¿Cuál es la diferencia entre el Deep learning y Machine learning? ¿Cuán similares o diferentes son? El Deep learning y Machine learning son dos subconjuntos de inteligencia artificial (IA) que han atraído activamente la atención durante varios años.
Datos y estadísticas interesantes sobre el Deep learning y Machine learning
El salario de un especialista en IA es igual al costo de Roll-Royce Ghost Series II 2017 (según el New York Times).
¿Existe la posibilidad de perder el trabajo debido al progreso de la IA? Según un informe reciente de PwC, es posible. Sugieren que para aproximadamente el 2030, el 38% de todos los trabajos en los EE. UU. podrían ser reemplazados por inteligencia artificial y tecnología de automatización.
El primer programa de IA «The Logic Theorist» fue creado en 1955 por Newell & Simon (Organización Mundial de la Información).
Los investigadores predicen que, para después de 2021, el 85% de la participación del cliente no será humana (Gartner).
El mercado de inteligencia artificial o aprendizaje automático crecerá a $ 5.050 millones para 2021 (Motley Fool).
¿Curioso? Ahora intentemos comprender cuál es la diferencia real entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, y cómo puede usarlos para nuevas oportunidades comerciales.
Deep learning y Machine learning
El Machine learning es un subconjunto de inteligencia artificial asociado con la creación de algoritmos que pueden cambiarse a sí mismos sin la intervención humana para obtener el resultado deseado, alimentándose a sí mismos a través de datos estructurados.
Por su parte, el Deep learning es un subconjunto del Machine learning o aprendizaje automático, donde los algoritmos se crean y funcionan de manera similar al Machine learning, pero hay muchos niveles de estos algoritmos, cada uno de los cuales proporciona una interpretación diferente de los datos que transmite.
Esta red de algoritmos se llama redes neuronales artificiales. En palabras simples, se asemeja a las conexiones neuronales que existen en el cerebro humano.
Diferencias entre Deep learning y Machine learning
La principal diferencia entre el Deep learning y Machine learning se debe a la forma en que se presentan los datos en el sistema. Los algoritmos de Machine learning casi siempre requieren datos estructurados, mientras que las redes de Deep learning se basan en capas de redes neuronales artificiales.
Los algoritmos de Machine learning están diseñados para «aprender» a actuar mediante la comprensión de los datos etiquetados y luego usarlos para producir nuevos resultados con más conjuntos de datos. Sin embargo, cuando el resultado es incorrecto, es necesario «enseñarles».
Las redes de Deep learning no requieren la intervención humana, ya que las capas multinivel de las redes neuronales colocan los datos en una jerarquía de conceptos diferentes, que en última instancia aprenden de sus propios errores.
Los datos lo deciden todo. Es la calidad de los datos lo que determina en última instancia la calidad del resultado.
Vale la pena señalar
Ambos subconjuntos de IA están conectados de alguna manera a los datos, lo que hace posible representar una cierta forma de «inteligencia». Sin embargo, se debe tener en cuenta que el aprendizaje profundo requiere muchos más datos que un algoritmo de aprendizaje automático tradicional.
La razón de esto es que las redes de aprendizaje profundo pueden identificar diferentes elementos en las capas de la red neuronal solo cuando interactúan más de un millón de puntos de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático, por otro lado, son capaces de aprender mediante criterios preprogramados.
Debido al crecimiento de diversas tecnologías, las empresas ahora buscan compañías de consultoría tecnológica para encontrar lo que es mejor para sus negocios.
El desarrollo de la inteligencia artificial también genera crecimiento en los servicios de desarrollo de software, aplicaciones de IoT y blockchain. Actualmente, los desarrolladores de software están explorando nuevas formas de programación que son más propensas al Deep learning y Machine learning.
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