complejos. Productos Los resultados del aprendizaje automático suelen ser numéricos, como una clasificación de puntaje. Los resultados del aprendizaje profundo incluyen valores numéricos, así como elementos de forma libre. El aprendizaje automático de complejidad es menos complejo y, por lo tanto, más fácil de entender que el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un proceso complejo. Tiempo de configuración El aprendizaje automático requiere menos tiempo de configuración. El aprendizaje profundo requiere más tiempo de configuración.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial y la informática. El objetivo principal del aprendizaje automático es centrarse en la aplicación de datos y algoritmos para copiar la forma en que los seres humanos adquieren información. Los algoritmos de aprendizaje automático crean un modelo llamado datos de capacitación que se basa en datos de muestra.

Hay varias aplicaciones prácticas de aprendizaje automático. Algunos de los campos que emplean el aprendizaje automático son medicina, filtrado de correo electrónico, reconocimiento de voz y visión por computadora. El aprendizaje automático se usa efectivamente en estos campos, ya que de lo contrario es difícil desarrollar algoritmos convencionales. El aprendizaje automático se conoce como análisis predictivo en el campo de los negocios.

Por lo tanto, el aprendizaje automático es un proceso que emplea datos y algoritmos para obtener resultados confiables. El aprendizaje automático pone énfasis en el desarrollo de programas informáticos que analicen los datos y los usen por sí mismos. Además, el aprendizaje automático es una versión evolucionada de la inteligencia artificial. Los resultados del aprendizaje automático suelen ser numéricos, como una clasificación de puntaje.

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Algunas aplicaciones destacadas del aprendizaje automático se encuentran en agricultura, astronomía, banca, ciencia ciudadana, visión por computadora, recuperación de información, seguro, reconocimiento de escritura a mano, marketing, diagnóstico médico y motores de búsqueda. Existen ciertas limitaciones para el aprendizaje automático, como la incapacidad de entregar los resultados esperados. Además, el aprendizaje automático puede estar sujeto a diferentes sesgos de datos.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo se refiere a una rama del aprendizaje automático. Otro nombre de aprendizaje profundo es el aprendizaje profundo estructurado. Hay una amplia variedad de arquitecturas de aprendizaje profundo. Algunas de estas son redes neuronales profundas, aprendizaje de refuerzo profundo, redes de creencias profundas y redes neuronales convolutivas.

Algunas aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo están en el campo de la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la bioinformática, la inspección de materiales, el reconocimiento del habla y el diseño de medicamentos. El proceso de aprendizaje profundo implica el uso de múltiples capas en la red. Se permite que estas capas sean heterogéneas en el aprendizaje profundo para garantizar la eficiencia y la comprensibilidad.

El aprendizaje profundo comprende millones de puntos de datos. Los resultados del aprendizaje profundo incluyen valores numéricos, así como elementos de forma libre. El aprendizaje profundo tiende a resolver problemas complejos mediante el empleo de datos y algoritmos. El aprendizaje profundo se puede construir empleando el método codicioso capa por capa. Los métodos de aprendizaje profundo tienen una aplicación práctica vital en tareas de aprendizaje sin supervisión.

El caso más convincente de aprendizaje profundo es el reconocimiento del habla a gran escala. Otras áreas de operación del aprendizaje profundo son el procesamiento de arte visual, el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la gestión de la relación con el cliente. Sin embargo, algunas técnicas de aprendizaje profundo pueden mostrar un comportamiento problemático.

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Diferencias principales entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

  1. Si bien el aprendizaje automático consta de miles de puntos de datos, el aprendizaje profundo consta de millones de puntos de datos.
  2. El objetivo principal del aprendizaje automático es mantenerse competitivo y aprender cosas nuevas. En contraste, el aprendizaje profundo funciona para resolver problemas complejos.
  3. El aprendizaje automático requiere menos tiempo de configuración. Por otro lado, el aprendizaje profundo requiere más tiempo de configuración.
  4. El aprendizaje automático es menos complejo y, por lo tanto, más fácil de entender que el aprendizaje profundo.
  5. Los resultados del aprendizaje automático suelen ser numéricos, como una clasificación de puntaje. En contraste, los resultados del aprendizaje profundo incluyen valores numéricos, así como elementos de forma libre.

Síntesis

Por lo tanto, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo varían por varios motivos. Algunas aplicaciones destacadas del aprendizaje automático se encuentran en la agricultura, la astronomía, el diagnóstico médico y los motores de búsqueda. En contraste, algunas áreas de operación del aprendizaje profundo son el procesamiento de artes visuales, el procesamiento de idiomas naturales y la gestión de relaciones con el cliente. El aprendizaje automático se usa efectivamente en estos campos, ya que de lo contrario es difícil desarrollar algoritmos convencionales.

Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son fundamentales para analizar grandes cantidades de datos y algoritmos para hacer predicciones precisas. Son conceptos ideales introducidos por el campo de la inteligencia artificial para hacer máquinas tan inteligentes como los seres humanos. Si bien estos son los únicos puntos de similitud, tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo tienen varias diferencias peculiares.

  1. https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications
  2. https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications

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