¿Cuál es la diferencia entre Deep Learning y Machine Learning?

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¿Cuál es la diferencia entre Deep Learning y Machine Learning?

Te queremos compartir algunos datos para que conozcas más sobre Inteligencia Artificial. Te explicamos con detalle la diferencia entre Deep Learning y Machine Learning, dos categorías de la Inteligencia Artificial. Primero, para entender Machine y Deep Learning, es necesario definir…

¿Qué es un algortimo?
Los algoritmos son reglas matemáticas que muestran el procedimiento necesario para realizar un problema. A través de una secuencia lógica y definida de instrucciones, ellos determinan el camino a seguir para ejecutar una tarea.

Evolución
Los algoritmos han evolucionado a través del tiempo para analizar y obtener mejores resultados. Algunos ejemplos son: árboles de decisión, programación lógica inductiva (ILP), clustering, redes bayesianas, entre otras. De este modo, tanto Machine Learning y Deep Learning, son técnicas algorítmicas dentro de la Inteligencia Artificial para enseñar a los sistemas a aprender por su cuenta.

Machine Learning

Machine Learning es una rama dentro de la Inteligencia Artificial. Está diseñada para imitar la inteligencia humana al aprender del entorno. Pero, específicamente ¿Qué es el Machine Learning?

Es el uso de algoritmos para organizar datos, reconocer patrones y hacer que computadores puedan aprender con esos modelos. Creando insights inteligentes sin necesidad de programación previa. Machine Learning se divide en 3 categorías:

  • Supervisado: En esta etapa se le da al algoritmo una entrada de datos con etiquetas. El algoritmo solo aprende la asociación entre el dato y su etiqueta. Por ejemplo, si tienes una base de datos con imágenes de frutas con sus nombres, al utilizar este entrenamiento el algoritmo será capaz de clasificar futuras imágenes de frutas con su nombre correspondiente.
  • No supervisado: Este modelo consiste en dar al algoritmo una entrada de datos sin etiquetas y este debe aprender por sí mismo a categorizar la información. Este modelo es complicado, pero debido a que la mayoría de los datos no están estructuras puede ser más conveniente.
  • Reforzado: Esta categoría no recibe ningún tipo de retroalimentación hasta que logre algún objetivo. Un ejemplo común es aprender a ganarle a un humano en ajedrez, el algoritmo solo recibirá retroalimentación al ganar partidas, de este modo aprende la serie de pasos que debe seguir para lograr el objetivo.

Deep Learning

Los algoritmos de Machine Learning aprenden a partir de los datos que se le introducen. De esa manera, las máquinas son entrenadas para aprender a ejecutar diferentes tareas de forma autónoma.

Un método mucho más avanzado es el deep learning, una subcategoría de machine learning. El Deep Learning comenzó con el surgimiento de nuevas tecnologías y se inspira en el aprendizaje automático imitando la red neuronal del cerebro humano. Este modelo utiliza varias capaz de redes neuronales para hacer predicciones y es popular porque es uno de los modelos que hace predicciones más precisas. El objetivo de Deep Learning es el reconocimiento de imágenes, el análisis del lenguaje natural y la anticipación o predicción de problemas con la extracción de patrones de comportamiento.

Si deseas conocer más te recomendamos aprender sobre Python o R para que puedas generar modelos predictivos. Este curso te puede ayudar a aprender más del tema: https://cognitiveclass.ai/courses/introduction-deep-learning

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