¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

Cinco diferencias clave entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo:

1. Intervención humana

Para los sistemas de aprendizaje automático, los humanos deben participar según el tipo de Los datos (por ejemplo, valor de píxel, forma, orientación) identifican y codifican manualmente las características de la aplicación, mientras que los sistemas de aprendizaje profundo intentan aprender estas características sin intervención humana adicional. Tomemos como ejemplo los programas de reconocimiento facial. El programa primero aprende a detectar e identificar los bordes y líneas de una cara, luego las partes más importantes de la cara y finalmente la apariencia general de la cara. Hacerlo implica grandes cantidades de datos y, con el tiempo y a medida que el programa se entrena, la probabilidad de una respuesta correcta (es decir, identificar con precisión una cara) aumenta gradualmente. Este entrenamiento se realiza utilizando redes neuronales, de forma similar a cómo funciona el cerebro humano, y no requiere reprogramación humana.

2. Hardware

Los sistemas de aprendizaje profundo requieren un hardware más potente que los sistemas simples de aprendizaje automático debido a las diferencias en la cantidad de datos a procesar y la complejidad de los cálculos matemáticos involucrados. algoritmos utilizados. Un tipo de hardware utilizado para el aprendizaje profundo es una unidad de procesamiento de gráficos (GPU). Los programas de aprendizaje automático pueden ejecutarse en máquinas de gama baja que no tienen tanta potencia informática.

3. Tiempo

Como sabemos, debido a que los sistemas de aprendizaje profundo requieren enormes conjuntos de datos e involucran tantos parámetros y fórmulas matemáticas, los sistemas de aprendizaje profundo requerirán mucho tiempo de capacitación. El aprendizaje automático puede llevar desde segundos hasta horas, mientras que el aprendizaje profundo puede llevar de horas a semanas.

4. Métodos

Los algoritmos utilizados en el aprendizaje automático tienden a analizar diferentes partes de datos y luego combinarlas para llegar a un resultado o solución. Los sistemas de aprendizaje profundo resuelven todo el problema a la vez. Por ejemplo, si desea utilizar un programa para identificar objetos específicos en una imagen (qué son y dónde están, como las matrículas de los automóviles en un estacionamiento), debe completar dos pasos a través del aprendizaje automático: primer objeto detección, y luego es reconocimiento de objetos. Con un programa de aprendizaje profundo, solo necesita ingresar una imagen y, a través del entrenamiento, el programa devolverá el objeto reconocido y su posición en la imagen como resultado.

5. Aplicaciones

A través de las diferencias anteriores, es posible que te hayas dado cuenta de que los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se utilizan en diferentes aplicaciones. Dónde usarlo: Las aplicaciones básicas de aprendizaje automático incluyen programas predictivos (como predecir los precios del mercado de valores o cuándo y dónde llegará el próximo huracán), identificadores de spam y programas que diseñan planes de tratamiento basados ​​en evidencia para pacientes médicos. Además de los ejemplos mencionados anteriormente de Netflix, los servicios de transmisión de música y el reconocimiento facial, otra área de aplicación bien conocida del aprendizaje profundo son los vehículos autónomos: programas que utilizan múltiples capas de redes neuronales para hacer cosas como determinar qué camino a evitar. objetos abiertos, identificar semáforos y saber cuándo acelerar o reducir la velocidad.