Aprendizaje Automático vs Aprendizaje Profundo: Aplicaciones Cotidianas y Diferencias Clave

Definición de Aprendizaje Automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es un campo de la inteligencia artificial basado en la idea de que las máquinas deben poder aprender de la experiencia. En el pasado, nos ha dado coches autónomos, reconocimiento de voz práctico, búsqueda web eficaz… Hoy, el aprendizaje automático es tan omnipresente que todos lo usamos docenas de veces al día sin saberlo.

Usos del Aprendizaje Automático en la Vida Diaria

Salud: El aprendizaje automático crece rápido en salud; usamos datos para evaluar la salud del paciente en tiempo real con sensores y wearables. También ayuda a expertos a analizar datos para identificar señales que lleven a mejores diagnósticos.

Gobierno: Seguridad pública necesita aprendizaje automático por múltiples fuentes de datos que pueden minarse para insights. Analiza datos de sensores, identifica formas de aumentar eficiencia y ahorrar dinero. Ayuda a detectar fraude y minimizar robo de identidad.

Servicios Financieros: Bancos y empresas usan esta tecnología para identificar insights en datos y prevenir fraude. Insights detectan oportunidades de inversión o cuándo operar. Minería de datos identifica clientes de alto riesgo o usa cibervigilancia para detectar señales de fraude.

Transporte: Analizar datos para identificar patrones y tendencias es clave en transporte, que busca rutas más eficientes y predecir problemas para aumentar rentabilidad. Análisis de datos y modelado de ML son herramientas importantes para empresas de reparto, transporte público y otras organizaciones de transporte.

Diferencia entre Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Aprendizaje Profundo:

Combina avances en potencia de cómputo y tipos especiales de redes neuronales para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Las técnicas de deep learning son estado del arte para identificar objetos en imágenes y palabras en sonidos.

Aprendizaje Automático:

La diferencia es que, al igual que modelos estadísticos, el objetivo es entender la estructura de los datos – ajustar distribuciones teóricas bien comprendidas. Con modelos estadísticos hay teoría matemáticamente probada, pero requiere que los datos cumplan supuestos fuertes. El ML se basa en la capacidad de usar computadoras para sondear la estructura de los datos, incluso sin teoría de cómo es esa estructura.

Capacidad del Aprendizaje Automático

La prueba de un modelo de ML es el error de validación en datos nuevos, no una prueba teórica que demuestre una hipótesis nula. Como el ML a menudo usa enfoque iterativo para aprender de datos, el aprendizaje puede automatizarse fácilmente. Se pasan los datos hasta encontrar un patrón robusto. Ahora «Machine Learning» es el tema más interesante y candente para investigadores globales. Inteligencia Artificial y Machine Learning gobernarán el mundo con ayuda de robots en un futuro próximo.

Este artículo ha sido escrito por el Sr. Youssef AIT ALI, parte de nuestro equipo. Haz clic aquí si quieres leer su biografía.