¿Cuál es la principal diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?

El aprendizaje profundo es un tipo particular de aprendizaje automático relacionado con algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales. Hoy en día, con todo el bombo publicitario, el aprendizaje profundo está recibiendo más atención.

El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial que brinda a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.

La principal diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático es su ejecución a medida que aumenta el tamaño de los datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo necesitan una gran cantidad de datos, por eso, cuando los datos son pequeños, esos algoritmos no funcionan tan bien. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje automático con sus principios de alta calidad ganan en esta situación.

Los algoritmos de aprendizaje profundo dependen en gran medida de las máquinas de gama alta, en comparación con los algoritmos de aprendizaje automático, porque los requisitos de los algoritmos de aprendizaje profundo incluyen GPU que son una parte integral de su funcionamiento. El aprendizaje automático puede funcionar en máquinas de gama baja, la mayoría de las características aplicadas deben ser identificadas por un experto y luego codificadas manualmente según el dominio y el tipo de datos.

Los algoritmos de aprendizaje profundo se esfuerzan por tomar características de alto nivel de los datos. Esta es una parte extremadamente distintiva del aprendizaje profundo y un paso importante por delante del aprendizaje automático. Por lo tanto, el aprendizaje profundo reduce la tarea de desarrollar un nuevo extractor de características para cada problema.

Por lo general, un algoritmo de aprendizaje profundo requiere mucho tiempo para entrenar. Esto se debe a que hay tantos parámetros en un algoritmo de aprendizaje profundo que entrenarlos lleva más tiempo de lo habitual. Mientras que el aprendizaje automático en comparación lleva mucho menos tiempo para entrenar, desde unos pocos segundos hasta unas pocas horas.

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Para abreviar:

Inteligencia artificial – ” Inteligencia humana exhibida por máquinas ”

Aprendizaje automático: ” un enfoque para lograr la inteligencia artificial ”

Aprendizaje profundo: “ Una técnica para implementar el aprendizaje automático”

Objetivo de la IA : dar a una máquina la capacidad de pensar, razonar, aprender, etc.

Objetivo de ML : dar a una máquina la capacidad de aprender cosas.

Objetivo de DL : dar a las máquinas la capacidad de aprender mediante diversos enfoques rápidamente.

Para más detalles aquí.

El aprendizaje profundo es un subcampo de algoritmos que pertenecen al aprendizaje automático; se basan en modelos de redes neuronales y funcionan bien en muestras de gran tamaño en lugar de pequeñas muestras (aquí hay un documento: https://arxiv.org/ftp/arxiv/pape …). Hay muchos más algoritmos dentro del aprendizaje automático que no están relacionados con el aprendizaje profundo o incluso con el modelado predictivo (como la reducción de la dimensionalidad, el aprendizaje no supervisado …). Adjunto un enlace a un PPT que explica los diferentes componentes del aprendizaje automático y qué algoritmos comunes pertenecen a cada uno de estos: https://www.slideshare.net/Colle …

El aprendizaje profundo es solo un algoritmo particular en el arsenal del aprendizaje automático. Ha sido particularmente exitoso en varias aplicaciones, de ahí la exageración. Sin embargo, puede que no sea el mejor algoritmo para todos los problemas.

Supongo que para ser bueno en el aprendizaje automático, debe, entre otras cosas, obtener una comprensión de múltiples algoritmos y sus ventajas y desventajas.

Vea las Figuras 1.4 y 1.5 aquí: http://www.deeplearningbook.org/ …, usted sabría la diferencia. ¡Todo lo mejor!

Una buena respuesta está aquí ¿Cuál es la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning?