Diferencias entre el aprendizaje automático y la red neuronal
Machine Learning es una aplicación o el subcampo de la inteligencia artificial (IA). Machine Learning permite que un sistema aprenda y progrese automáticamente de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático es una práctica en continuo desarrollo. El objetivo del aprendizaje automático es comprender la estructura de los datos y ajustar esos datos en modelos, estos modelos pueden ser entendidos y utilizados por las personas. En Machine Learning en general, las tareas se clasifican en categorías amplias. Estas categorías explican cómo se recibe el aprendizaje, dos de los métodos de aprendizaje automático más utilizados son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
La red neuronal está inspirada en la estructura del cerebro. La red neuronal contiene entidades altamente interconectadas, llamadas unidades o nodos. Las redes neuronales son tecnologías de aprendizaje profundo. Generalmente se enfoca en resolver procesos complejos. Una red neuronal típica es un grupo de algoritmos, estos algoritmos modelan los datos utilizando neuronas para el aprendizaje automático.
Comparaciones cara a cara entre el aprendizaje automático y la red neuronal (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 5 principales entre el aprendizaje automático y la red neuronal 
Diferencias clave entre el aprendizaje automático y la red neuronal
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las diferencias clave entre el aprendizaje automático y la red neuronal:
- Como se discutió anteriormente, el aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos que analizan los datos y aprenden de los datos para tomar decisiones informadas, mientras que la red neuronal es uno de esos grupos de algoritmos para el aprendizaje automático.
- Las redes neuronales son modelos de aprendizaje profundo, los modelos de aprendizaje profundo están diseñados para analizar con frecuencia los datos con la estructura lógica, como la forma en que los humanos sacaríamos conclusiones. Es un subconjunto de aprendizaje automático.
- Los modelos de aprendizaje automático siguen la función que aprendió de los datos, pero en algún momento, todavía necesita algo de orientación. Por ejemplo, si un algoritmo de aprendizaje automático da un resultado o predicción inexactos, entonces un ingeniero intervendrá y hará algunos ajustes, mientras que, en los modelos de redes neuronales artificiales, los algoritmos son lo suficientemente capaces de determinar por sí mismos, si las predicciones / los resultados son precisos o no.
- La red neuronal estructura / organiza algoritmos en capas de moda, que pueden aprender y tomar decisiones inteligentes por sí mismos. Mientras que en el aprendizaje automático las decisiones se toman en base a lo que ha aprendido solamente.
- Los modelos / métodos de aprendizaje automático o los aprendizajes pueden ser dos tipos de aprendizajes supervisados y no supervisados. En qué parte de la red neuronal tenemos una red neuronal de alimentación directa, una base radial, Kohonen, redes neuronales recurrentes, convolucionales y modulares.
- El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son tareas de aprendizaje automático.
- El aprendizaje supervisado es simplemente un proceso de algoritmo de aprendizaje del conjunto de datos de entrenamiento. El aprendizaje supervisado es donde tiene variables de entrada y una variable de salida, y utiliza un algoritmo para aprender la función de mapeo de la entrada a la salida. El objetivo es aproximar la función de mapeo para que cuando tengamos nuevos datos de entrada podamos predecir las variables de salida para esos datos.
- El aprendizaje no supervisado es modelar la estructura subyacente u oculta o la distribución de los datos para aprender más sobre los datos. El aprendizaje no supervisado es donde solo tiene datos de entrada y no hay variables de salida correspondientes.
- En la red neuronal, los datos pasarán a través de capas interconectadas de nodos, clasificando las características y la información de una capa antes de pasar los resultados a otros nodos en las capas posteriores. La red neuronal y el aprendizaje profundo se diferencian solo por el número de capas de red. Una red neuronal típica puede tener dos o tres capas, en donde la red de aprendizaje profundo puede tener docenas o cientos.
- En el aprendizaje automático, hay una serie de algoritmos que se pueden aplicar a cualquier problema de datos. Estas técnicas incluyen regresión, agrupamiento de k-medias, regresión logística, árboles de decisión, etc.
- Arquitectónicamente, una red neuronal artificial se exhibe con capas de neuronas artificiales, o también se llama como unidades computacionales capaces de tomar datos y aplicar una función de activación junto con un umbral para averiguar si se transmiten los mensajes.
- El modelo simple de red neuronal contiene: La primera capa es la capa de entrada, seguida de una capa oculta y, por último, una capa de salida. Cada una de estas capas puede contener una o más neuronas. Los modelos pueden volverse más complejos, con mayores capacidades de resolución de problemas y abstracción al aumentar el número de capas ocultas y el número de neuronas en una capa dada.
- Existen modelos supervisados y no supervisados que utilizan redes neuronales, la más conocida es la red neuronal de alimentación directa, cuya arquitectura es un gráfico conectado y dirigido de neuronas, sin ciclos que se entrenan utilizando el algoritmo llamado retropropagación.
- El aprendizaje automático, los sistemas de aprendizaje son adaptativos y evolucionan constantemente a partir de nuevos ejemplos, por lo que son capaces de determinar los patrones en los datos. Para ambos datos es la capa de entrada. Ambos adquieren conocimiento a través del análisis de comportamientos previos y / o datos experimentales, mientras que en una red neuronal el aprendizaje es más profundo que el aprendizaje automático.
Tabla comparativa de aprendizaje automático versus red neuronal
A continuación se muestra la 5 comparación más importante entre el aprendizaje automático y la red neuronal
| Comparación básica entre el aprendizaje automático y la red neuronal | Aprendizaje automático | Red neuronal |
| Definición | Machine Learning es un conjunto de algoritmos que analizan datos y aprenden de los datos analizados y utilizan esos aprendizajes para descubrir patrones de interés. | Red neuronal o red neuronal artificial es un conjunto de algoritmos utilizados en el aprendizaje automático para modelar los datos utilizando gráficos de neuronas. |
| Ecosistema | Inteligencia artificial | Inteligencia artificial |
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Habilidades requeridas para aprender |
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| Areas Aplicadas |
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| Ejemplos | Siri, Google Maps y Google Search, etc. | Reconocimiento de imágenes, compresión de imágenes, motores de búsqueda, etc. |
Conclusión - Aprendizaje automático versus red neuronal
Cae bajo el mismo campo de Inteligencia Artificial, en donde la Red Neural es un subcampo del Aprendizaje Automático, el aprendizaje automático sirve principalmente de lo que ha aprendido, en donde las redes neuronales son aprendizaje profundo que potencia la inteligencia más humana como artificialmente. Podemos concluir diciendo que las redes neuronales o los aprendizajes profundos son la próxima evolución del aprendizaje automático. Explica cómo una máquina puede tomar su propia decisión con precisión sin necesidad de que el programador se lo diga.
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Esta ha sido una guía de la principal diferencia entre el aprendizaje automático y la red neuronal. Aquí también discutimos las diferencias clave de Machine Learning vs Neural Network con infografías y la tabla de comparación. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos para obtener más información.
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