Te explicamos la Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo con ejemplos y definiciones. Conoce todos los datos para distinguirlos fácilmente.
¿Cuál es la Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo?
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subconjunto de métodos de aprendizaje automático. Los datos se analizan a través de múltiples capas de una red de aprendizaje profundo para que la red pueda extraer conclusiones y tomar decisiones sobre los datos. Los métodos de aprendizaje profundo permiten una gran precisión en grandes conjuntos de datos, pero estas características hacen que el aprendizaje profundo requiera muchos más recursos que el aprendizaje automático clásico.
Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Relación con la inteligencia artificial
Desde hace varias décadas, el aprendizaje automático se utiliza como método para dotar a las máquinas de inteligencia artificial. En esencia, el campo del aprendizaje automático se centra en crear ordenadores que puedan aprender y tomar decisiones, lo que hace que el aprendizaje automático sea muy adecuado para la investigación de la inteligencia artificial. Sin embargo, no todos los modelos de aprendizaje automático pretenden desarrollar una «verdadera» inteligencia artificial que iguale o supere perfectamente la inteligencia humana. En cambio, los modelos suelen diseñarse para investigar problemas específicos y limitados.
El aprendizaje profundo se propuso en las primeras fases de los debates sobre aprendizaje automático, pero pocos investigadores se dedicaron a los métodos de aprendizaje profundo porque los requisitos computacionales de este tipo de aprendizaje son mucho mayores que en el aprendizaje automático clásico. Sin embargo, la potencia de cálculo de los ordenadores ha aumentado exponencialmente desde el año 2000, lo que ha permitido a los investigadores introducir enormes mejoras en el aprendizaje automático y la construcción de inteligencia artificial. Dado que los modelos de aprendizaje profundo escalan bien con el aumento de datos, el aprendizaje profundo tiene el potencial de superar obstáculos significativos en la creación de una verdadera inteligencia artificial.
Construcción básica en aprendizaje automático y profundo
Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son algorítmicos. En el aprendizaje automático clásico, los investigadores utilizan una cantidad relativamente pequeña de datos y deciden cuáles son las características más importantes dentro de los datos que el algoritmo necesita para hacer predicciones. Este método se denomina ingeniería de características. Por ejemplo, si se enseñara a un programa de aprendizaje automático a reconocer la imagen de un avión, sus programadores crearían algoritmos que permitieran al programa reconocer las formas, colores y tamaños típicos de los aviones comerciales. Con esta información, el programa de aprendizaje automático haría predicciones sobre si las imágenes que se le presentan incluyen aviones.
El aprendizaje profundo suele diferenciarse del aprendizaje automático clásico por sus numerosas capas de toma de decisiones. Las redes de aprendizaje profundo se consideran a menudo «cajas negras» porque los datos se analizan a través de múltiples capas de red, cada una de las cuales realiza observaciones. Esto puede hacer que los resultados sean más difíciles de entender que los del aprendizaje automático clásico. El número exacto de capas o pasos en la toma de decisiones depende del tipo y la complejidad del modelo elegido.
Datos y escalabilidad en el aprendizaje automático y profundo
El aprendizaje automático utiliza tradicionalmente pequeños conjuntos de datos a partir de los cuales aprender y hacer predicciones. Con pequeñas cantidades de datos, los investigadores pueden determinar características precisas que ayudarán al programa de aprendizaje automático a entender y aprender de los datos. Sin embargo, si el programa se topa con información que no puede clasificar basándose en sus algoritmos preexistentes, los investigadores suelen tener que analizar manualmente los datos problemáticos y crear una nueva característica. Por este motivo, el aprendizaje automático clásico no suele funcionar bien con grandes cantidades de datos, pero puede minimizar los errores en conjuntos de datos más pequeños.
El aprendizaje profundo es especialmente adecuado para grandes conjuntos de datos, y los modelos a menudo requieren grandes conjuntos de datos para ser útiles. Debido a la complejidad de una red de aprendizaje profundo, la red necesita una cantidad sustancial de datos de entrenamiento y datos adicionales para probar la red después del entrenamiento. Actualmente, los investigadores están perfeccionando las redes de aprendizaje profundo para que sean más eficientes y utilicen conjuntos de datos más pequeños.
Requisitos de rendimiento para el aprendizaje automático y profundo
El aprendizaje automático tiene unos requisitos de rendimiento informático variables. Hay muchos modelos que pueden ejecutarse en un ordenador personal medio. Cuanto más avanzados son los métodos estadísticos y matemáticos, más le cuesta al ordenador procesar rápidamente los datos.
El aprendizaje profundo suele consumir muchos recursos. Analizar grandes cantidades de información a través de múltiples capas de toma de decisiones requiere mucha potencia de cálculo. A medida que los ordenadores se hacen más rápidos, el aprendizaje profundo es cada vez más accesible.
Limitaciones del aprendizaje automático y profundo
Tradicionalmente, el aprendizaje automático tiene algunas limitaciones comunes y significativas. El sobreajuste es un problema estadístico que puede afectar a un algoritmo de aprendizaje automático. Un algoritmo de aprendizaje automático contiene una cierta cantidad de «error» al analizar y predecir con datos. Se supone que el algoritmo debe mostrar una relación entre las variables relevantes, pero al sobreajustarse, empieza a captar también el error, lo que conduce a un modelo más «ruidoso» o inexacto. Los modelos de aprendizaje automático también pueden sesgarse hacia la idiosincrasia de los datos con los que fueron entrenados, un problema que es especialmente evidente cuando los investigadores entrenan algoritmos en todo el conjunto de datos disponible en lugar de guardar una parte de los datos para probar el algoritmo contra ellos.
El aprendizaje profundo tiene los mismos problemas estadísticos que el aprendizaje automático clásico, así como algunos problemas específicos. Para muchos problemas, no hay suficientes datos disponibles para entrenar una red de aprendizaje profundo razonablemente precisa. A menudo resulta prohibitivo o imposible recopilar más datos o simular un problema del mundo real, lo que limita la gama actual de temas para los que puede utilizarse el aprendizaje profundo.
Tabla comparativa de aprendizaje automático y profundo
Resumen de Machine Vs. Aprendizaje profundo
El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo describen métodos para enseñar a los ordenadores a aprender y tomar decisiones. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático clásico, y algunas divergencias importantes hacen que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático sean adecuados para aplicaciones diferentes.
-El aprendizaje automático clásico suele incluir ingeniería de características por parte de los programadores que ayuda al algoritmo a realizar predicciones precisas sobre un pequeño conjunto de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo suelen diseñarse con múltiples capas de toma de decisiones para requerir una ingeniería de características menos específica.
-El aprendizaje profundo se utiliza tradicionalmente para conjuntos de datos muy grandes, de modo que las redes o algoritmos puedan entrenarse para tomar muchas decisiones en capas. El aprendizaje automático clásico utiliza conjuntos de datos más pequeños y no es tan escalable como el aprendizaje profundo.
-Aunque el aprendizaje profundo puede aprender bien con muchos datos, hay muchos problemas en los que no hay suficientes datos disponibles para que el aprendizaje profundo sea útil. Tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático comparten limitaciones estadísticas estándar y pueden estar sesgados si el conjunto de datos de entrenamiento es muy idiosincrásico o si se recopiló con técnicas estadísticas inadecuadas.
