Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: diferencias clave

Terminologías como Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje Profundo están de moda en estos días. Sin embargo, la gente suele utilizar estos términos indistintamente. Aunque estos términos están altamente correlacionados entre sí, también tienen características distintivas y casos de uso específicos.

La IA trata con máquinas automatizadas que resuelven problemas y toman decisiones imitando las capacidades cognitivas humanas. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son los subdominios de la IA. Machine Learning es una IA que puede hacer predicciones con una mínima intervención humana. Mientras que el aprendizaje profundo es el subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para tomar decisiones al imitar los procesos neuronales y cognitivos de la mente humana.

La imagen de arriba ilustra la jerarquía. Continuaremos explicando las diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. También lo ayudará a elegir la metodología adecuada en función de su aplicación y área de enfoque. Vamos a discutir esto en detalle.

Aprendizaje automático en pocas palabras

El aprendizaje automático permite a los expertos "entrenar" una máquina haciéndola analizar conjuntos de datos masivos. Cuantos más datos analice la máquina, más precisos serán los resultados que puede producir al tomar decisiones y hacer predicciones para eventos o escenarios no vistos.

Los modelos de aprendizaje automático necesitan datos estructurados para hacer predicciones y decisiones precisas. Si los datos no están etiquetados y organizados, los modelos de aprendizaje automático no los comprenden con precisión y se convierten en un dominio de aprendizaje profundo.

La disponibilidad de volúmenes de datos gigantescos en las organizaciones ha hecho que el aprendizaje automático sea un componente integral de la toma de decisiones. Los motores de recomendación son el ejemplo perfecto de modelos de aprendizaje automático. Los servicios OTT como Netflix aprenden sus preferencias de contenido y sugieren contenido similar en función de sus hábitos de búsqueda y su historial de visualización.

Comprender cómo se entrenan los modelos de aprendizaje automáticoVeamos primero los tipos de ML.

Hay cuatro tipos de metodologías en el aprendizaje automático.

• Aprendizaje supervisado: necesita datos etiquetados para dar resultados precisos. A menudo requiere aprender más datos y ajustes periódicos para mejorar los resultados.
• Semisupervisado: Es un nivel intermedio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado, que exhibe la funcionalidad de ambos dominios. Puede generar resultados con datos parcialmente etiquetados y no requiere ajustes continuos para obtener resultados precisos.
• Aprendizaje no supervisado: descubre patrones e información en conjuntos de datos sin intervención humana y brinda resultados precisos. El agrupamiento es la aplicación más común del aprendizaje no supervisado.
• Aprendizaje por refuerzo: el modelo de aprendizaje por refuerzo requiere retroalimentación o refuerzo constante a medida que llega nueva información para dar resultados precisos. También utiliza una "Función de recompensa" que permite el autoaprendizaje al recompensar los resultados deseados y penalizar los incorrectos.

Aprendizaje profundo en pocas palabras

Los modelos de aprendizaje automático necesitan la intervención humana para mejorar la precisión. Por el contrario, los modelos de aprendizaje profundo se mejoran después de cada resultado sin supervisión humana. Pero a menudo requiere volúmenes de datos más extensos y detallados.

La metodología de aprendizaje profundo diseña un modelo de aprendizaje sofisticado basado en redes neuronales inspiradas en la mente humana. Estos modelos tienen múltiples capas de algoritmos llamados neuronas. Continúan mejorando sin intervención humana, como la mente cognitiva que sigue mejorando y evolucionando con la práctica, las revisiones y el tiempo.

Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan principalmente para la clasificación y la extracción de características. Por ejemplo, los modelos profundos se alimentan de un conjunto de datos en el reconocimiento facial. El modelo crea matrices multidimensionales para memorizar cada rasgo facial como píxeles. Cuando le pide que reconozca una imagen de una persona a la que no estuvo expuesta, la reconoce fácilmente al hacer coincidir rasgos faciales limitados.

• Redes Neuronales Convolucionales (CNN): La convolución es el proceso de asignar pesos a diferentes objetos de una imagen. Con base en estos pesos asignados, el modelo de CNN los reconoce. Los resultados se basan en la proximidad de estos pesos al peso del objeto introducido como conjunto de entrenamiento.
• Red neuronal recurrente (RNN): a diferencia de CNN, el modelo RNN revisa los resultados y puntos de datos anteriores para tomar decisiones y predicciones más precisas. Es una réplica real de la funcionalidad cognitiva humana.
• Redes adversarias generativas (GAN): los dos clasificadores en GAN, el generador y el discriminador, acceden a los mismos datos. El generador produce datos falsos al incorporar retroalimentación del discriminador. El discriminador trata de clasificar si un dato dado es real o falso.

Diferencias destacadas

A continuación se presentan algunas diferencias notables.

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: ¿cuál es mejor?

La elección entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se basa genuinamente en sus casos de uso. Ambos se utilizan para fabricar máquinas con una inteligencia casi humana. La precisión de ambos modelos depende de si está utilizando los KPI y los atributos de datos relevantes.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se convertirán en componentes comerciales de rutina en todas las industrias. Sin duda, la IA automatizará por completo las actividades de industrias como la aviación, la guerra y los automóviles en un futuro próximo.

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