Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son las palabras de moda en la industria tecnológica. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son la subdivisión de la tecnología de inteligencia artificial. Si analizamos más, el aprendizaje profundo es una subdivisión de la tecnología de aprendizaje automático.

Si está familiarizado con los conceptos básicos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ¡son excelentes noticias!

Sin embargo, si eres nuevo en el campo de la IA, entonces debes estar confundido. ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

No hay nada de qué preocuparse. Este artículo explicará las diferencias en un lenguaje fácil de entender.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la tecnología que estudia los algoritmos informáticos. Estos algoritmos permiten que el sistema aprenda de los datos o mejore por sí mismo a través de la experiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático hacen predicciones o decisiones sin estar programados explícitamente.

Para hacerlo simple, déjame recordarte algunas aplicaciones de IA que usaste. ¿Recuerdas jugar al ajedrez con una computadora? Sí, esos fueron los primeros días de la IA. Estos juegos de ajedrez fueron el resultado de algoritmos codificados que están diseñados por un programador. Un programador de computadoras pensó en una serie de movimientos inteligentes con los mejores resultados y códigos escritos para estos juegos de ajedrez.

El aprendizaje automático está muy por delante de los primeros días de los algoritmos de IA. Los algoritmos de aprendizaje automático no están diseñados con reglas codificadas para resolver el problema. Estos algoritmos aprenden por sí mismos alimentándolos con datos del mundo real. Significa que a medida que pasa el tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven inteligentes y hacen sus propias predicciones.

Tomemos un ejemplo y entendamos cómo estos algoritmos aprenden por sí mismos. Alimente una colección de imágenes de conejos y ratones al algoritmo ML. Ahora desea identificar las imágenes de conejo y ratón por separado con el uso del algoritmo ML. Debe alimentar datos estructurados al algoritmo ML para que funcione. Ahora etiquete las características específicas del conejo y el ratón en las imágenes y preséntelo al algoritmo ML. Los algoritmos de ML aprenderán las distintas características de estos dos animales a partir de estos datos etiquetados. Continúa identificando millones de imágenes de conejos y ratones según las características que aprendió de las etiquetas.

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¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se compone de neuronas virtuales en la capa sucesiva. El aprendizaje profundo es extremadamente flexible y está inspirado en la función del cerebro humano. El trabajo de cada neurona es analizar la entrada que le llega y decidir si transferir la salida a las siguientes neuronas o no. Cada neurona en una capa está conectada. La red de neuronas puede resolver una gran cantidad de problemas, al igual que el cerebro humano.

Para comprender cómo funciona el aprendizaje profundo, tomemos el mismo ejemplo de identificación de imágenes de conejo y ratón. Para resolver este problema, las redes de aprendizaje profundo adoptarán un enfoque diferente. La ventaja es que no necesita datos estructurados o etiquetados para identificar al animal.

Cuando alimentamos imágenes de conejos y ratones a redes neuronales de aprendizaje profundo, esta entrada pasará a través de una capa diferente de neuronas. Cada capa de neuronas en la jerarquía definirá una característica específica de la imagen y la moverá al siguiente nivel. Ahora, ¿puedes ver la similitud entre las redes de aprendizaje profundo y el cerebro humano? El cerebro humano también resuelve el problema pasándolo a una jerarquía diferente de conceptos y consultas y encontrando una solución.

Una vez que los datos se procesan a través de una capa diferente de la red de neuronas, se creará un identificador específico para clasificar a ambos animales.

Diferencias clave entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

Estos son solo ejemplos básicos para explicar cómo funciona el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Ahora resumamos las diferencias clave:

• El aprendizaje automático requiere datos estructurados y aprendizaje a partir de características etiquetadas. En comparación, Deep Learning no requiere datos estructurados o etiquetados y procesa los datos dentro de la red de neuronas artificiales.

• Los algoritmos de Machine Learning están diseñados de tal manera que aprenden a hacer las cosas con la experiencia. Siempre que no se recibe el resultado deseado, se requiere la intervención humana para volver a entrenar el algoritmo. En comparación, las redes neuronales de aprendizaje profundo aprenden de sus errores y no requieren intervención humana. Sin embargo, si la entrada no es de buena calidad, incluso el aprendizaje profundo puede generar resultados no deseados, ya que producen resultados a través de una red de neuronas en capas.

Como hemos visto en ambos casos, los datos de entrada son fundamentales. La calidad de los datos de entrada decide la calidad de la salida.

Echemos también un vistazo a los usos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo:

Uso de aprendizaje automático

• En una organización que tiene algunos datos estructurados, el aprendizaje automático puede ser útil. Pueden usar estos datos fácilmente para entrenar algoritmos de aprendizaje automático.
• La aplicación inteligente de soluciones de aprendizaje automático puede ayudar en la automatización de varios procesos comerciales.
• También se puede utilizar para desarrollar chatbots.

Uso de aprendizaje profundo

• Cuando una organización maneja una gran cantidad de datos no estructurados, el aprendizaje profundo es una mejor opción.

• En el caso de problemas complejos, el aprendizaje profundo proporciona mejores soluciones.

• El uso del aprendizaje profundo brilla en el caso del procesamiento del lenguaje natural o el reconocimiento de voz.

Demanda de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en ciencia de datos e IA

En una empresa se genera diariamente una cantidad considerable de datos. Mucha información crucial pasa desapercibida debido a la gran cantidad de datos. Ahora las empresas han entendido muy bien el poder del análisis de datos. El procesamiento de datos en profundidad puede generar varios conocimientos que servirán para muchos propósitos comerciales.

El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la ciencia de datos y la inteligencia artificial se están convirtiendo en una parte integral de cada negocio en crecimiento. Estas tecnologías ya han entrado en nuestras vidas también en forma de asistentes modernos. Si observa, ya sea Netflix o Amazon, están utilizando estas tecnologías para el crecimiento de su negocio.

Cuando navegas por un producto específico en Amazon, sin saberlo, estás generando datos. Estos datos son analizados por un científico de datos para comprender su interés. ¿Alguna vez has notado el patrón de anuncios cuando miras YouTube o Netflix? Estos anuncios son de productos similares de su historial de navegación. ¿Como sucedió esto? No es más que ciencia de datos haciendo su trabajo.

Ahora comprenda la conexión entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Data Science se utiliza para hacer análisis y procesamiento de datos. El objetivo principal es extraer resultados significativos para fines comerciales. La ciencia de datos implica no solo el procesamiento de datos, sino también la extracción de datos, la limpieza de datos, el análisis de datos, la visualización de datos y la generación de información procesable. Hay toneladas de datos que pasan desapercibidos en los negocios.

Un científico de datos es una persona responsable de extraer información significativa de estos datos. Al analizar el patrón de datos, los científicos de datos arrojan luz sobre los resultados de producción, el comportamiento del cliente y otros propósitos comerciales. La ciencia de datos es esencial para que las empresas superen a la competencia del mercado y mejoren la satisfacción del cliente.

Entonces, surge la pregunta, ¿cuál es el papel del aprendizaje automático en la ciencia de datos?

En palabras simples, el aprendizaje automático es parte de la ciencia de datos. Como comentamos, los datos se generan en una cantidad masiva en las empresas. Se convierte en una tarea tediosa para un científico de datos trabajar en ello. Así que aquí viene el papel del aprendizaje automático. Machine Learning utiliza estadísticas y algoritmos para procesar y analizar datos. Todo este procesamiento y análisis de datos se realiza sin intervención humana. También puede decir que el aprendizaje automático es una capacidad otorgada al sistema para procesar, analizar y proporcionar información sobre los resultados por sí mismo.

Machine Learning y Deep Learning son algunas de las funcionalidades de la ciencia de datos. Sin embargo, estas tecnologías se utilizan para un propósito distinto en la inteligencia artificial.

El aprendizaje automático, cuando se combina con la IA, se convierte en una combinación poderosa. Ahora las empresas buscan con fuerza la automatización digital. Una de las formas de realizar la automatización de procesos comerciales es con el uso de la Automatización Robótica de Procesos. RPA utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar los procesos comerciales. Ahora los robots están reemplazando a los humanos para el trabajo mundano y repetitivo. Ayuda a las empresas con una mejor utilización de los recursos.

Como puede ver, ML, AI y Data Science juegan un papel crucial en la transformación digital. El hecho es que todas las empresas manejan datos masivos, trabajo repetitivo y clientes exigentes. El mundo entero se está moviendo hacia la transformación digital. En este escenario, la demanda de tecnología como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la IA y la ciencia de datos está de moda.

Habilidades requeridas

Cualquier profesional que esté interesado en la última tecnología y la mejora de sus habilidades puede aprender el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Para seguir una carrera en este campo, el profesional debe ser experto en lo siguiente:

• Requiere una comprensión profunda de las estadísticas, los algoritmos, un experto en dibujar datos de forma de probabilidad y hacer modelos predictivos y la capacidad de resolver matrices de confusión.

• El profesional debe conocer lenguajes de programación como Python, R, C++ y Java.

• Una habilidad muy crucial requerida para el aprendizaje automático es el modelado de datos. Un profesional debe tener una comprensión profunda de cómo funciona el modelado de datos, las medidas de precisión para los errores dados y la estrategia de evaluación del trabajo.

• Junto con la habilidad mencionada anteriormente, los profesionales deben mantenerse actualizados con las últimas tecnologías, herramientas de desarrollo y algoritmos.

¿Cómo dominar las habilidades requeridas?

upGrad es una solución integral para todas sus necesidades tecnológicas. Después de comprender la demanda del mercado y las necesidades individuales de mejora de habilidades, upGrad ha diseñado varios cursos. upGrad ofrece múltiples cursos relacionados con IA, ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Echemos un vistazo a sus cursos:

• Certificación PG en Machine Learning y Deep Learning
• Certificación PG en Aprendizaje Automático y PNL
• Diploma PG en Aprendizaje Automático e IA
• Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA
• Certificación Avanzada en Machine Learning & Cloud
• Certificación PG en Ciencia de Datos
• Diploma PG en ciencia de datos
• Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos

Todos estos cursos están diseñados teniendo en cuenta la demanda de la industria. Estos cursos se describen según las necesidades profesionales de trabajo. A lo largo del curso, los expertos de la industria brindarán su orientación a los estudiantes. Para una mejor experiencia de aprendizaje, se proporcionarán mentores dedicados a los estudiantes.

Quien quiera llevar su carrera al siguiente nivel puede seguir estos cursos. Los criterios mínimos de elegibilidad son cualquier título universitario y no se requiere experiencia en codificación. La mejor parte es después de la finalización; por supuesto, recibirá un prestigioso reconocimiento de IIIT-B.

Conclusión

El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la IA y la ciencia de datos tienen una gran demanda. Las empresas avanzan hacia la transformación digital a un ritmo acelerado. El primer paso hacia el cambio es la automatización y el conocimiento profundo de los datos de la organización.

Según The Hindu, "La máquina gobernará el lugar de trabajo para 2025". El Foro Económico Mundial dice: "Más del 54% de los empleados de la India en 12 sectores necesitan volver a capacitarse para 2022".

La revolución industrial está en su apogeo. Todas las empresas quieren automatizar su proceso. Para ser líderes en el mercado, es crucial tener una comprensión profunda de los requisitos operativos y procesos más rápidos para ahorrar tiempo y satisfacción del cliente.

Es imperativo comprender que las tecnologías avanzan a un ritmo acelerado y que la automatización está de moda. Los robots se harán cargo de todas las tareas de datos repetitivas, mundanas y masivas. En tal escenario, la mano de obra humana se utilizará para un mejor trabajo. Ahora la mejora de las habilidades es obligatoria para permanecer en la competencia.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son la columna vertebral de las últimas tecnologías. Las tendencias también muestran que Machine Learning y Deep Learning jugarán un papel vital en la automatización de procesos comerciales. Por lo tanto, dominar la habilidad que tiene una gran demanda le brindará oportunidades ilimitadas.