© archy13/Shutterstock.com
Estudiar y hacer un seguimiento de los avances tecnológicos en inteligencia artificial (IA) es todo un desafío. Sin embargo, al aprender sus conceptos básicos, llegamos a dos métodos principales: aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Estos sistemas han impactado nuestras vidas de muchas maneras. Por ejemplo, son la fuerza impulsora que permite que las plataformas populares como Netflix elijan un programa adecuado para usted y también están detrás de la actualización de la tecnología de conducción automática de automóviles.
Entonces , ¿son palabras tecnológicas transponibles el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? En este artículo, revelaremos todo lo que necesita saber sobre estos conceptos dominantes de IA, incluidas sus diferencias y similitudes. Siga leyendo para obtener más información.
Aprendizaje automático versus aprendizaje profundo: Comparación lado a lado
Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: ¿cuál es la diferencia?
Veamos en las diferencias entre los dos.
Definición y significado
El aprendizaje automático es un tipo de IA que permite que el sistema aprenda de sus experiencias para mejorar sus operaciones sin intervención humana. Este concepto de IA se utiliza en varios sectores, incluidos la atención médica, el arte, las finanzas y la ciencia.
Por otro lado, el aprendizaje profundo es una versión mejorada del aprendizaje automático. Utiliza redes neuronales, que están diseñadas para imitar la estructura y función del cerebro humano. Además, los sistemas de aprendizaje profundo no necesitan intervención humana para funcionar. Pueden aumentar su competencia y precisión de forma independiente utilizando los datos proporcionados por el usuario.
Intervención humana
En su aplicación a problemas comerciales, el aprendizaje automático también se conoce como análisis predictivo.
©Alexander Supertramp/Shutterstock.com
Los sistemas de aprendizaje automático necesitan un programador para identificar y manejar codifique las características aplicadas según el tipo de datos (orientación, forma, valor de píxel). Por otro lado, los sistemas de aprendizaje profundo pueden aprender estas características sin intervención humana. Funcionan de manera similar al cerebro humano y no es necesario volver a codificar el programa una vez que se ha creado.
El mejor ejemplo de un sistema de aprendizaje profundo es el sistema de reconocimiento facial. Este sistema descubrirá formas de detectar y evaluar de forma independiente los bordes faciales, las líneas y las representaciones generales de la cara. Los datos involucrados en la realización de este trabajo son masivos, por lo que el programa se capacitará continuamente a medida que pase el tiempo. Esta capacitación aumentará aún más su precisión en la identificación de rostros.
Hardware
Los sistemas de aprendizaje profundo procesan enormes cantidades de datos y resuelven continuamente cálculos matemáticos complejos utilizando sus algoritmos. Por lo tanto, necesitan un hardware potente para realizar esta tarea de manera efectiva y a tiempo.
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de gama alta son las más adecuadas para el aprendizaje profundo. Por el contrario, los programas de aprendizaje automático no necesita una mayor potencia informática para funcionar. Funcionan a la perfección en la mayoría del hardware de gama baja.
Tiempo
Los sistemas de aprendizaje profundo requieren más tiempo para entrenarse. Esto se debe a la gran cantidad de datos que el sistema debe procesar y las numerosas fórmulas y parámetros matemáticos complicados que debe resolver.
En comparación con el aprendizaje automático, su tiempo de entrenamiento es muy largo. Puede llevar desde unas pocas horas hasta varios años. El aprendizaje automático, por otro lado, solo requerirá de unos segundos a unas pocas horas.
Enfoque
La palabra”profundo”en aprendizaje profundo se refiere al uso de múltiples capas en la red.
©Laurent T/Shutterstock.com
Los algoritmos de aprendizaje automático analizarán los datos en segmentos y los combinarán para producir el resultado necesario. Por otro lado, el programa de aprendizaje profundo evaluará todo el problema de una sola vez.
Suponga que necesita identificar un objeto específico en una imagen con aprendizaje automático; debe dividir el proceso en varias etapas. Sin embargo, con el aprendizaje profundo, solo colocará el objeto en el sistema. Sin ninguna ayuda, el programa producirá el objeto identificado y su ubicación en la imagen inmediatamente.
Aplicaciones
Según las diferencias mencionadas anteriormente, debe haberse dado cuenta de que el aprendizaje profundo y los sistemas de aprendizaje automático tienen diferentes aplicaciones. Algunas aplicaciones notables de aprendizaje automático incluyen identificadores de spam de correo electrónico, programas predictivos como los precios del mercado de valores y pronósticos del tiempo, y programas para crear planes de tratamiento basados en evidencia en centros de atención médica.
Las aplicaciones de aprendizaje profundo incluyen servicios de transmisión de música, reconocimiento facial, Netflix y automóviles autónomos muy publicitados. En los vehículos sin conductor, las múltiples capas de redes neutrales les permiten detectar semáforos y obstáculos y determinar cuándo reducir o acelerar la velocidad.
Desafíos en la implementación de sistemas de aprendizaje automático y profundo
La implementación de sistemas de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo tiene una buena cantidad de desafíos. Estos son algunos de los obstáculos que probablemente enfrentará:
Baja calidad o datos insuficientes: Estos dos conceptos de IA requieren capacitación con datos relevantes sobre los temas que abordan para funcionar de manera efectiva. La mayoría de los usuarios luchan por alimentar sus algoritmos de IA con calidad y volúmenes de datos suficientes. Desafortunadamente, el problema surge cuando no tienen acceso a los datos requeridos o si no existe. Este desequilibrio dará lugar a resultados discriminatorios o discrepantes al utilizar sistemas de aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Infraestructura obsoleta: estos conceptos de IA deben procesar cantidades masivas de información en segundos para producir resultados muy necesarios. Además, necesitan una infraestructura adecuada con dispositivos operativos de alta gama para funcionar de manera efectiva. Los usuarios con máquinas obsoletas no pueden beneficiarse plenamente de estos sistemas. Para utilizar sistemas de aprendizaje automático o aprendizaje profundo, debe invertir en herramientas, aplicaciones e infraestructura tecnológicamente avanzadas. Integración en sistemas: la integración de IA en su programa de capacitación requiere más que descargas de complementos en su LMS. Primero debe considerar si tiene la infraestructura, el almacenamiento y los procesadores para ejecutar este sistema sin problemas. Además, sus empleados necesitarán una capacitación adecuada para usar sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Necesitarán la experiencia para resolver problemas simples de solución de problemas y para detectar cualquier problema de bajo rendimiento mediante el algoritmo de IA. Establecer la base necesaria para incorporar esta tecnología es un desafío importante para la mayoría de las empresas. Talento de IA inadecuado: encontrar y contratar personas competentes con amplios conocimientos y habilidades en estos conceptos de IA es un desafío. La falta de expertos en IA en las empresas es un gran desafío y les impide implementar el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático en sus organizaciones. Sobreestimar su sistema: Los avances tecnológicos en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han hecho que algunas personas crean que estos sistemas nunca se equivocan. Esa es una sobreestimación de estos sistemas porque dependen en gran medida de los datos cargados por el usuario. Por lo tanto, la calidad de los datos determinará la precisión y confiabilidad del sistema. Muchos usuarios han tenido experiencias negativas con el aprendizaje profundo y los sistemas de aprendizaje automático como resultado de este problema. Requisitos de costos: la implementación de sistemas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático generará costos adicionales. El desarrollo, la implementación y la incorporación de estos sistemas requerirán la colaboración de especialistas en IA para tener éxito. Además de pagar a estos expertos, debe financiar la capacitación en IA de sus trabajadores. Otros costos inevitables incluyen la actualización de su equipo e infraestructura de TI. Hablando francamente, todo este proceso es muy intensivo en capital.
Aprendizaje automático versus aprendizaje profundo: 7 datos que debe conocer
El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático han permitido que los robots lleven a cabo tareas periodísticas que, desafortunadamente, pueden conducir al reemplazo del personal que trabaja en estos campos relacionados. en el futuro. El aprendizaje profundo ha ayudado a personalizar la experiencia del usuario en la industria de aplicaciones móviles. A través de algoritmos de aprendizaje profundo, ahora podemos crear herramientas que pueden realizar tareas como traducción de idiomas y reconocimiento de voz. Los científicos de datos están trabajando diligentemente para permitir aprender a ser capaz de leer caracteres y lenguaje corporal para detectar emociones. La inteligencia artificial combinada con el aprendizaje profundo puede procesar millones de informes de información y utilizar los datos obtenidos para calcular el mejor resultado posible. El aprendizaje profundo ahora puede usar la visión por computadora para reconocer y clasificar objetos en imágenes y videos. A través del aprendizaje profundo, ahora es posible diseñar mascotas robóticas que se verán como animales reales pero tendrán la ventaja de requerir menos atención.
Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: ¿cuál es mejor?
A medida que continúa el debate sobre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, está claro que el aprendizaje profundo está emergiendo como la opción más popular. La mayoría de las personas lo prefieren al aprendizaje automático por las siguientes razones:
Información oculta de los datos: los sistemas de aprendizaje profundo entrenados con calidad y big data pueden exponer relaciones, patrones y propiedades ocultos dentro de los datos que los humanos No puede detectar. Este modelo es adecuado para recopilar información de marketing, investigación y negocios. También puede funcionar con otras fuentes de información como textos, imágenes y videos. Factor humano minimizado: los algoritmos de aprendizaje profundo realizan procesos de extracción de características de forma independiente. No dependen de la intervención humana, pero cumplen esta tarea con precisión. También pueden completar este proceso más rápido y minimizar el riesgo de error humano. Eficiencia incomparable: con suficiente capacidad informática, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden manejar miles de tareas en minutos. También aumenta su rendimiento y eficiencia al entrenarse continuamente a lo largo del tiempo.
Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: explicación completa y diferencias Preguntas frecuentes (Preguntas frecuentes)
¿Los analistas de datos utilizan el aprendizaje automático?
Sí, los analistas de datos a menudo usan el aprendizaje automático como una herramienta para analizar y extraer información de los datos. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que usa algoritmos y modelos estadísticos para permitir que los sistemas aprendan y mejoren automáticamente a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente.
Los analistas de datos pueden usar técnicas de aprendizaje automático para crear modelos predictivos, agrupar datos y clasificar los datos en función de varios factores. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, los analistas de datos pueden identificar patrones y relaciones en los datos que pueden no ser evidentes de inmediato a través de los métodos tradicionales de análisis estadístico.
El aprendizaje automático puede ser particularmente útil para manejar conjuntos de datos grandes y complejos que requieren algoritmos para extraer información.
¿Qué tan rápido puedo aprender el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un campo cambiante y de rápido crecimiento. Entonces, estudiarlo es un proceso continuo. Según el tiempo que se dedique al aprendizaje y sus antecedentes, puede llevar algunas semanas, meses o un año crear una base sólida en el aprendizaje automático. Además, su comprensión de este concepto de IA determinará qué tan rápido aprende.
¿Qué tan desafiante es estudiar aprendizaje profundo?
Los conceptos técnicos y las habilidades involucradas en El aprendizaje profundo siempre es un desafío al principio para los principiantes. Sin embargo, el aprendizaje es más fácil una vez que comienza a desglosarlo utilizando patrones de aprendizaje, como se describe en este artículo.
Si dedica tiempo a estudiar todos los días, le resultará bastante fácil comprender el concepto de aprendizaje profundo. Además, no tiene que dominar todos los conceptos complejos de aprendizaje profundo para practicar sus habilidades en el mundo real. Puede aprender continuamente mientras está en el trabajo.
¿Se requiere codificación en el aprendizaje profundo?
El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son plataformas de servicio que permiten a los usuarios para desarrollar modelos y también entrenar, implementar y ejecutar programas sin codificación. Por lo tanto, no tiene que ser un programador experto para explorar estos conceptos de IA. Sin embargo, es una ventaja adicional desarrollar habilidades básicas en programación.
¿Hay futuro para el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un proceso de rápido crecimiento campo de estudio e investigación, lo que significa que la demanda de profesionales del aprendizaje automático también está creciendo. Y esta demanda solo aumentará en el futuro a medida que más personas se interesen en aprender sobre algoritmos informáticos y cómo funcionan.