Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
La inteligencia artificial es una de las tendencias más populares de los últimos tiempos. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo constituyen inteligencia artificial. El diagrama de Venn que se muestra a continuación explica la relación entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo:
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el arte de la ciencia de hacer que las computadoras actúen según los algoritmos diseñados y programados. Muchos investigadores piensan que el aprendizaje automático es la mejor manera de avanzar hacia la IA a nivel humano. El aprendizaje automático incluye los siguientes tipos de patrones
- Patrón de aprendizaje supervisado
- Patrón de aprendizaje no supervisado
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático en el que los algoritmos en cuestión se inspiran en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales.
Todo el valor actual del aprendizaje profundo es a través del aprendizaje supervisado o el aprendizaje a partir de algoritmos y datos etiquetados.
Cada algoritmo del aprendizaje profundo pasa por el mismo proceso. Incluye una jerarquía de transformación no lineal de entrada que se puede utilizar para generar un modelo estadístico como salida.
Considere los siguientes pasos que definen el proceso de aprendizaje automático
- Identifica conjuntos de datos relevantes y los prepara para su análisis.
- Elige el tipo de algoritmo a utilizar
- Construye un modelo analítico basado en el algoritmo utilizado.
- Entrena el modelo en conjuntos de datos de prueba y lo revisa según sea necesario.
- Ejecuta el modelo para generar puntajes de prueba.
Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
En esta sección, aprenderemos sobre la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning.
La cantidad de datos
El aprendizaje automático funciona con grandes cantidades de datos. También es útil para pequeñas cantidades de datos. El aprendizaje profundo, por otro lado, funciona de manera eficiente si la cantidad de datos aumenta rápidamente. El siguiente diagrama muestra el funcionamiento del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo con la cantidad de datos:
Dependencias de hardware
Los algoritmos de aprendizaje profundo están diseñados para depender en gran medida de máquinas de alta gama, a diferencia de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje profundo realizan una serie de operaciones de multiplicación de matrices, que requieren una gran cantidad de soporte de hardware.
Ingeniería de funciones
La ingeniería de características es el proceso de poner el conocimiento del dominio en características específicas para reducir la complejidad de los datos y crear patrones que sean visibles para los algoritmos de aprendizaje en los que funciona.
Ejemplo: los patrones tradicionales de aprendizaje automático se centran en píxeles y otros atributos necesarios para el proceso de ingeniería de características. Los algoritmos de aprendizaje profundo se centran en características de alto nivel a partir de datos. Reduce la tarea de desarrollar un extractor de nuevas características de cada nuevo problema.
Enfoque de resolución de problemas
Los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático siguen un procedimiento estándar para resolver el problema. Rompe el problema en partes, resuelve cada una de ellas y las combina para obtener el resultado requerido. El aprendizaje profundo se enfoca en resolver el problema de un extremo a otro en lugar de dividirlos en divisiones.
Tiempo de ejecución
El tiempo de ejecución es la cantidad de tiempo necesaria para entrenar un algoritmo. El aprendizaje profundo requiere mucho tiempo para entrenar, ya que incluye muchos parámetros, lo que lleva más tiempo de lo habitual. El algoritmo de aprendizaje automático requiere comparativamente menos tiempo de ejecución.
Interpretabilidad
La interpretabilidad es el factor principal para la comparación de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. La razón principal es que todavía se le da un segundo pensamiento al aprendizaje profundo antes de su uso en la industria.
Aplicaciones de Machine Learning y Deep Learning
En este apartado conoceremos las diferentes aplicaciones del Machine Learning y Deep Learning.
Visión por computadora que se utiliza para el reconocimiento facial y marca de asistencia a través de huellas dactilares o identificación del vehículo a través de matrícula.
Recuperación de información de motores de búsqueda como búsqueda de texto para búsqueda de imágenes.
Marketing por correo electrónico automatizado con identificación de destino específica.
Diagnóstico médico de tumores cancerosos o identificación de anomalías de alguna enfermedad crónica.
Procesamiento de lenguaje natural para aplicaciones como etiquetado de fotografías. El mejor ejemplo para explicar este escenario se utiliza en Facebook.
Publicidad online.
Futuras tendencias
Con la creciente tendencia de usar ciencia de datos y aprendizaje automático en la industria, será importante para cada organización inculcar el aprendizaje automático en sus negocios.
El aprendizaje profundo está ganando más importancia que el aprendizaje automático. El aprendizaje profundo está demostrando ser una de las mejores técnicas en el desempeño de vanguardia.
El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo serán beneficiosos en el campo académico y de la investigación.
Conclusión
En este artículo, tuvimos una descripción general del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo con ilustraciones y diferencias que también se enfocan en las tendencias futuras. Muchas de las aplicaciones de IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático principalmente para impulsar el autoservicio, aumentar la productividad de los agentes y los flujos de trabajo de forma más confiable. Los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo incluyen una perspectiva interesante para muchas empresas y líderes de la industria.