¿La red neuronal profunda es realmente un aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un área de algoritmos de aprendizaje automático que tiene varias capas para la extracción y transformación de características, cada capa sucesiva utiliza la salida de la capa anterior como entrada. El aprendizaje profundo incluye el aprendizaje de una representación de datos estructurada y no estructurada profunda y permite construir una solución optimizada desde un algoritmo para resolver problemas de aprendizaje automático.

El aprendizaje profundo es el campo de más rápido crecimiento en el aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para abstraer datos como imágenes, sonido y texto.

El aprendizaje automático es el área más emergente y los campos de rápido crecimiento, y el aprendizaje profundo representa su verdadera ventaja. Esta es una mejor tecnología inspirada en el funcionamiento del cerebro humano. Las redes de neuronas artificiales analizan una gran cantidad de conjuntos de datos para descubrir automáticamente patrones subyacentes, sin intervención humana.

Lee mas…

El aprendizaje profundo es un aspecto de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa de emular el enfoque de aprendizaje que utilizan los seres humanos para obtener ciertos tipos de conocimiento. En su forma más simple, el aprendizaje profundo puede considerarse como una forma de automatizar el análisis predictivo.

Si bien los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático son lineales, los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de complejidad y abstracción cada vez mayores. Para comprender el aprendizaje profundo, imagine un niño cuya primera palabra es perro. El niño pequeño aprende qué es un perro (y qué no lo es) señalando objetos y diciendo la palabra perro. El padre dice: “Sí, eso es un perro” o “No, eso no es un perro”. A medida que el niño continúa señalando objetos, se vuelve más consciente de las características que poseen todos los perros. Lo que hace el niño, sin saberlo, es aclarar una abstracción compleja (el concepto de perro) al construir una jerarquía en la que cada nivel de abstracción se crea con el conocimiento obtenido de la capa anterior de la jerarquía.

La respuesta corta es un rotundo sí. Largo es: no del todo.

Respuesta corta: “Aprendizaje profundo” es el término popularizado (suena más genial …) para redes neuronales profundas. Hoy se usan indistintamente.

Respuesta larga: hay otros modelos más profundos, aunque significativamente menos populares, como SVM profundos o bosques profundos. Para generalizar, lo definiría como una rama del aprendizaje automático que se ocupa de aprender representaciones profundas.

El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo trata con conjuntos de datos con una gran cantidad de características, que están mal definidas e indistinguibles. El aprendizaje profundo se utiliza principalmente para reconocer audio, imágenes y video.

El aprendizaje profundo no es igual a las redes neuronales. Se ha descubierto que las redes neuronales son la mejor técnica disponible para el aprendizaje profundo.

En mi opinión, sí, el aprendizaje profundo es un término más amplio y, por lo tanto, incluye una red neuronal profunda. En el aprendizaje profundo, a partir de algunos datos sin procesar, el algoritmo de aprendizaje puede realizar automáticamente la ingeniería de características, que es lo que hace la red neuronal profunda. Pero en el aprendizaje profundo también hay otras formas, o arquitecturas, además de los anns, pero creo que actualmente los anns son los más populares, así que cuando hablamos de aprendizaje profundo pensamos en redes neuronales profundas.