¿Que aprender primero machine learning o Deep Learning?

Queremos compartir contigo algunos datos para que puedas aprender más sobre la Inteligencia Artificial. Te explicamos en detalle la diferencia entre Deep Learning y Machine Learning, dos categorías de Inteligencia Artificial. Primero, para entender Machine y Deep Learning, es necesario definir…

Qué es un algoritmo Los algoritmos son reglas matemáticas que muestran el procedimiento necesario para resolver un problema. A través de una secuencia lógica y definida de instrucciones, determinan el camino a seguir para realizar una tarea.

Machine Learning

En primer lugar, debemos saber que la tecnología de Machine Learning se basa en un aprendizaje guiado o supervisado que ayudará a la máquina a saber identificar el proceso de forma automática. Entonces, uno de los ejemplos es la categorización del spam en el correo electrónico. La máquina reconocerá que ciertos correos electrónicos son molestos para el usuario y los dirigirá a spam.

El objetivo principal del aprendizaje automático es crear un modelo que resuelva una tarea determinada. La máquina se entrena utilizando grandes cantidades de datos a partir de los cuales aprende y predice.

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

A primera vista, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo imitan la forma en que piensa el cerebro humano. Sin embargo, su principal diferencia está en el tipo de algoritmo que utilizan para llevarlo a cabo. Aunque el aprendizaje profundo es más similar al aprendizaje humano debido a cómo funcionan como neuronas. El aprendizaje automático tiende a utilizar árboles de decisión y redes neuronales de aprendizaje profundo, que están más evolucionadas.

En definitiva, las principales diferencias entre ambas son:

Intervención humana

Aunque ambas disciplinas pueden funcionar de forma autónoma, lo cierto es que el aprendizaje automático requiere de una mayor intervención humana para lograr los resultados esperados; mientras que el aprendizaje profundo puede lograr la autonomía.

Otra diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo está relacionada con la complejidad de sus algoritmos y los recursos que requieren para funcionar.

El uso de algoritmos

Mientras que el aprendizaje automático usa algoritmos para analizar datos, aprender y generar resultados o tomar decisiones basadas en lo aprendido, el aprendizaje profundo estructura algoritmos en neuronas en capas herramientas que te ayudan aprender y generar resultados más precisos.

Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos estructurados y etiquetados para sus predicciones. Esto no quiere decir que no puedan trabajar a partir de datos no estructurados, sino que para ello necesitan realizar una serie de procesos previos para estructurar la información. Los algoritmos de aprendizaje profundo eliminan algunas de estas necesidades de preprocesamiento, ya que pueden trabajar con datos no estructurados y extraer funciones de forma automática o independiente.