Machine Learning vs Deep Learning y sus usos en la vida diaria

Definición de aprendizaje automático

Un aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la creación de modos analíticos. Es un campo de la inteligencia artificial basado en la idea de que la máquina debería poder aprender de las experiencias. En el pasado, el aprendizaje automático nos ha brindado autos sin conductor, reconocimiento de voz práctico, búsqueda web efectiva... El aprendizaje automático es tan omnipresente hoy en día que todos lo usan docenas de veces al día sin saberlo.

Usos del aprendizaje automático en la vida diaria

Cuidado de la salud: El aprendizaje automático es un método de rápido crecimiento en la industria de la salud, que usamos datos para evaluar la salud de un paciente en tiempo real mediante el uso de sensores y dispositivos portátiles. Además, esta tecnología puede ayudar a un experto médico a analizar datos para identificar señales que puedan conducir a mejores diagnósticos.

Gobierno:  Por ejemplo, la seguridad pública necesita el aprendizaje automático, ya que tienen múltiples fuentes de datos que se pueden extraer para obtener información. Analice los datos de los sensores, identifique la forma de aumentar la eficiencia y ahorrar dinero. Además, puede ayudar a detectar fraudes y minimizar el robo de identidad.

Servicios financieros:  La industria financiera como la Banca y otros negocios, utilizan esta tecnología por muchas razones; para identificar información importante en los datos y prevenir el fraude. Los conocimientos pueden identificar oportunidades de inversión o ayudar a los inversores a saber cuándo operar. La minería de datos también puede identificar clientes con perfiles de alto riesgo o utilizar la vigilancia cibernética para detectar señales de advertencia de fraude.

Transporte:  El análisis de datos para identificar patrones y tendencias es clave para la industria del transporte, que se basa en hacer rutas más eficientes y predecir problemas potenciales para aumentar la rentabilidad. Los aspectos de modelado y análisis de datos del aprendizaje automático son herramientas importantes para las empresas de entrega, el transporte público y otras organizaciones de transporte.

Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Aprendizaje profundo:

El aprendizaje profundo combina avances en potencia informática y tipos especiales de redes neuronales para aprender patrones complicados en grandes cantidades de datos. Las técnicas de aprendizaje profundo son actualmente de vanguardia para identificar objetos en imágenes y palabras en sonidos.

Aprendizaje automático:

La diferencia con el aprendizaje automático es que, al igual que los modelos estadísticos, el objetivo es comprender la estructura de los datos:ajustar las distribuciones teóricas a los datos que se entienden bien. Entonces, con los modelos estadísticos, hay una teoría detrás del modelo que se prueba matemáticamente, pero esto requiere que los datos también cumplan con ciertos supuestos sólidos. El aprendizaje automático se ha desarrollado sobre la base de la capacidad de usar computadoras para probar la estructura de los datos, incluso si no tenemos una teoría de cómo se ve esa estructura.

Capacidad de aprendizaje automático

La prueba para un modelo de aprendizaje automático es un error de validación de nuevos datos, no una prueba teórica que prueba una hipótesis nula. Debido a que el aprendizaje automático a menudo utiliza un enfoque iterativo para aprender de los datos, el aprendizaje se puede automatizar fácilmente. Los pases se ejecutan a través de los datos hasta que se encuentra un patrón sólido. En este momento, el "aprendizaje automático" es el tema más interesante y candente para los investigadores de todo el mundo. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático gobernarán el mundo con la ayuda de Robot en un futuro cercano.

Este artículo ha sido escrito por el Sr. Youssef AIT ALI, él es parte de nuestro equipo. Por favor, haga clic aquí si desea leer su biografía.