Aprendizaje profundo vs Aprendizaje automático - Las 6 principales diferencias e infografías

Introducción al aprendizaje profundo vs aprendizaje automático

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son un subconjunto de la inteligencia artificial. En el aprendizaje automático, los datos se envían al algoritmo de aprendizaje automático, buscará información y aprenderá de los datos, y luego tomará la decisión. Por otro lado, el aprendizaje profundo es como un subconjunto del aprendizaje automático, el proceso es casi el mismo, pero con la experiencia, el modelo de aprendizaje profundo se vuelve progresivamente mejor sin ninguna orientación. En este tema, vamos a aprender sobre Deep Learning vs Machine learning.

El modelo de aprendizaje automático necesitaría intervención humana para mejorar el rendimiento del modelo puede ser ajustando parámetros / hiperparámetros. Por ejemplo, si un modelo de aprendizaje automático no puede predecir el resultado correcto, debemos solucionarlo. En el aprendizaje profundo, el modelo aprenderá cometiendo errores y, en consecuencia, ajustará los pesos de los parámetros de entrada. El mejor ejemplo de un modelo de aprendizaje profundo es el sistema de conducción automatizado.

Comparación cara a cara entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático (infografía)

A continuación se muestran las 6 principales diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Diferencias clave del aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático

Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son un subconjunto de la inteligencia artificial. Estas son las principales diferencias clave entre estos dos métodos.

En el aprendizaje automático, el objetivo principal es mejorar el proceso de aprendizaje de los modelos en función de su experiencia de datos de entrada. En el aprendizaje automático, los datos etiquetados o no etiquetados pasarán primero por la ingeniería de datos y su creación. Cuanto más limpios se alimenten los datos, mejor será el modelo. En el caso del aprendizaje profundo, el enfoque se centra más en hacer que un modelo aprenda por sí mismo, es decir, el método de entrenamiento y error para llegar a la solución final.
El aprendizaje automático se inclina hacia la atomización y predice un problema de regresión o clasificación, como predecir si el cliente x pagará un préstamo en función de n número de características. Por otro lado, el aprendizaje profundo intenta crear una réplica de la mente humana para resolver un problema específico. Por ejemplo, al mirar imágenes que reconocen cuál es el gato y cuál es el perro, etc.
En el aprendizaje automático, tratamos con dos tipos de problemas de aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En los datos supervisados de entrada y salida se etiqueta, por otro lado en el aprendizaje no supervisado no lo es. En el caso del aprendizaje profundo, es un paso más allá donde el modelo se acerca al aprendizaje por refuerzo. Por cada error cometido hay una penalización y una recompensa por la decisión correcta.
En el aprendizaje automático, elegimos un algoritmo adecuado (a veces múltiple y luego elegimos el mejor para nuestro modelo), definimos parámetros y proporcionamos datos, el algoritmo de aprendizaje automático aprenderá sobre los datos del tren y al verificar / evaluar con datos de prueba, el modelo será desplegado para una tarea específica. Por otro lado, en el aprendizaje profundo, definimos una capa del perceptrón. Un perceptrón puede considerarse como una neurona en la mente humana. Una neurona recibe información a través de múltiples dendritas, la procesa (toma una pequeña acción / decisión) y con terminales axonales envía la salida a la siguiente neurona en la capa. Del mismo modo, un perceptrón tiene nodos de entrada (procedentes de características de datos de entrada o capa anterior de perceptrón), una función de actuación para tomar una pequeña decisión y nodos de salida para enviar la salida al siguiente perceptrón de la capa.
El proceso para crear un modelo a partir del aprendizaje automático consiste en proporcionar características de datos de entrada, seleccionar un algoritmo de acuerdo con el problema, definir los parámetros e hiperparámetros necesarios, entrenar en el conjunto de entrenamiento y optimizar la ejecución. Evaluar el modelo en los datos de prueba. En el caso del aprendizaje profundo, el proceso es el mismo hasta proporcionar datos de entrada con características. Después de esto, definimos la capa de entrada y salida del modelo con el número de perceptrón. Elegimos el número de capas ocultas requeridas según la complejidad del problema. Definimos Perceptron para cada capa y para cada perceptron la entrada, la función de activación y los nodos de salida. Una vez que se define y luego se alimentan los datos, el modelo se entrenará solo a través de prueba y error.
En el aprendizaje automático, la cantidad de datos necesarios para crear un modelo es comparativamente menor. En el caso del aprendizaje profundo, el método es prueba y error para obtener el mejor resultado posible. Por lo tanto, cuanto más datos estén disponibles para el entrenamiento, más fuerte será el modelo. En el aprendizaje automático, si también aumentamos la cantidad de datos, pero después de un cierto límite, el proceso de aprendizaje se estancará. En caso de aprendizaje profundo, el modelo sigue aprendiendo. Es la complejidad del problema, para un problema complejo se requiere una mayor cantidad de datos.
Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático se utiliza para proporcionar recomendaciones para la transmisión de música. Ahora, para que el modelo tome la decisión de recomendar canciones / álbumes / artistas, verificará la característica similar (gusto musical) y recomendará una lista de reproducción similar. Para el aprendizaje profundo, el mejor ejemplo es la generación automática de texto mientras se busca algo en Google o se escribe un correo electrónico. Un modelo de aprendizaje profundo sugiere automáticamente posibles resultados basados en experiencias previas.

Tabla comparativa de aprendizaje profundo vs aprendizaje automático

Analicemos la principal comparación entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Bases de comparación	Aprendizaje profundo	Aprendizaje automático
Dependencia de datos	Se necesita una cantidad de datos comparativamente grande además de un aumento en el rendimiento de los datos de entrada.	Una cantidad suficiente de datos puede construir un buen modelo. Pero más de lo que se necesita no mejorará el rendimiento como tal.
Dependencia de hardware	Las máquinas de alta gama son imprescindibles.	Puede trabajar en máquinas pequeñas.
Enfoque utilizado	En el aprendizaje profundo, el problema se resuelve de una sola vez utilizando varias capas de neuronas.	Un gran problema se subdivide en varias tareas pequeñas y al final se combinan para construir el modelo ML.
El tiempo necesario para la ejecución.	Se necesita más tiempo para la ejecución. Debido a que varias neuronas usan parámetros de 2 diferentes para construir un modelo.	Comparativamente se necesita menos tiempo de ejecución en el caso de ML.
Featurization	El aprendizaje profundo aprende de los datos en sí y no necesita intervención externa.	La intervención externa es necesaria para proporcionar la información correcta.
Interpretación	Difícil de interpretar el proceso de resolución del problema. Porque varias neuronas resuelven colectivamente el problema.	Fácil de interpretar el proceso en el modelo de aprendizaje automático. Tiene un razonamiento lógico detrás de esto.

Conclusión

Hemos discutido cómo el modelo de aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje profundo son diferentes. Utilizamos el aprendizaje automático cuando la interpretación de datos es simple (no demasiado compleja), para proporcionar automatización en operaciones repetitivas. Utilizamos el modelo de aprendizaje profundo cuando tenemos una gran cantidad de datos, o el problema es demasiado complejo para resolverlo con el aprendizaje automático. El aprendizaje profundo necesita más recursos que el aprendizaje automático, es costoso pero más preciso.

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