Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un subconjunto, una aplicación de inteligencia artificial (IA) que ofrece la capacidad al sistema de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin estar programado a ese nivel. Machine Learning utiliza datos para entrenar y encontrar resultados precisos. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de un programa informático que accede a los datos y los utiliza para aprender de sí mismo.
Deep Learning: Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning donde la red neuronal artificial y la red neuronal recurrente se relacionan. Los algoritmos se crean exactamente igual que el aprendizaje automático, pero consta de muchos más niveles de algoritmos. Todas estas redes del algoritmo se denominan en conjunto red neuronal artificial. En términos mucho más simples, se replica como el cerebro humano, ya que todas las redes neuronales están conectadas en el cerebro, que es exactamente el concepto de aprendizaje profundo. Resuelve todos los problemas complejos con la ayuda de algoritmos y su proceso.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Machine Learning y Deep Learning:
| S. No. | Aprendizaje automático | Aprendizaje profundo |
|---|---|---|
| 1. | Machine Learning es un superconjunto de Deep Learning | Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning |
| 2. | Los datos representados en Machine Learning son bastante diferentes en comparación con Deep Learning, ya que utiliza datos estructurados. | La representación de datos que se utiliza en Deep Learning es bastante diferente, ya que utiliza redes neuronales (ANN). |
| 3. | El aprendizaje automático es una evolución de la IA | Deep Learning es una evolución de Machine Learning. Básicamente es qué tan profundo es el aprendizaje automático. |
| 4. | El aprendizaje automático consta de miles de puntos de datos. | Big Data: Millones de puntos de datos. |
| 5. | Salidas: Valor Numérico, como clasificación de la partitura. | Cualquier cosa, desde valores numéricos hasta elementos de forma libre, como texto y sonido libres. |
| 6. | Utiliza varios tipos de algoritmos automatizados que recurren a funciones de modelo y predicen acciones futuras a partir de los datos. | Utiliza una red neuronal que pasa datos a través de capas de procesamiento para interpretar características y relaciones de datos. |
| 7. | Los analistas de datos detectan algoritmos para examinar variables específicas en conjuntos de datos. | Los algoritmos se representan en gran medida a sí mismos en el análisis de datos una vez que se ponen en producción. |
| 8. | El aprendizaje automático se usa mucho para mantenerse en la competencia y aprender cosas nuevas. | Deep Learning resuelve problemas complejos de aprendizaje automático. |
| 9. | El entrenamiento se puede realizar usando la CPU (Unidad Central de Procesamiento). | Se requiere una GPU (Unidad de procesamiento de gráficos) dedicada para el entrenamiento. |
| 10 | Se requiere más intervención humana para obtener resultados. | Aunque es más difícil de configurar, el aprendizaje profundo requiere menos intervención una vez que se ejecuta. |
| 11 | Los sistemas de aprendizaje automático se pueden configurar y ejecutar rápidamente, pero su eficacia puede verse limitada. | Aunque requieren tiempo de configuración adicional, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden producir resultados de inmediato (aunque es probable que la calidad mejore con el tiempo a medida que haya más datos disponibles). |
| 12 | Su modelo tarda menos tiempo en entrenarse debido a su pequeño tamaño. | Se toma una gran cantidad de tiempo debido a puntos de datos muy grandes. |
| 13 | Los humanos hacen explícitamente ingeniería de características. | La ingeniería de funciones no es necesaria porque las redes neuronales detectan automáticamente las funciones importantes. |
| 14 | Las aplicaciones de aprendizaje automático son más simples en comparación con el aprendizaje profundo y se pueden ejecutar en computadoras estándar. | Los sistemas de aprendizaje profundo utilizan hardware y recursos mucho más potentes. |
| 15. | Los resultados de un modelo ML son fáciles de explicar. | Los resultados del aprendizaje profundo son difíciles de explicar. |
| dieciséis. | Los modelos de aprendizaje automático se pueden usar para resolver problemas sencillos o un poco desafiantes. | Los modelos de aprendizaje profundo son apropiados para resolver problemas desafiantes. |
| 17 | Los bancos, los consultorios médicos y los buzones de correo ya emplean el aprendizaje automático. | La tecnología de aprendizaje profundo permite algoritmos cada vez más sofisticados y autónomos, como automóviles autónomos o robots quirúrgicos. |
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Artículo escrito por sakshiparikh23 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA