APRENDIZAJE PROFUNDO Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

¿Qué son y sobre todo en que se diferencian estas dos formas de aprendizaje?

La línea que separa ambos conceptos es fina pero precisa. Uno se engloba en el otro y eso puede llevar a confusiones.

El aprendizaje profundo se engloba en el aprendizaje automático y es por ello por lo que sus límites resultan en ocasiones difusos.

El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales. Cada nueva información es analizada y usada por la siguiente para poder predecir y aprender automáticamente.

Es perfecto para datos no estructurados, vídeos, imágenes…y es justo ahí donde está su mayor diferencia con respecto al aprendizaje automático, es necesario aportarle numerosos datos para entrenarlo y lograr predicciones y características automáticas.

Podemos hablar de una desventaja del aprendizaje profundo, y es que necesita mucho tiempo para entrenarse y lograr así los resultados para los que se creó.

El aprendizaje automático incluye la ya citada Inteligencia artificial y se vale de técnicas como el aprendizaje profundo para mejorar en base a la experiencia.

En el aprendizaje automático debemos indicar al algoritmo como hacer la predicción. No necesita gran número de datos para poder hacer predicciones y los resultados son casi automáticos.

Si ponemos un ejemplo entenderemos mejor las funciones de ambos.

Ante la identificación de un objeto cotidiano como puede ser un coche, el aprendizaje automático reconoce las diferentes características del mismo y las analiza para poder aplicar el algoritmo y predecir el resultado (también conocido como salida), pasa por numerosas fases que previamente se han concertado y fijado.

Usando este mismo ejemplo, el aprendizaje profundo simplemente con ver la imagen de entrada ya consigue analizarla y aplicar sus algoritmos por los que da una salida o respuesta directa.

Es por todo esto por lo que el aprendizaje automático es perfecto para resolver problemas de todo tipo, sin embargo, el aprendizaje profundo se suele usar en exclusividad para problemas de mayor complejidad.

Un nuevo mundo, repleto de Algoritmos y predicciones y aplicable a numerosos ámbitos, que nos puede acercar y facilitar el día a día.

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