Diferencias entre DEEP LEARNING y MACHINE LEARNING

Machine Learning o Aprendizaje automático:

El Machine Learning es un subconjunto, una aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) que ofrece la capacidad al sistema de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin estar programado a ese nivel.

El Machine Learning utiliza datos para entrenar y encontrar resultados precisos. El Deep Learning se centra en el desarrollo de un programa informático que accede a los datos y los utiliza para aprender de sí mismo.

Si quieres saber más: ¿Qué es el Machine Learning?

Deep Learning o Aprendizaje profundo:

El Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning donde entran en relación la red neuronal artificial y la red neuronal recurrente. Los algoritmos son creados de la misma forma que aprendizaje automático, pero consta de muchos más niveles de algoritmos. Todas estas redes del algoritmo se denominan conjuntamente red neuronal artificial. En términos mucho más simples, se replica igual que el cerebro humano ya que todas las redes neuronales están conectadas en el cerebro, que es exactamente el concepto de aprendizaje profundo. Los algoritmos ayudan a resolver todos los problemas complejos que surgen.

Si quieres saber más: ¿Qué es el Deep Learning?

Preguntemos a la IA: ¿Cuáles son las diferencias entre Deep Learning y Machine Learning?

En esta ocasión preguntaremos a la IA de hyperwriteai:

Una vez traducimos, nos da el siguiente texto:

El aprendizaje automático es la disciplina que consiste en diseñar algoritmos que puedan aprender por sí mismos. La clave del aprendizaje automático son los datos: cuantos más datos tengas, mejor será el rendimiento de tu modelo.
El aprendizaje profundo es la disciplina que diseña algoritmos que pueden realizar tareas informáticas complejas como el reconocimiento del habla o la comprensión de datos. La clave del aprendizaje profundo son los datos: cuantos más datos tengas, mejor funcionará tu modelo. La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia de una máquina, y abarca una amplia gama de capacidades que se pueden observar en los seres humanos y otros animales. El objetivo de la IA es crear máquinas que puedan realizar tareas perceptivas, cognitivas y de comportamiento mejor que los humanos.

Principales diferencias entre DEEP LEARNING y MACHINE LEARNING:

Aprendizaje automático

El Machine Learning es un superconjunto del Deep Learning
Los datos representados en el Machine Learning son bastante diferentes en comparación con el Deep Learning, ya que utiliza datos estructurados
El Machine Learning es una evolución de la IA
El aprendizaje automático se compone de miles de puntos de datos.
Resultados: Valor numérico, como la clasificación de la puntuación
Utiliza varios tipos de algoritmos automatizados que giran para modelar funciones y predecir acciones futuras a partir de los datos.
Los algoritmos son detectados por los analistas de datos para examinar variables específicas en conjuntos de datos.
El aprendizaje automático es muy utilizado para mantenerse en la competencia y aprender cosas nuevas.

Aprendizaje Profundo

El Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning
La representación de datos se utiliza en el Deep Learning es bastante diferente, ya que utiliza redes neuronales (ANN).
El Deep Learning es una evolución del Machine Learning. Se trata de la profundidad del aprendizaje automático (Su complejidad).
Big Data: Millones de puntos de datos.
Cualquier cosa de los valores numéricos a los elementos de forma libre, como el texto libre y el sonido.
Utiliza una red neuronal que hace pasar los datos por capas de procesamiento para, interpretar las características y relaciones de los datos.
Los algoritmos se autodeclaran en el análisis de datos una vez que se ponen en producción.
El aprendizaje profundo resuelve problemas complejos de aprendizaje automático.