El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son técnicas que a menudo se mencionan al mismo tiempo, pero existen algunas diferencias importantes entre los dos. En muchos casos, las organizaciones usan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático juntos para volverse más eficientes, productivas e innovadoras. Sin embargo, aún es importante comprender las diferencias entre estas tecnologías para que pueda saber cuándo usar cada una.
Aprendizaje Automático - Machine Learning
El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se enfoca en sistemas que pueden aprender y cambiar cuando se exponen a nuevos datos sin ser programados explícitamente. El aprendizaje automático hace posible que las máquinas encuentren patrones en grandes conjuntos de datos y luego usen esos patrones para hacer predicciones sobre nuevos datos. Se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Funcionamiento
Los algoritmos de ML construyen modelos basados en datos estructurados. Estos modelos se pueden usar para hacer predicciones sobre nuevos datos. Las predicciones del modelo serán más precisas a medida que encuentre más datos.
A diferencia de la programación tradicional, que requiere que programes manualmente las instrucciones para tu computadora, el aprendizaje automático permite que los programas de software analicen datos, reconozcan patrones de forma independiente y tomen decisiones basadas en lo que han aprendido. Las aplicaciones de aprendizaje automático se están volviendo rápidamente omnipresentes en nuestra vida diaria, desde el análisis de comportamientos de clientes potenciales hasta la detección de fraudes en transacciones financieras.
ML funciona entrenando primero el sistema con muchos datos de muestra conocidos como datos de entrenamiento. Luego, el algoritmo ML construye un modelo predictivo usando esas muestras. La precisión de la predicción depende de la calidad de los datos de entrenamiento utilizados para crear el modelo.
Aprendizaje Profundo - Deep Learning
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, un campo de la informática dedicado a brindar a las computadoras capacidades cognitivas avanzadas. En el aprendizaje profundo, una red neuronal artificial (esencialmente, un software destinado a imitar el aprendizaje humano) aprende de grandes conjuntos de datos e intenta establecer conexiones entre varias entradas y salidas (o características).
Funcionamiento
El aprendizaje profundo es parte de una familia más amplia de métodos de aprendizaje automático basados en redes neuronales artificiales (ANN) , con representaciones ligeramente inspiradas en redes neuronales biológicas. Las representaciones se componen de varias capas y las conexiones entre capas forman tensores. Los algoritmos de aprendizaje profundo se pueden utilizar para el aprendizaje profundo supervisado y no supervisado. El tipo más común de aprendizaje profundo está relacionado con las redes neuronales artificiales que utilizan una arquitectura de red neuronal recurrente o convolucional.
Una capa convolucional en una red neuronal profunda tiene una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Cada capa convolucional aplica el mismo filtro en todos los píxeles de su entrada. Sobresale en datos espaciales como imágenes.
Mientras tanto, la arquitectura de red neuronal recurrente generalmente tiene una capa de entrada y una única capa de salida. Las redes recurrentes procesan sus entradas secuencialmente, repitiendo varias veces a lo largo del tiempo. Se emplean comúnmente en tareas de procesamiento del lenguaje natural que requieren dependencias a largo plazo, como el orden de las palabras en las oraciones.
Diferencias machine learning y deep learning
El aprendizaje automático se ocupa de la construcción y el estudio de algoritmos que pueden aprender de los datos. Por otro lado, el aprendizaje profundo se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamados redes neuronales artificiales.
La siguiente tabla destaca algunas comparaciones de alto nivel entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo:
| Aprendizaje automático | Aprendizaje profundo |
|---|---|
| El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. | El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. |
| ML se ocupa de la creación de algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones sobre los datos. | DL usa algoritmos llamados redes neuronales para aprender de los datos de una manera que imita el funcionamiento del cerebro humano. |
| Un sistema que realiza el aprendizaje automático generalmente implica tres pasos: capacitación, prueba y evaluación. | Un sistema que realiza un aprendizaje profundo generalmente implica cuatro pasos: capacitación, validación (opcional), prueba y evaluación. |
| ML es mejor para problemas que se entienden hasta cierto punto y tienen datos de entrenamiento de calidad. | DL es mejor para problemas más complejos que pueden no entenderse completamente. |
| ML proporciona a los analistas modelos analíticos que pueden generar información basada en resultados anteriores. Estos modelos identifican tendencias, relaciones y patrones en datos históricos. También hacen predicciones sobre eventos futuros mediante el análisis de flujos de datos actuales. | DL se basa en la paralelización, es decir, dividir una tarea para que pueda completarse más rápido, lo que hace que la tecnología sea más adecuada para conjuntos de datos extremadamente grandes. |
| El método ML requiere menos tiempo para entrenar el modelo, sin embargo, probar el modelo lleva mucho tiempo. | DL requiere un tiempo de procesamiento prolongado para entrenar el modelo, pero un tiempo de ejecución más corto para probar el modelo. |
| ML tiene varias aplicaciones, incluida la optimización de sitios web, la mejora de la experiencia del cliente, el aumento de la lealtad del cliente, la detección de fraudes y la gestión de riesgos de tarjetas de crédito. | Las aplicaciones de DL incluyen procesamiento de lenguaje natural, autos sin conductor, imágenes y diagnósticos médicos, motores de recomendación y reconocimiento de imágenes. |
| ML solo requiere el conocimiento de cómo funciona un algoritmo. | Los sistemas DL son más complejos que los de aprendizaje automático porque requieren una comprensión de cómo cada capa funciona en conjunto para formar una imagen completa para procesar la información. |
Cuándo usar el aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático
El aprendizaje profundo es mejor para los datos que no están estructurados o tienen una estructura compleja, como imágenes o texto. También se puede utilizar para datos de series temporales. El aprendizaje automático es mejor para los datos estructurados que se pueden etiquetar fácilmente, como los datos tabulares. Si no está seguro de qué técnica usar, considere estas cuatro preguntas:
¿Qué tipo de datos tengo?
¿Qué tipo de problema estoy tratando de resolver?
¿Cuál es el volumen de mi conjunto de datos?
¿Tengo un presupuesto limitado?
Por ejemplo, si su conjunto de datos contiene datos no estructurados como texto enriquecido, probablemente se beneficiaría del uso de técnicas de aprendizaje profundo. Por otro lado, si su conjunto de datos contiene datos estructurados como precios de acciones, sería más apropiado utilizar técnicas de aprendizaje automático porque estos datos se pueden etiquetar fácilmente por categorías.
Con el aprendizaje profundo, los usuarios no necesitan predefinir el tipo de algoritmo a utilizar porque el sistema aprenderá automáticamente qué patrón funciona mejor para el conjunto de datos dado. Por lo tanto, esta sería su mejor opción si está tratando con grandes cantidades de datos y busca precisión.
Por el contrario, el aprendizaje automático puede ser mejor si trabaja con conjuntos de datos estructurados más pequeños. Debido a que requieren menos poder de cómputo que el aprendizaje profundo, los modelos ML son generalmente más versátiles y fáciles de implementar.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que, aunque ambas técnicas tienen ventajas y desventajas, por lo general son complementarias en lugar de mutuamente excluyentes. Muchos casos de uso, incluidos los motores de recomendación, la optimización de sitios web y la detección de fraudes, pueden aprovechar tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo para crear herramientas sólidas.
Fuente: cioin sight
