Aprendizaje automático versus aprendizaje profundo: ¡esto es lo que debe saber!

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son dos palabras que se usan de manera casual en las conversaciones cotidianas, ya sea en oficinas, institutos o reuniones tecnológicas. Se dice que la inteligencia artificial es el futuro habilitado por Machine Learning.

Ahora, la Inteligencia Artificial se define como «la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas». En pocas palabras, significa hacer que las máquinas sean más inteligentes para replicar las tareas humanas, y Machine Learning es la técnica (usando los datos disponibles) para hacer esto posible.

Los investigadores han estado experimentando con marcos para construir algoritmos, que enseñan a las máquinas a manejar datos como lo hacen los humanos. Estos algoritmos conducen a la formación de redes neuronales artificiales que muestrean datos para predecir resultados casi precisos. Para ayudar a construir estas redes neuronales artificiales, algunas empresas han lanzado bibliotecas de redes neuronales abiertas como Tensorflow de Google (lanzada en noviembre de 2015), entre otras, para crear modelos que procesan y predicen casos específicos de aplicaciones. Tensorflow, por ejemplo, se ejecuta en GPU, CPU, computadoras de escritorio, servidores y plataformas informáticas móviles. Algunos otros marcos son Caffe, Deeplearning4j y Distributed Deep Learning. Estos marcos admiten lenguajes como Python, C/C++ y Java.

Cabe señalar que las redes neuronales artificiales funcionan como un cerebro real que está conectado a través de neuronas. Entonces, cada neurona procesa datos, que luego se pasan a la siguiente neurona y así sucesivamente, y la red sigue cambiando y adaptándose en consecuencia. Ahora, para manejar datos más complejos, el aprendizaje automático debe derivarse de redes profundas conocidas como redes neuronales profundas.

En nuestras publicaciones de blog anteriores, hemos discutido extensamente sobre la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y cómo estos términos no se pueden intercambiar, aunque suenan similares. En esta publicación de blog, discutiremos en qué se diferencia el aprendizaje automático del aprendizaje profundo.

APRENDER APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

¿Qué factores diferencian el aprendizaje automático del aprendizaje profundo?

El aprendizaje automático analiza los datos e intenta predecir el resultado deseado. Las redes neuronales formadas suelen ser poco profundas y están hechas de una entrada, una salida y apenas una capa oculta. El aprendizaje automático se puede clasificar en términos generales en dos tipos: supervisado y no supervisado. El primero implica conjuntos de datos etiquetados con entradas y salidas específicas, mientras que el segundo utiliza conjuntos de datos sin una estructura específica.

Por otro lado, ahora imagine que los datos que deben procesarse son realmente gigantes y las simulaciones son demasiado complejas. Esto requiere una comprensión o un aprendizaje más profundos, lo que es posible gracias al uso de capas complejas. Las redes de aprendizaje profundo son para problemas mucho más complejos e incluyen varias capas de nodos que indican su profundidad.

En nuestra publicación de blog anterior, aprendimos sobre las cuatro arquitecturas de Deep Learning. Vamos a resumirlos rápidamente:

Redes preentrenadas no supervisadas (UPN)

A diferencia de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, las redes de aprendizaje profundo pueden realizar la extracción automática de características sin necesidad de intervención humana. Entonces, no supervisado significa sin decirle a la red lo que está bien o mal, lo cual se dará cuenta por sí mismo. Y pre-entrenado significa usar un conjunto de datos para entrenar la red neuronal. Por ejemplo, entrenar pares de capas como Máquinas de Boltzmann Restringidas. A continuación, utilizará los pesos entrenados para el entrenamiento supervisado. Sin embargo, este método no es eficiente para manejar tareas complejas de procesamiento de imágenes, lo que trae a la vanguardia las convoluciones o redes neuronales convolucionales (CNN).

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Las redes neuronales convolucionales usan réplicas de la misma neurona, lo que significa que las neuronas se pueden aprender y usar en múltiples lugares. Esto simplifica el proceso, especialmente durante el reconocimiento de objetos o imágenes. Las arquitecturas de redes neuronales convolucionales asumen que las entradas son imágenes. Esto permite codificar algunas propiedades en la arquitectura. También reduce el número de parámetros en la red.

Redes neuronales recurrentes

Las redes neuronales recurrentes (RNN) usan información secuencial y no asumen que todas las entradas y salidas son independientes como vemos en las redes neuronales tradicionales. Entonces, a diferencia de las redes neuronales de avance, las RNN pueden utilizar su memoria interna para procesar entradas de secuencia. Se basan en cálculos anteriores y en lo que ya se ha calculado. Es aplicable para tareas como reconocimiento de voz, reconocimiento de escritura a mano o cualquier tarea similar no segmentada.

Redes Neuronales Recursivas

Una Red Neural Recursiva es una generalización de una Red Neural Recurrente y se genera aplicando un conjunto fijo y consistente de ponderaciones de forma repetitiva o recursiva sobre la estructura. Las Redes Neuronales Recursivas toman la forma de un árbol, mientras que Recurrent es una cadena. Las redes neuronales recursivas se han utilizado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para tareas como el análisis de sentimientos.

En pocas palabras, el aprendizaje profundo no es más que un método avanzado de aprendizaje automático. Las redes de Deep Learning tratan con datos no etiquetados, que están entrenados. Cada nodo en esta capa profunda aprende el conjunto de características automáticamente. Luego apunta a reconstruir la entrada y trata de hacerlo minimizando las conjeturas con cada nodo que pasa. No necesita datos específicos y, de hecho, es tan inteligente que extrae correlaciones del conjunto de funciones para obtener resultados óptimos. Son capaces de aprender conjuntos de datos gigantescos con numerosos parámetros y formar estructuras a partir de datos no etiquetados o no estructurados.

Ahora, echemos un vistazo a las diferencias clave:

Diferencias:

El futuro con Machine Learning y Deep Learning:

Avanzando más, echemos un vistazo a los casos de uso de Machine Learning y Deep Learning. Sin embargo, se debe tener en cuenta que los casos de uso de Machine Learning están disponibles mientras Deep Learning aún se encuentra en la etapa de desarrollo.

Si bien el aprendizaje automático juega un papel muy importante en la inteligencia artificial, son las posibilidades introducidas por el aprendizaje profundo las que están cambiando el mundo tal como lo conocemos. Estas tecnologías verán un futuro en muchas industrias, algunas de las cuales son:

Servicio al Cliente

El aprendizaje automático se está implementando para comprender y responder las consultas de los clientes con la mayor precisión y rapidez posible. Por ejemplo, es muy común encontrar un chatbot en los sitios web de productos, que está capacitado para responder todas las consultas de los clientes relacionadas con el producto y los servicios posteriores. Deep Learning va un paso más allá al medir el estado de ánimo, los intereses y las emociones del cliente (en tiempo real) y poner a disposición contenido dinámico para un servicio al cliente más refinado.

Industria automotriz

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: ¡esto es lo que debe saber!

Los autos autónomos han estado en los titulares de vez en cuando. Desde Google hasta Uber, todos están intentando hacerlo. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se encuentran cómodamente en su núcleo, pero lo que es aún más interesante es la atención al cliente autónoma que hace que los CSR sean más eficientes con estas nuevas tecnologías. Los CSR digitales aprenden y ofrecen información que es casi precisa y en un período de tiempo más corto.

APRENDER APRENDIZAJE PROFUNDO

Reconocimiento de voz:

El aprendizaje automático juega un papel muy importante en el reconocimiento de voz al aprender de los usuarios a lo largo del tiempo. Y Deep Learning puede ir más allá del papel que juega Machine Learning al introducir habilidades para clasificar audio, reconocer altavoces, entre otras cosas.

El aprendizaje profundo tiene todos los beneficios del aprendizaje automático y se considera que se convierte en el principal impulsor de la inteligencia artificial. Las empresas emergentes, las multinacionales, los investigadores y los organismos gubernamentales se han dado cuenta del potencial de la IA y han comenzado a aprovechar su potencial para hacernos la vida más fácil.

Se cree que la inteligencia artificial y el Big Data son las tendencias que se deben tener en cuenta para el futuro. Hoy en día, hay muchos cursos disponibles en línea que ofrecen capacitación integral en tiempo real en estas tecnologías emergentes más nuevas.

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