La diferencia entre aprendizaje profundo y aprendizaje automático
1. Complejidad del algoritmo
Una diferencia importante entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es la complejidad de sus algoritmos. Los algoritmos de aprendizaje automático suelen utilizar algoritmos más simples y lineales. Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje profundo emplean redes neuronales artificiales, lo que permite niveles más altos de complejidad.
2. Cantidad de datos necesarios
El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales para establecer correlaciones y relaciones con datos determinados. Debido a que cada dato tiene características diferentes, los algoritmos de aprendizaje profundo a menudo requieren grandes cantidades de datos para identificar con precisión patrones en el conjunto de datos.
El aprendizaje automático, por otro lado, requerirá menos datos para tomar decisiones razonablemente precisas. Debido a que los algoritmos de aprendizaje automático son generalmente más simples y requieren menos parámetros, los modelos entrenados por algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar conjuntos de datos más pequeños.
3. Interpretabilidad
El aprendizaje automático requiere datos estructurados y una estrecha intervención del desarrollador para construir modelos efectivos. Esto hace que el aprendizaje automático sea más fácil de explicar, ya que los desarrolladores suelen formar parte del proceso de entrenamiento de la IA. La transparencia, junto con conjuntos de datos más pequeños y menos parámetros, hace que sea más fácil comprender cómo funciona el modelo y tomar decisiones.
El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales para aprender a partir de datos no estructurados como imágenes, vídeos y sonidos. El uso de redes neuronales complejas deja a los desarrolladores en la oscuridad cuando se trata de comprender cómo el modelo toma decisiones. Es por eso que los algoritmos de aprendizaje profundo a menudo se consideran modelos de "caja negra".
Aplicaciones del aprendizaje automático:
(1) Asistente virtual
¿Siri, Alexa, Google? Ahora todo se trata de asistentes virtuales. Como sugiere el nombre, ayudan a encontrar información cuando se les dan órdenes usando la voz. Para obtener respuestas, el asistente virtual busca información, realiza consultas relevantes desde un comandante de voz o envía comandos a otros recursos (como una aplicación de teléfono) para recopilar información.
(2) Predicción de tráfico
Cuando se utilizan servicios de navegación GPS, la ubicación actual y la velocidad de las personas se almacenan en el servidor central para la gestión del tráfico. Estos datos luego se utilizan para construir mapas de tráfico actuales. El aprendizaje automático podría resolver el problema del menor número de coches equipados con GPS. En este caso, el aprendizaje automático ayuda a encontrar áreas concurridas basándose en estimaciones. ?
(3) Filtrar spam y malware
Los clientes de correo electrónico utilizan muchos métodos de filtrado de spam. Para garantizar que estos filtros de spam se actualicen constantemente, utilizan tecnología de aprendizaje automático. El perceptrón multicapa y la inducción de árboles de decisión son algunas de las técnicas de filtrado de spam respaldadas por el aprendizaje automático.
(4) Revela rápidamente la estructura interna de las células.
Con la ayuda de microscopios de alta potencia y aprendizaje automático, científicos estadounidenses han desarrollado un nuevo algoritmo que puede identificar automáticamente alrededor de 30 tipos diferentes de orgánulos y otras estructuras en imágenes de células enteras de ultra alta resolución. .