Machine Learning vs Redes Neuronales: ¿Cuál es la Diferencia?

La inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) se han entrelazado tan profundamente en nuestra vida cotidiana y tan rápido que nos hemos acostumbrado a ellos sin siquiera conocer sus connotaciones. Para la mayoría de las personas, AI, ML y DL son lo mismo. Sin embargo, aunque estas tecnologías están interrelacionadas, tienen diferencias innatas.

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Hoy, arrojaremos luz sobre una de esas fuentes de confusión masiva: el aprendizaje automático frente a la red neuronal.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático cae bajo el lienzo más grande de la inteligencia artificial. Machine Learning busca construir sistemas o máquinas inteligentes que puedan aprender y entrenarse automáticamente a través de la experiencia, sin ser programados explícitamente ni requerir ninguna intervención humana.

En este sentido, Machine Learning es una actividad en continua evolución. El aprendizaje automático tiene como objetivo comprender la estructura de datos del conjunto de datos en cuestión y acomodar los datos en modelos ML que pueden ser utilizados por empresas y organizaciones.

Los dos métodos principales de ML son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Obtenga más información sobre los tipos de aprendizaje automático.

¿Qué es una Red Neuronal?

La estructura del cerebro humano inspira una Red Neuronal. Es esencialmente un modelo de Machine Learning (más precisamente, Deep Learning) que se utiliza en el aprendizaje no supervisado. Una red neuronal es una red de entidades interconectadas conocidas como nodos en los que cada nodo es responsable de un cálculo simple. De esta forma, una Red Neuronal funciona de manera similar a las neuronas del cerebro humano.

Leer: Deep Learning vs Red neuronal

Aprendizaje automático frente a red neuronal: diferencias clave

Veamos las diferencias principales entre el aprendizaje automático y las redes neuronales.

1. El aprendizaje automático utiliza algoritmos avanzados que analizan datos, aprenden de ellos y utilizan esos aprendizajes para descubrir patrones significativos de interés. Mientras que una red neuronal consiste en una variedad de algoritmos utilizados en el aprendizaje automático para el modelado de datos utilizando gráficos de neuronas.

2. Mientras que un modelo de aprendizaje automático toma decisiones de acuerdo con lo que ha aprendido de los datos, una red neuronal organiza los algoritmos de manera que pueda tomar decisiones precisas por sí mismo. Por lo tanto, aunque los modelos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos, en las etapas iniciales pueden requerir alguna intervención humana.

Las redes neuronales no requieren la intervención humana ya que las capas anidadas en su interior pasan los datos a través de jerarquías de varios conceptos, lo que eventualmente las hace capaces de aprender a través de sus propios errores.

3. Como mencionamos anteriormente, los modelos de aprendizaje automático se pueden clasificar en dos tipos: modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Sin embargo, las redes neuronales se pueden clasificar en redes neuronales feed-forward, recurrentes, convolucionales y modulares.

4. Un modelo de ML funciona de manera simple: se alimenta con datos y aprende de ellos. Con el tiempo, el modelo de ML se vuelve más maduro y capacitado a medida que aprende continuamente de los datos. Por el contrario, la estructura de una Red Neuronal es bastante complicada. En él, los datos pasan por varias capas de nodos interconectados, donde cada nodo clasifica las características e información de la capa anterior antes de pasar los resultados a otros nodos en capas posteriores.

5. Dado que los modelos de Machine Learning son adaptables, evolucionan continuamente aprendiendo a través de nuevos datos de muestra y experiencias. Por lo tanto, los modelos pueden identificar los patrones en los datos. Aquí, los datos son la única capa de entrada. Sin embargo, incluso en un modelo de red neuronal simple, hay varias capas.

La primera capa es la capa de entrada, seguida de una capa oculta y finalmente una capa de salida. Cada capa contiene una o más neuronas. Al aumentar la cantidad de capas ocultas dentro de un modelo de red neuronal, puede aumentar sus capacidades computacionales y de resolución de problemas.

6. Las habilidades requeridas para Machine Learning incluyen programación, probabilidad y estadísticas, Big Data y Hadoop, conocimiento de marcos de ML, estructuras de datos y algoritmos. Las redes neuronales exigen habilidades como modelado de datos, matemáticas, álgebra lineal y teoría de gráficos, programación, probabilidad y estadística.

7. El aprendizaje automático se aplica en áreas como atención médica, comercio minorista, comercio electrónico (motores de recomendación), BFSI, automóviles autónomos, transmisión de video en línea, IoT y transporte y logística, por nombrar algunos. Las redes neuronales, por otro lado, se utilizan para resolver numerosos desafíos comerciales, incluida la previsión de ventas, la validación de datos, la investigación de clientes, la gestión de riesgos, el reconocimiento de voz y el reconocimiento de caracteres, entre otras cosas.

Conclusión

Estas son algunas de las principales diferencias entre el aprendizaje automático y las redes neuronales. Las redes neuronales son esencialmente una parte del aprendizaje profundo, que a su vez es un subconjunto del aprendizaje automático. Entonces, las redes neuronales no son más que una aplicación muy avanzada de aprendizaje automático que ahora está encontrando aplicaciones en muchos campos de interés.

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