¿Cuál es la diferencia entre el reconocimiento de patrones estadísticos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

Desde la inteligencia artificial hasta las redes neuronales artificiales, desde el aprendizaje automático hasta el aprendizaje profundo y desde la visión por computadora hasta el reconocimiento de patrones estadísticos, la gama casi infinita de terminología de inteligencia artificial no es más que el inevitable efecto secundario de un avance altamente acelerado de este campo.

Pero estas no son solo palabras de moda tontas que usamos para sonar geniales, y si bien para el Joe promedio, todos estos términos tienden a sonar parecidos, es simplemente porque muchos de ellos se han usado de manera más o menos intercambiable en la prensa popular. Sin embargo, existen diferencias sutiles y no tan sutiles, y en este artículo intenté desenredar y desmitificar algunos de estos conceptos. ¡Dale una lectura y avísame si resultó ser útil!

Lo primero se hace con la ayuda de lo segundo. En el aprendizaje automático, los datos con patrones se agrupan o clasifican con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo es donde los datos se observan profundamente, así como extraer patrones de forma nativa como lo hacemos los humanos para entrenar a nuestro cerebro a reconocer las cosas.

El aprendizaje automático es una tarea, puede utilizar técnicas estadísticas o técnicas de aprendizaje profundo para realizar esa tarea.