diferencias del deep learning vs machine learning

Diferencias entre el deep learning vs machine learning

Cuando se publicaron las primeras historias de ciencia ficción del famoso novelista y científico Isaac Asimov en los años 50s, pocas personas creían que la inteligencia artificial sería algo que realmente nunca iba a existir.

Actualmente, los ingenieros informáticos se debaten cuáles son las diferencias entre el deep learning vs machine learning que, pareciendo tan similares, tienen sus disparidades; pero ¿por qué está ocurriendo esto?

El hecho de que la inteligencia artificial haya dejado de ser ficción y se haya convertido en una ciencia, que ha creado nuevas categorías en las que, por ejemplo, hay que tomar en cuenta cuáles son las diferencias entre el Deep learning vs machine learing. Si una respuesta a esta pregunta, sigue leyendo este artículo.

¿Qué es Deep learning?

Se conoce como el Deep learning el proceso mediante el cual un sistema crea maneras propias de aprender y manejar por sí mismo su base de datos, identificando patrones complejos y miles de fuentes de información mediante algoritmos. Todo esto es posible porque basa sus funciones en la inteligencia artificial que pretende darle a la máquina un comportamiento o procesamiento independiente, sin requerir constantemente la intervención de un programador para su funcionamiento.

¿Qué es el machine learning?

El Machine learning es una disciplina enmarcada dentro de las funciones de la inteligencia artificial para crear sistemas capaces de aprender de manera autónoma. Para ello, estos equipos o “máquinas” deben contar con un software que le permita identificar patrones de mucha complejidad entre muchos otros datos que, por su densidad, pueden llegar a parecer infinitos.

Gracias a este sistema, las máquinas aprender a predecir comportamientos futuros y anticiparse para una búsqueda de datos más efectiva.

¿Cuáles son las diferencias entre el deep learning vs machine learning?

Para conocer las diferencias, resulta pertinente primero conocer cuáles son las similitudes entre ambas.

La similitud principal entre el machine learning y el Deep learning es que ambas funcionan a partir de  la artificial intelligence, que buscar imitar directamente la forma de aprender del cerebro humano para operar de forma supervisada o no. Ahora, hablando de las diferencias, podemos encontrar dos principales.

• En primer lugar, encontramos que el tipo de algoritmo que utiliza cada uno es diferente. En este sentido, el Deep learning se parece más al aprendizaje humano ya que su estructura de redes neuronales artificiales son muy análogas a las que puedes encontrar en un cerebro.
• En segundo lugar, mientras el machine learning acostumbra a usar árboles de decisión, el Deep learning está usando una red artificial neuronal que, en este caso, han sido más desarrolladas que las otras.

Entre otras diferencias considerables tenemos que en el machine learning hay que guiar la máquina, durante la ejecución de cada proceso para que ella misma vaya descifrando los algoritmos y quede registrada como parte de su aprendizaje automático.  

Por el otro lado, el Deep learning tiene un aprendizaje profundo ya que va aprendiendo por sí solo cada input de información que está siendo recibido  en sus redes de big data.

Otra similitud entre ambas es que su funcionamiento se regula con data science para la búsqueda de imágenes por internet a través de un data mining, ponderando los resultados según las coincidencias encontradas.  

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