Machine Learning vs Deep Learning: Explicación Y Diferencias

Muchas innovaciones en el campo de la Inteligencia Artificial se pueden resumir en dos conceptos: Machine Learning y Deep Learning. A menudo, estos términos se suelen utilizar indistintamente, pero si estás interesado en formarte en IA es importante conocer las diferencias y en que consiste cada término:

Machine Learning

Como se explica en el artículo recomendado, consiste en enseñar a las máquinas a actuar como seres humanos. Mejorando su rendimiento y productividad sin ayuda externa. En resumen, consiste en hacer que las máquinas aprendan de manera autónoma.

Deep Learning

Deep Learning se encuentra dentro del campo del aprendizaje automático. Consiste en programar máquinas mediante el uso de algoritmos que imitan la percepción humana basándose en nuestras conexiones neuronales. Para conseguir esto se utiliza una arquitectura de red neuronal. Es la técnica que más se acerca a la forma en la que aprendemos los humanos.

Se denomina aprendizaje profundo en referencia a las diferentes capas que tienen estas redes neuronales.

Diferencias

1. Interpretabilidad

Los algoritmos de Machine Learning son presentados en forma esquemática por lo que es fácil interpretar su funcionamiento. Sin embargo los algoritmos de aprendizaje profundo no suelen revelar el razonamiento de su comportamiento de forma explícita.

2. Dependencia De Los Datos

Cuando la cantidad de datos es pequeña los algoritmos de aprendizaje profundo no funcionan correctamente. Esto se debe a que necesitan un gran volumen de datos para comprenderlos a la perfección.

En este caso prevalecen los algoritmos de aprendizaje automático, gracias a sus sistemas artesanales basados en reglas.

3. Dependencia Del Hardware

Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren de un equipo con hardware de alto rendimiento, en específico unidades de procesamiento gráfico que permita realizar un alto número de operaciones.

Los algoritmos de aprendizaje automático son funcionales con un equipo de bajas especificaciones.

4. Ingeniería De Características

En inglés, Feature Engineering, consiste en el proceso de reducir la complejidad de los datos y e identificar patrones para que los algoritmos funcionen de manera óptima. Es una tarea que lleva una alta cantidad de tiempo y conocimientos técnicos.

Los algoritmos de Deep Learning intentan optimizar lo aprendido de los datos, reduciendo la necesidad de disminuir la complejidad de los datos. Sin embargo, en Machine Learning necesitan ser manipulados manualmente.

5. Tiempo De Ejecución

Teniendo en cuenta las definiciones dadas al inicio del artículo, es fácil concluir que se tarda más tiempo en entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo que uno de aprendizaje automático. Ya que tienen complejidades distintas.

Conclusión

Ambas disciplinas intentan imitar la forma en la que aprende el cerebro humano. El factor más importante es el tipo de algoritmo utilizado en cada caso.

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