Los SVM son modelos “poco profundos”. Toma su entrada, aplica el modelo, obtiene la salida.
Los algoritmos de aprendizaje profundo son, como su nombre indica, “profundos”. Usted toma la entrada, aplica un modelo, obtiene una representación, aplica un segundo modelo, obtiene una representación de segundo nivel y así sucesivamente hasta su última representación o resultado final.
Los SVM intentan aprender cómo se distribuyen sus datos en un espacio multidimensional para poder clasificar, hacer regresión o cualquier cosa que desee.
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Las arquitecturas de Deep Learning intentan encontrar representaciones abstractas para sus datos que luego le permitirán aplicar efectivamente la clasificación, la regresión u otros algoritmos.
Esas dos cosas pueden sonar similares y conceptualmente son lo mismo, pero la forma en que lo haces es donde las SVM y los algoritmos de aprendizaje profundo difieren.
Luis.
