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Deep Learning vs Machine Learning – ambos son métodos de cómo los sistemas artificiales aprenden. Descubra en qué consisten los métodos de aprendizaje y en qué consisten las diferencias reales aquí.
Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático
Antes de mostrarte las diferencias concretas entre el Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje Automático, aquí tienes una definición de ambos métodos.
- El aprendizaje automático o machine learning se basa en métodos matemáticos que se supone que reconocen un patrón, que luego se generaliza. En este proceso, un sistema artificial adquiere conocimientos a partir de la experiencia.
- El reconocimiento de patrones en el aprendizaje automático funciona, por ejemplo, a través de la formación de jerarquías en los árboles de decisión, que comparan una variable con un valor determinado y luego la clasifican como verdadera o falsa, por ejemplo. Igualmente posible es la creación de similitudes vectoriales, donde cuenta el vecino más cercano de un valor K, que un sistema debe encontrar.
- La mayoría de los métodos de aprendizaje automático son supervisados, es decir, el humano da instrucciones y clases claras al sistema y éste debe emitir los valores adecuados. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan de muchas maneras en la vida cotidiana, por ejemplo, cuando un reloj inteligente analiza su perfil de movimiento.
- El uso del aprendizaje automático se vuelve difícil si se han introducido muy pocos datos o si los datos son demasiado multidimensionales. Dado que los datos previamente determinados son de gran importancia para un sistema de aprendizaje automático, éste sólo funciona si se dispone de una cantidad adecuada de datos.
- El aprendizaje automático también se extiende al aprendizaje profundo en cierta medida. En este caso, sin embargo, se utilizan redes neuronales artificiales modeladas a partir de redes biológicas como el cerebro humano.
- El aprendizaje profundo recibe su nombre del hecho de que trabaja con dimensiones profundas que causarían problemas al aprendizaje automático. En este caso, el sistema aprende por sí mismo y no recibe ningún dato de antemano.
- El aprendizaje profundo, como el que se utiliza, por ejemplo, en las inteligencias artificiales, también necesita errores, ya que el sistema aprende así qué información era correcta y debe reforzarse en la red neuronal.
- Para el Deep Learning en particular, siempre se necesita la ayuda de los humanos, por ejemplo, para proporcionar información a una IA. Por ejemplo, el programa «AlphaGo» de Google consiguió vencer a un humano en el juego de mesa «Go» en 2015.
Cuáles son las diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático
El aprendizaje profundo tiene similitudes con el aprendizaje automático, pero los dos métodos de aprendizaje difieren significativamente en algunos aspectos.
- El aprendizaje profundo se basa en los métodos del aprendizaje automático, pero no a la inversa.
- Mientras que para el aprendizaje automático las dimensiones múltiples son demasiado complejas para un sistema, el aprendizaje profundo se basa precisamente en esa profundidad.
- Como el aprendizaje automático suele ser supervisado, las decisiones de estos sistemas de aprendizaje son más transparentes que las del aprendizaje profundo. Aquí actúa una red neuronal artificial que, de forma similar a la biológica, también toma decisiones no rastreables.
- El aprendizaje profundo también es muy importante para la investigación de la IA, pero aún no está tan elaborado como el aprendizaje automático.
