Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

¿Qué es el aprendizaje automático??

El aprendizaje automático es un conjunto de métodos utilizados para crear programas de computadora que puedan aprender de las observaciones y hacer predicciones. El aprendizaje automático utiliza algoritmos, regresiones y ciencias relacionadas para comprender los datos. Estos algoritmos generalmente pueden considerarse como modelos y redes estadísticas.

Que es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto de métodos de aprendizaje automático. Los datos se analizan a través de múltiples capas de una red de aprendizaje profundo para que la red pueda sacar conclusiones y tomar decisiones sobre los datos. Los métodos de aprendizaje profundo permiten una gran precisión en grandes conjuntos de datos, pero estas características hacen que el aprendizaje profundo sea mucho más intensivo en los recursos que el aprendizaje automático.

Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

Relación con la inteligencia artificial

Durante varias décadas, el aprendizaje automático se ha utilizado como un método para lograr la inteligencia artificial en las máquinas. En esencia, el campo del aprendizaje automático se centra en crear computadoras que puedan aprender y tomar decisiones, lo que hace que el aprendizaje automático sea muy adecuado para la investigación de inteligencia artificial. Sin embargo, no todos los modelos de aprendizaje automático están destinados a desarrollar inteligencia artificial "verdadera" que coincida perfectamente o exceda la inteligencia humana. En cambio, los modelos a menudo están diseñados para investigar problemas específicos y limitados.

El aprendizaje profundo se propuso en las primeras etapas de las discusiones de aprendizaje automático, pero pocos investigadores persiguieron métodos de aprendizaje profundo porque los requisitos computacionales del aprendizaje profundo son mucho mayores que en el aprendizaje automático clásico. Sin embargo, el poder computacional de las computadoras ha aumentado exponencialmente desde 2000, lo que permite a los investigadores hacer grandes mejoras en el aprendizaje automático y la construcción de inteligencia artificial. Debido a que los modelos de aprendizaje profundo se escalan bien con un aumento de los datos, el aprendizaje profundo tiene el potencial de superar obstáculos significativos en la creación de una verdadera inteligencia artificial.

Construcción básica en máquina y aprendizaje profundo

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son algorítmicos. En el aprendizaje automático clásico, los investigadores usan una cantidad relativamente pequeña de datos y deciden cuáles son las características más importantes dentro de los datos que el algoritmo necesita para hacer predicciones. Este método se llama ingeniería de funciones. Por ejemplo, si se enseñara a un programa de aprendizaje automático a reconocer la imagen de un avión, sus programadores harían algoritmos que permitan al programa reconocer las formas, colores y tamaños típicos de los aviones comerciales. Con esta información, el programa de aprendizaje automático haría predicciones sobre si las imágenes se presenta con aviones incluidos.

El aprendizaje profundo generalmente se diferencia del aprendizaje automático clásico por sus muchas capas de toma de decisiones. Las redes de aprendizaje profundo a menudo se consideran "cajas negras" porque los datos se analizan a través de múltiples capas de red que hacen observaciones cada una. Esto puede hacer que los resultados sean más difíciles de entender que los resultados en el aprendizaje automático clásico. El número exacto de capas o pasos en la toma de decisiones depende del tipo y la complejidad del modelo elegido.

Datos y escalabilidad en la máquina y el aprendizaje profundo

El aprendizaje automático tradicionalmente utiliza pequeños conjuntos de datos para aprender y hacer predicciones. Con pequeñas cantidades de datos, los investigadores pueden determinar características precisas que ayudarán al programa de aprendizaje automático a comprender y aprender de los datos. Sin embargo, si el programa se encuentra en información que no puede clasificar en función de sus algoritmos preexistentes, los investigadores generalmente necesitarán analizar manualmente los datos problemáticos y crear una nueva característica. Debido a esto, el aprendizaje automático clásico no suele escala bien con cantidades masivas de datos, pero puede minimizar los errores en conjuntos de datos más pequeños.

El aprendizaje profundo es especialmente adecuado para conjuntos de datos grandes, y los modelos a menudo requieren grandes conjuntos de datos para ser útiles. Debido a la complejidad de una red de aprendizaje profundo, la red necesita una cantidad sustancial de datos de capacitación y datos adicionales para probar la red después de la capacitación. Actualmente, los investigadores están refinando redes de aprendizaje profundo que pueden ser más eficientes y usar conjuntos de datos más pequeños.

Requisitos de rendimiento para la máquina y el aprendizaje profundo

El aprendizaje automático tiene requisitos de rendimiento de la computadora variable. Hay muchos modelos que se pueden ejecutar en la computadora personal promedio. Cuanto más avanzados sean los métodos estadísticos y matemáticos, más difícil es que la computadora procese rápidamente los datos.

El aprendizaje profundo tiende a ser muy intensivo en recursos. Analizar grandes cantidades de información a través de múltiples capas de toma de decisiones requiere mucha energía computacional. A medida que las computadoras se vuelven más rápidas, el aprendizaje profundo es cada vez más accesible.

Limitaciones en el aprendizaje de máquinas y profundos

Tradicionalmente, el aprendizaje automático tiene algunas limitaciones comunes y significativas. El sobreajuste es un problema estadístico que puede afectar un algoritmo de aprendizaje automático. Un algoritmo de aprendizaje automático contiene una cierta cantidad de "error" al analizar y predecir con datos. Se supone que el algoritmo muestra una relación entre las variables relevantes, pero en el sobreajuste, también comienza a capturar el error, lo que conduce a un modelo "ruidoso" o inexacto. Los modelos de aprendizaje automático también pueden ser sesgados hacia las idiosincrasias de los datos con los que fueron entrenados, un problema que es especialmente evidente cuando los investigadores capacitan algoritmos en todo el conjunto de datos disponible en lugar de guardar una parte de los datos para probar el algoritmo contra.

El aprendizaje profundo tiene las mismas trampas estadísticas que el aprendizaje automático clásico, así como algunos problemas únicos. Para muchos problemas, no hay suficientes datos disponibles para entrenar una red de aprendizaje profundo razonablemente precisa. A menudo es prohibitivo o imposible recopilar más datos o simular un problema del mundo real, lo que limita la gama actual de temas para los que se puede utilizar el aprendizaje profundo.

Tabla de comparación para la máquina y el aprendizaje profundo

Resumen de la máquina vs. Aprendizaje profundo

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo describen métodos para enseñar a las computadoras a aprender y tomar decisiones. El aprendizaje profundo es un subconjunto de aprendizaje automático clásico, y algunas divergencias importantes hacen que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático se adapten a diferentes aplicaciones.

• El aprendizaje automático clásico a menudo incluye ingeniería de características de programadores que ayuda al algoritmo a hacer predicciones precisas en un pequeño conjunto de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo generalmente se diseñan con múltiples capas de toma de decisiones para requerir ingeniería de características menos específica.
• El aprendizaje profundo se usa tradicionalmente para conjuntos de datos muy grandes para que las redes o algoritmos puedan ser entrenados para tomar muchas decisiones en capas. El aprendizaje automático clásico utiliza conjuntos de datos más pequeños y no es tan escalable como el aprendizaje profundo.
• Aunque el aprendizaje profundo puede aprender bien en muchos datos, hay muchos problemas en los que no hay suficientes datos disponibles para que el aprendizaje profundo sea útil. Tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático comparten limitaciones estadísticas estándar y pueden ser sesgados si el conjunto de datos de capacitación es muy idiosincrásico o si se recopiló con técnicas estadísticas incorrectas.