Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial donde los algoritmos analizan datos, aprenden de la experiencia y toman mejores decisiones en el futuro.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que numerosos algoritmos se estructuran en capas para crear redes neuronales artificiales (ANN).

Estas redes pueden resolver problemas complejos y permitir que la máquina se entrene para realizar una tarea.

Aspecto	Aprendizaje profundo	Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)
Definición	– Aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se centra en redes neuronales con múltiples capas (redes neuronales profundas). Su objetivo es aprender automáticamente características jerárquicas a partir de los datos.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Es un campo más amplio de la inteligencia artificial que incluye varias técnicas y algoritmos para enseñar a las computadoras a realizar tareas sin programación explícita.
Arquitectura	– Aprendizaje profundo Se basa en redes neuronales profundas, que constan de múltiples capas de nodos (neuronas) interconectados. Puede involucrar varios tipos de arquitecturas, incluidas redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y más.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Abarca una amplia gama de algoritmos, incluidos árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, k vecinos más cercanos, bosques aleatorios y muchos otros.
Representación de datos	- En Aprendizaje profundo, la representación de datos se aprende automáticamente a partir de datos sin procesar. Las redes neuronales profundas pueden extraer características jerárquicas y complejas de datos no estructurados, como imágenes, audio y texto.	- En Aprendizaje automático (Machine learning & LLM), a menudo se requiere ingeniería de características para extraer manualmente características relevantes de los datos. La calidad de las funciones puede afectar significativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.
Formación	– Aprendizaje profundo Los modelos, particularmente las redes neuronales profundas, requieren grandes cantidades de datos etiquetados para su entrenamiento. El entrenamiento generalmente se realiza utilizando algoritmos de optimización basados en gradientes, como el descenso de gradiente estocástico (SGD).	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los modelos pueden funcionar con conjuntos de datos más pequeños y, a menudo, implican aprendizaje supervisado, no supervisado o reforzado. Las técnicas de entrenamiento varían según el algoritmo utilizado.
Complejidad	– Aprendizaje profundo Los modelos son conocidos por su complejidad debido a la gran cantidad de parámetros y capas. Pueden capturar patrones y representaciones complejos en datos, pero pueden requerir importantes recursos computacionales.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los modelos tienen distintos niveles de complejidad, siendo algunos algoritmos simples e interpretables (por ejemplo, árboles de decisión) y otros más complejos (por ejemplo, aprendizaje profundo).
Extracción de características	– Aprendizaje profundo destaca en la extracción automática de características de datos sin procesar, lo que lo hace adecuado para tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) a menudo se basa en la extracción de características diseñadas por humanos, donde el conocimiento del dominio se utiliza para diseñar características relevantes para una tarea particular.
Interpretabilidad	– Aprendizaje profundo Los modelos, particularmente las redes neuronales profundas, pueden ser difíciles de interpretar. La naturaleza de caja negra de estos modelos hace difícil entender por qué se toman decisiones específicas.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los modelos pueden variar en interpretabilidad. Algunos, como los árboles de decisión y la regresión lineal, son altamente interpretables, mientras que otros, como los métodos de conjuntos, lo son menos.
Requisitos de hardware	– Aprendizaje profundo a menudo requiere hardware especializado, como unidades de procesamiento de gráficos (GPU) o aceleradores de hardware dedicados (por ejemplo, TPU), debido a las demandas computacionales del entrenamiento de redes neuronales profundas.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los algoritmos a menudo pueden ejecutarse en hardware informático estándar y es posible que no requieran el mismo nivel de equipo especializado que el aprendizaje profundo.
Casos de uso	– Aprendizaje profundo ha logrado un éxito notable en tareas como reconocimiento de imágenes y videos, procesamiento del lenguaje natural (por ejemplo, traducción automática y análisis de sentimientos), reconocimiento de voz y conducción autónoma.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) se aplica a una amplia gama de tareas, incluida la detección de fraude, sistemas de recomendación, análisis de regresión, agrupación y clasificación en varios dominios.
Tamaño de datos	– Aprendizaje profundo Los modelos suelen beneficiarse de grandes conjuntos de datos, ya que tienen una alta capacidad para aprender patrones complejos. Es posible que no funcionen bien con conjuntos de datos pequeños.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los modelos a menudo pueden funcionar con conjuntos de datos más pequeños, lo que los hace aplicables en situaciones donde la disponibilidad de datos es limitada.
Tiempo de entrenamiento	– Aprendizaje profundo Los modelos pueden tener tiempos de entrenamiento prolongados, especialmente cuando se entrenan redes neuronales profundas en grandes conjuntos de datos. Los tiempos de entrenamiento se pueden reducir con paralelización y aceleración de hardware.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los modelos pueden tener tiempos de entrenamiento más cortos, dependiendo de la complejidad del algoritmo y el tamaño del conjunto de datos. Algunos modelos, como los árboles de decisión, se entrenan rápidamente.
Transferir aprendizaje	– Aprendizaje profundo a menudo se beneficia del aprendizaje por transferencia, donde los modelos previamente entrenados en grandes conjuntos de datos (por ejemplo, ImageNet) se ajustan para tareas específicas. Este enfoque ahorra tiempo y datos de entrenamiento.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) También puede utilizar el aprendizaje por transferencia, pero puede requerir más ingeniería de funciones y adaptación al transferir conocimientos entre tareas.
Rendimiento	– Aprendizaje profundo Los modelos han logrado un rendimiento de última generación en varios campos, estableciendo nuevos puntos de referencia en tareas como clasificación de imágenes, traducción de idiomas y juegos (por ejemplo, AlphaGo).	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los modelos pueden ofrecer un rendimiento competitivo en muchas tareas, pero es posible que no siempre igualen el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo en ciertos problemas complejos y ricos en datos.
Diversidad de algoritmos	– Aprendizaje profundo Se basa principalmente en redes neuronales y sus variantes, y la mayoría de las innovaciones se producen dentro de este marco.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Abarca una amplia gama de algoritmos, lo que permite a los profesionales elegir la técnica más adecuada para un problema determinado.
Inferencia en tiempo real	– Aprendizaje profundo Los modelos, especialmente las redes neuronales grandes, pueden plantear desafíos para la inferencia en tiempo real debido a sus demandas computacionales. Se utilizan técnicas de optimización para abordar este problema.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Los modelos a menudo pueden proporcionar inferencias en tiempo real, lo que los hace adecuados para aplicaciones como sistemas de recomendación y detección de fraude.
Contexto histórico	– Aprendizaje profundo ha ganado prominencia en la última década, particularmente con el resurgimiento de las redes neuronales y los avances en arquitecturas y técnicas de aprendizaje profundo.	– Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) tiene una historia más larga y abarca técnicas tradicionales como la regresión lineal, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte, anteriores a la era del aprendizaje profundo.

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Comprender el aprendizaje automático

Uno de los ejemplos de aprendizaje automático más citados es un servicio de transmisión de música bajo demanda.

Cuando un usuario escucha música en Spotify, por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático aprenden a asociar sus preferencias musicales con otros oyentes que comparten gustos similares.

Esta información luego se usa para recomendar nuevas canciones, álbumes o artistas, y el mismo proceso ocurre en otros servicios que emplean sugerencias automáticas como Netflix.

En el nivel fundamental, el aprendizaje automático involucra matemáticas y codificación complejas que cumplen la misma función mecánica que hace un automóvil o una pantalla de computadora.

Sin embargo, un dispositivo que es capaz del aprendizaje automático puede realizar una función con los datos disponibles y mejorar en el desempeño de esa función con el tiempo.

El aprendizaje automático es útil en escenarios donde las tareas deben automatizarse. Los profesionales financieros pueden usarlo para recibir alertas sobre operaciones favorables, mientras que una empresa de seguridad de datos puede usar el aprendizaje automático para detectar malware.

Cualquiera que sea la aplicación, los algoritmos basados en IA están programados para aprender constantemente y son más que capaces de actuar como un sustituto de un asistente personal humano.

Comprender el aprendizaje profundo

Como señalamos anteriormente, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales.

El proceso de aprendizaje en sí mismo se considera "profundo" debido a la estructura de las del sistema, que se compone de varias entradas, salidas y capas ocultas.

En resumen, cada capa consta de unidades que transforman los datos de entrada en información que la siguiente capa puede utilizar para una tarea predictiva específica.

Este estructura significa que una máquina de aprendizaje profundo puede analizar datos con una lógica similar a la empleada por un humano.

De hecho, el mismo estructura de la ANN en sí está inspirado en el sistema neuronal del sistema, del cerebro, lo que da como resultado un proceso de aprendizaje que es mucho más sofisticado y complejo que el aprendizaje automático.

El aprendizaje profundo es cada vez más frecuente gracias a los avances tecnológicos. Se utiliza en la conducción automatizada para detectar obstáculos como peatones y señales de tráfico.

Los militares también lo usan para identificar objetos a partir de imágenes satelitales y definir zonas seguras para las tropas.

Similitudes clave

Subconjuntos de IA: Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son subconjuntos de la inteligencia artificial, que se centran en desarrollar algoritmos que puedan aprender y mejorar a partir de los datos.
Aprendiendo de los datos: Ambos enfoques implican entrenar algoritmos sobre datos para hacer predicciones, clasificaciones o decisiones sin programación explícita.
Toma de decisiones automatizada: Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo permiten procesos de toma de decisiones automatizados, lo que reduce la necesidad de intervención manual.

Las principales diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

A continuación, enumeramos algunas de las principales diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo:

Puntos de datos – El aprendizaje automático utiliza miles de puntos de datos, mientras que el aprendizaje profundo más complejo utiliza millones de puntos de datos.
Salida – Los resultados del aprendizaje automático incluyen valores numéricos como puntuaciones y clasificaciones. El aprendizaje profundo puede generar los mismos valores numéricos más elementos de forma libre, como texto y sonido.
Algoritmos – en aprendizaje automático, uso de algoritmos automatizados modelo funciones y hacer predicciones basadas en datos. El aprendizaje profundo utiliza ANN para pasar datos a través de múltiples capas para interpretar las características y relaciones de los datos.

Puntos clave:

Jerarquía de Complejidad: El aprendizaje profundo es una forma más avanzada y compleja de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para procesar datos y tomar decisiones.
Escala de datos: El aprendizaje profundo es particularmente adecuado para conjuntos de datos a gran escala con millones de puntos de datos, mientras que el aprendizaje automático puede funcionar de manera efectiva con conjuntos de datos más pequeños.
Flexibilidad de salida: El aprendizaje profundo puede producir resultados más diversos y complejos, lo que lo hace más adecuado para tareas que involucran el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y la generación de imágenes.
Dominios de aplicación: El aprendizaje automático se usa ampliamente en diversas aplicaciones, como sistemas de recomendación, detección de fraude y modelado predictivo. El aprendizaje profundo prevalece en el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural y la conducción autónoma, donde es necesario discernir patrones complejos.
Requerimientos de recursos: Los modelos de aprendizaje profundo generalmente requieren más poder computacional y recursos para el entrenamiento y la inferencia en comparación con los modelos de aprendizaje automático.

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