Tecnologías Deep Learning vs Machine Learning

Tecnologías Deep Learning vs Machine Learning

El aprendizaje automático se refiere al uso de algoritmos de aprendizaje basados ??en datos para realizar tareas sin programación explícita. El aprendizaje profundo, por otro lado, utiliza una estructura algorítmica compleja basada en la actividad de la red neuronal del cerebro humano. Esta tecnología permite el procesamiento de datos no estructurados como documentos, imágenes y texto.Tecnologías Deep Learning vs Machine Learning.

Esta tecnología es una de las más complejas y la que mayor beneficio traerá a nuestra sociedad. En 2022, España acogerá el congreso de aprendizaje automático más importante del mundo y entonces estaremos preparados para conocer más sobre estos dos días.

¿Qué es el aprendizaje fuera de línea? Cuando hablamos de Marchine Learning o Deep Learning, generalmente nos referimos a cómo las computadoras aprenden de los datos. El aprendizaje automático se encuentra entre la informática y la estadística. Los algoritmos están diseñados para realizar tareas específicas, pero no están programados explícitamente para hacerlo. Sin embargo, pueden detectar patrones en sus datos y hacer predicciones a medida que fluyen más datos. Este aprendizaje puede o no ser controlado personalmente. Esto dependerá del tipo de datos utilizados para impulsar los algoritmos. En resumen, podemos decir:

El aprendizaje automático es la encrucijada de la computación y las estadísticas, lo que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin programación explícita.
El aprendizaje automático es de dos tipos principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Un algoritmo de aprendizaje automático puede ser tan simple como una regresión lineal.
¿Qué es el aprendizaje profundo? Los algoritmos de aprendizaje profundo se consideran una evolución del aprendizaje automático. El campo ha recibido mucha atención últimamente, y eso se debe a que el aprendizaje profundo ha producido resultados que antes se creían imposibles. Aquí se sugieren algoritmos para analizar datos a través de una estructura similar a la forma en que las personas sacan conclusiones. Imitan nuestras redes neuronales al servicio de la IA. Para hacer esto, las aplicaciones de aprendizaje profundo utilizan una estructura en capas llamada red neuronal artificial (ANN).

Hoy en día, el aprendizaje profundo se utiliza en muchos campos. Por ejemplo, en la conducción autónoma, el aprendizaje profundo se utiliza para detectar objetos como señales de alto o peatones. El ejército utiliza el aprendizaje profundo para identificar objetos de los satélites, como para encontrar áreas seguras o inseguras para sus tropas. Por supuesto, hay mucha investigación profunda en la industria de la electrónica de consumo. Descubra qué coches con transmisión automática AI son. El popular asistente doméstico Amazon Alexa funciona con algoritmos de aprendizaje profundo que responden a su voz y aprenden de acuerdo con sus preferencias.

El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático están inspirados en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Este es un modelo mucho más potente y una de las principales características distintivas de esta tecnología compleja.

El aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático requiere grandes cantidades de datos de gran tamaño para funcionar correctamente, pero sus resultados son más eficientes que el aprendizaje automático. Resumen:

El aprendizaje profundo es un subconjunto especializado del aprendizaje automático.
El aprendizaje profundo se basa en una estructura en capas de algoritmos conocidos como redes neuronales artificiales. El aprendizaje profundo requiere una gran cantidad de datos pero poca intervención humana para funcionar correctamente.

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Teresa Renero San Miguel.