La inteligencia artificial es una de las tendencias más populares de los últimos años. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo forman parte de la inteligencia artificial. El diagrama de Venn que se muestra a continuación explica la relación entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo:
Aprendizaje automático El
aprendizaje automático es la ciencia y el arte de hacer que las computadoras actúen según algoritmos diseñados y programados. Muchos investigadores creen que el aprendizaje automático es la mejor manera de avanzar hacia la inteligencia artificial a nivel humano. El aprendizaje automático incluye los siguientes tipos de patrones:
1. Modelo de aprendizaje supervisado
2. Modelo de aprendizaje no supervisado
Aprendizaje profundo El aprendizaje
profundo es un subcampo del aprendizaje automático en el que los algoritmos se inspiran en la estructura y funcionalidad de las redes neuronales artificiales.
Actualmente, todo el valor del aprendizaje profundo proviene del aprendizaje supervisado o del aprendizaje a partir de algoritmos y datos etiquetados.
Cada algoritmo de aprendizaje profundo pasa por el mismo proceso. Consiste en transformaciones jerárquicas no lineales de entradas utilizadas para generar modelos estadísticos como salidas.
Considere los siguientes pasos para definir un proceso de aprendizaje automático:
1. Identificar conjuntos de datos relevantes y prepararse para el análisis.
2. Seleccione el tipo de algoritmo a utilizar.
3. Construir un modelo analítico basado en el algoritmo utilizado.
4. Entrene el modelo utilizando el conjunto de datos de prueba y revisándolo según sea necesario.
5. Ejecute el modelo para generar puntuaciones de pruebas.
Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
En esta parte, comprenderemos la diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Volumen de datos Si bien
el aprendizaje automático maneja grandes cantidades de datos, también es útil para pequeñas cantidades de datos. El aprendizaje profundo, por otro lado, funciona de manera eficiente cuando la cantidad de datos aumenta rápidamente. El siguiente cuadro muestra cómo funcionan el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en términos de volumen de datos.
La dependencia del hardware
es diferente de los algoritmos tradicionales de aprendizaje automáticoÿ