Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo frente a redes neuronales

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo frente a redes neuronales

Sello de tiempo: 18 de abril de 2023 10:00 a. M.
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Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo frente a redes neuronales
Ilustración: © IoT para todos

Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales son algunos de los términos técnicos más comunes que escuchará en el campo de la inteligencia artificial. Si no está inmerso en la construcción de sistemas de IA, puede resultar confuso ya que los términos a menudo se usan indistintamente. En este artículo, repasaré las diferencias entre el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales, y cómo se relacionan entre sí. Comencemos por definir estos términos.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin estar programadas explícitamente. Hay tres tipos principales de aprendizaje automático:

  1. Aprendizaje supervisado: La computadora recibe datos etiquetados (datos que ya están categorizados o clasificados) y aprende a hacer predicciones basadas en esos datos. Por ejemplo, se puede entrenar un algoritmo para que reconozca dígitos escritos a mano proporcionándole un conjunto de datos de imágenes etiquetadas de dígitos.
  1. Aprendizaje sin supervisión: La computadora no cuenta con datos etiquetados y debe encontrar patrones o estructuras en los datos por sí sola. Se puede entrenar un algoritmo para agrupar imágenes similares en función de sus características visuales.
  1. Aprendizaje reforzado: En el aprendizaje por refuerzo (RL), la computadora aprende mediante prueba y error recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos. Por lo tanto, se puede entrenar un algoritmo para jugar un juego recibiendo recompensas cuando gana y castigos cuando pierde.

El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones en diversos campos, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes y los sistemas de recomendación.

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y función del cerebro humano. Una red neuronal consta de nodos (neuronas) interconectados que están organizados en capas. Cada neurona recibe información de otras neuronas y aplica una transformación no lineal a la entrada antes de pasarla a la siguiente capa.

Existen varios tipos de redes neuronales, que incluyen:

  1. Redes neuronales feedforward: la información fluye en una sola dirección, desde la capa de entrada a la capa de salida. Se utilizan comúnmente para tareas de clasificación y regresión.
  1. Redes neuronales convolucionales: son un tipo de red neuronal de avance especializada en procesar datos en forma de cuadrícula, como imágenes. Consisten en capas convolucionales que aplican filtros a la entrada para extraer características.
  1. Redes neuronales recurrentes: diseñadas para manejar datos secuenciales, como texto o voz. Tienen bucles que permiten que la información persista a través de pasos de tiempo. Los datos pueden fluir en cualquier dirección.

Las redes neuronales se han convertido en uno de los algoritmos más utilizados en el aprendizaje automático debido a su inspiración biológica y su eficacia.

¿Qué es Deep Learning?

Aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en redes neuronales con múltiples capas (o redes neuronales profundas). Las redes neuronales profundas pueden aprender de grandes cantidades de datos y descubrir automáticamente características y representaciones complejas de los datos. Esto los hace muy adecuados para tareas que involucran grandes cantidades de datos.

Las arquitecturas de aprendizaje profundo incluyen:

  1. Redes neuronales profundas: Redes neuronales con múltiples capas entre las capas de entrada y salida.
  1. Redes neuronales profundas convolucionales: múltiples capas convolucionales que extraen características cada vez más complejas de la entrada.
  1. Redes de creencias profundas: un tipo de algoritmo de aprendizaje no supervisado que se puede utilizar para aprender representaciones jerárquicas de los datos de entrada.

La popularidad antes mencionada de las redes neuronales hace que el aprendizaje profundo sea el paradigma líder en inteligencia artificial.

Diferencias entre aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales

Las diferencias entre aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales se pueden entender en los siguientes ejes:

  1. Arquitectura: el aprendizaje automático generalmente se basa en modelos estadísticos, mientras que las redes neuronales y las arquitecturas de aprendizaje profundo se basan en nodos interconectados que realizan cálculos sobre los datos de entrada.
  1. Algoritmos: los algoritmos de aprendizaje automático suelen utilizar regresión lineal o logística, árboles de decisión o máquinas de vectores de soporte, mientras que las redes neuronales y las arquitecturas de aprendizaje profundo utilizan retropropagación y descenso de gradiente estocástico.
  1. Datos: el aprendizaje automático normalmente requiere menos datos que las redes neuronales y las arquitecturas de aprendizaje profundo. Esto se debe a que las redes neuronales y las arquitecturas de aprendizaje profundo tienen muchos más parámetros y, por tanto, requieren más datos para evitar el sobreajuste.

Un enfoque integrado

Es importante comprender que la inteligencia artificial a menudo implica un enfoque integrado, que combina múltiples técnicas y métodos. Los investigadores de IA utilizan muchas técnicas para mejorar el sistema. Si bien el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales son diferentes, muchos de los conceptos relevantes se mezclan al construir sistemas complejos. Dicho esto, espero que este artículo le haya brindado una comprensión más clara de estos importantes conceptos que están cambiando rápidamente nuestro mundo.

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