Aprendizaje profundo vs. Aprendizaje automático: ¿cuál es la diferencia?

En los últimos años, el campo de la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un rápido crecimiento, impulsado por varios factores incluyendo la creación de procesadores ASIC, mayor interés e inversión de grandes empresas, y la disponibilidad de grandes datos Y con OpenAI y TensorFlow disponibles para el público, muchas empresas más pequeñas e individuos tienen decidió unirse y entrenar su propia IA a través de varios aprendizaje automático y aprendizaje profundo algoritmos

Si tiene curiosidad acerca de qué son el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, sus diferencias y los desafíos y limitaciones de usarlos, ¡está en el lugar correcto!

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un campo dentro de la inteligencia artificial que entrena a las computadoras para que hagan predicciones y tomen decisiones de manera inteligente sin una programación explícita. Según el algoritmo de entrenamiento, el aprendizaje automático puede entrenar un modelo a través de reglas simples si-entonces, ecuaciones matemáticas complejas y/o arquitecturas de redes neuronales.

Muchos algoritmos de aprendizaje automático usan datos estructurados para entrenar modelos. Los datos estructurados son datos organizados en un formato o estructura específica, como hojas de cálculo y tablas. El entrenamiento de un modelo con datos estructurados permite tiempos de entrenamiento más rápidos y menos requisitos de recursos, y proporciona a los desarrolladores una comprensión clara de cómo el modelo resuelve los problemas.

Los modelos de aprendizaje automático se utilizan a menudo en diversas industrias, como la atención médica, el comercio electrónico, las finanzas y la fabricación.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se enfoca en entrenar modelos imitando cómo aprenden los humanos. Dado que no es posible tabular piezas de información más cualitativas, se desarrolló el aprendizaje profundo para tratar con todos los datos no estructurados que deben analizarse. Ejemplos de datos no estructurados serían imágenes, publicaciones en redes sociales, videos y grabaciones de audio.

Dado que las computadoras tienen dificultades para identificar con precisión patrones y relaciones a partir de datos no estructurados, datos, los modelos entrenados a través de algoritmos de aprendizaje profundo tardan más en entrenarse, necesitan grandes cantidades de datos, y procesadores de entrenamiento de IA especializados.

El uso de redes neuronales artificiales también hace que el aprendizaje profundo sea difícil de entender porque la entrada pasa por un complejo, Algoritmo no lineal y de alta dimensión en el que se vuelve difícil determinar cómo la red neuronal llegó a su salida o respuesta. Los modelos de aprendizaje profundo se han vuelto tan difíciles de entender hasta el punto de que muchos comenzaron a referirse a ellos como cajas negras.

Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan para tareas complejas que normalmente requieren la ejecución de un ser humano, como el procesamiento del lenguaje natural, la conducción autónoma y el reconocimiento de imágenes.

La diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son dos campos importantes dentro de la inteligencia artificial. Aunque ambas metodologías se han utilizado para entrenar muchos modelos útiles, tienen sus diferencias. Aquí hay algunos:

Complejidad de los Algoritmos

Una de las principales diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es la complejidad de sus algoritmos. Algoritmos de aprendizaje automático suelen utilizar algoritmos más simples y más lineales. Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje profundo emplean el uso de redes neuronales artificiales que permiten niveles más altos de complejidad.

Cantidad de datos requeridos

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales para establecer correlaciones y relaciones con los datos proporcionados. Dado que cada dato tendrá características diferentes, los algoritmos de aprendizaje profundo a menudo requieren grandes cantidades de datos para identificar con precisión los patrones dentro del conjunto de datos.

Por otro lado, el aprendizaje automático requerirá cantidades de datos significativamente menores para tomar decisiones bastante precisas. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático suelen ser más simples y requieren menos parámetros, los modelos entrenados a través de algoritmos de aprendizaje automático podrían funcionar con un conjunto de datos más pequeño.

Interpretabilidad

El aprendizaje automático requiere datos estructurados, así como una estrecha intervención del desarrollador para crear modelos efectivos. Esto hace que el aprendizaje automático sea más fácil de interpretar, ya que los desarrolladores suelen formar parte del proceso cuando se entrena la IA. El nivel de transparencia más el conjunto de datos más pequeño y menos parámetros facilita la comprensión de cómo funciona el modelo y toma sus decisiones.

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales para aprender a partir de datos no estructurados, como imágenes, videos y sonido. El uso de redes neuronales complejas mantiene a los desarrolladores en la oscuridad cuando se trata de comprender cómo el modelo pudo llegar a su decisión. Esta es la razón por la cual los algoritmos de aprendizaje profundo a menudo se consideran modelos de "caja negra".

Recursos requeridos

Como se discutió anteriormente, los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo requieren diferentes cantidades de datos y complejidad. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático son más simples y requieren un conjunto de datos significativamente más pequeño, se podría entrenar un modelo de aprendizaje automático en una computadora personal.

Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje profundo requerirían un conjunto de datos significativamente mayor y un algoritmo más complejo para entrenar un modelo. Aunque el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo podría realizarse en hardware de nivel de consumidor, a menudo se emplean procesadores especializados como las TPU para ahorrar una cantidad significativa de tiempo.

Tipos de problemas

Los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo son más adecuados para resolver diferentes tipos de problemas. El aprendizaje automático es más adecuado para problemas más simples y lineales como:

• Clasificación: Clasifica algo basado en características y atributos.
• Regresión: prediga el próximo resultado en función de los patrones anteriores encontrados en las características de entrada.
• Reducción de dimensionalidad: Reducir el número de funciones manteniendo la idea central o esencial de algo.
• Agrupación: Agrupa elementos similares en función de las características sin conocer las clases o categorías ya existentes.

Los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan mejor para problemas complejos en los que confiaría que un humano los haga. Tales problemas incluirían:

• Reconocimiento de imagen y voz: Identificar y clasificar objetos, rostros, animales, etc., dentro de imágenes y videos.
• Sistemas autónomos: Controle/conduzca de forma autónoma automóviles, robots y drones con intervención humana limitada o nula.
• Robots de juegos de IA: Haga que la IA juegue, aprenda y mejore las estrategias para ganar juegos competitivos como el ajedrez, Go y Dota 2.
• Procesamiento natural del lenguaje: Comprender el lenguaje humano tanto en texto como en voz.

Aunque probablemente podría resolver problemas simples y lineales con algoritmos de aprendizaje profundo, son los más adecuados para algoritmos de aprendizaje automático, ya que requieren menos recursos para ejecutarse, tienen conjuntos de datos más pequeños y requieren una capacitación mínima tiempo.

Hay otros subcampos de aprendizaje automático

Ahora comprende la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Si alguna vez está interesado en entrenar su propio modelo, tenga en cuenta que el aprendizaje profundo es solo un dominio dentro de la máquina. aprendizaje, pero puede haber otros subdominios de aprendizaje automático que se ajusten mejor al problema que está tratando de resolver. resolver. Si es así, aprender otros subdominios de aprendizaje automático debería aumentar su eficiencia para resolver un problema.