Aprendizaje automático vs. Aprendizaje profundo – Diferencias clave

Terminologías como Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje automático (AA) y Aprendizaje profundo están de moda en estos días. Sin embargo, las personas a menudo utilizan estos términos de manera intercambiable. Aunque estos términos están muy relacionados entre sí, también tienen características distintivas y casos de uso específicos.

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

La imagen anterior ilustra la jerarquía. Continuaremos explicando las diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. También te ayudará a elegir la metodología adecuada según su aplicación y área de enfoque. Analicémoslo en detalle.

Aprendizaje automático en pocas palabras

El aprendizaje automático permite a los expertos “entrenar” a una máquina haciéndola analizar grandes conjuntos de datos. Cuantos más datos analice la máquina, más precisos pueden ser los resultados que produzca 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 pueden comprenderlos con precisión, y se convierte en un dominio del aprendizaje profundo.

La disponibilidad de grandes volúmenes de datos 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 los modelos de aprendizaje automático. Los servicios de OTT como Netflix aprenden tus preferencias de contenido y sugieren contenido similar según tus hábitos de búsqueda y historial de visualización.

Para entender cómo se entrenan los modelos de aprendizaje automático, veamos primero los tipos de AA.

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.
• Aprendizaje semisupervisado – Es un nivel intermedio entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado que exhibe la funcionalidad de ambos dominios. Puede dar resultados en datos parcialmente etiquetados y no requiere ajustes periódicos para dar resultados precisos.
• Aprendizaje no supervisado – Descubre patrones e ideas en conjuntos de datos sin intervención humana y da resultados precisos. El clustering es la aplicación más común del aprendizaje no supervisado.
• Aprendizaje por refuerzo – El modelo de aprendizaje por refuerzo requiere retroalimentación constante o refuerzo a medida que llega nueva información para dar resultados precisos. También utiliza una “Función de recompensa” que permite el autoaprendizaje recompensando los resultados deseados y penalizando los incorrectos.

Aprendizaje profundo en pocas palabras

Los modelos de aprendizaje automático necesitan 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 detallados y largos.

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 reconocimiento facial. El modelo crea matrices multidimensionales para memorizar cada característica facial como píxeles. Cuando le pides que reconozca una foto de una persona a la que no se expuso, la reconoce fácilmente al coincidir las características faciales limitadas.

• Redes Neuronales Convolucionales (CNN) – La convolución es el proceso de asignar pesos a diferentes objetos de una imagen. Según estos pesos asignados, el modelo CNN reconoce la imagen. Los resultados se basan en lo cerca que están estos pesos del peso del objeto utilizado como conjunto de entrenamiento.
• Red Neuronal Recurrente (RNN) – A diferencia de la CNN, el modelo RNN revisita los resultados y puntos de datos anteriores para tomar decisiones y predicciones más precisas. Es una réplica real de la funcionalidad cognitiva humana.
• Redes Neuronales Generativas Adversarias (GANs) – Los dos clasificadores en GAN, el generador y el discriminador, acceden a los mismos datos. El generador produce datos falsos incorporando la retroalimentación del discriminador. El discriminador intenta clasificar si un dato dado es real o falso.

Diferencias destacadas

A continuación, se presentan algunas diferencias notables.

Aprendizaje automático vs. Aprendizaje profundo – ¿Cuál es el mejor?

La elección entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se basa genuinamente en sus casos de uso. Ambos se utilizan para hacer que las máquinas tengan una inteligencia similar a la humana. La precisión de ambos modelos depende de si se están utilizando los KPI y atributos de datos relevantes.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se convertirán en componentes rutinarios de los negocios en various industrias. Sin duda, la IA automatizará completamente las actividades de las industrias como la aviación, la guerra y los coches en un futuro cercano.

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