Que aprender primero machine learning o deep learning

Primeramente, tenemos la posibilidad de decir que la educación profundo deja que la máquina aprenda por sí sola de los fallos y de la información que recibe. Nuestro algoritmo identifica patrones y anomalías para hacer un modelo del que estudiar y impedir futuros fallos. La educación profundo puede conjuntar factores para adivinar un resultado y cotejarlos con el resultado preciso. Con esta función, los factores se ajustan y la máquina puede conseguir un excelente resultado de manera directa.

Un ejemplo evidente de esta tecnología lo logramos hallar en Fb con el etiquetado de fotografías. La comunidad es capaz, merced al estudio profundo, de advertir los semblantes que son perceptibles y la localización de la fotografía.

Estudio profundo vs estudio automático

Primero definamos qué es la educación profundo. Es otro giro en la educación automático, al tiempo que la educación automático trata de lograr que las máquinas funcionen aprendiendo de forma automática desde las premisas iniciales, la educación profundo se define con una palabra: sin dependencia.

La educación profundo es un sistema que busca lograr que la educación automático sea autónomo pero sin intervención humana. Quiere decir que el sistema funcionaría como lo haría el sistema inquieto humano, respondiendo a estímulos externos, lo que procede de la detección de determinadas especificaciones en las proporciones de datos.

Este producto es el primero de una serie dedicada al Deep Learning: tras enseñar el desempeño y desempeño de las redes neuronales generalmente, en los próximos artículos descubrirás en aspecto los primordiales géneros de redes y su arquitectura, tal como tal como los distintos métodos y ejemplos de apps de Deep Learning hoy en día. Empecemos nuestra Introducción al estudio profundo sin más ni más preámbulos.

En los últimos tiempos, un nuevo diccionario ha inundado de productos científicos relacionados con la aparición de la IA (inteligencia artificial) en la sociedad de la cual formamos parte, y a veces resulta bien difícil comprender qué es lo que significa. En el momento en que charlamos de IA (inteligencia artificial), de forma frecuente hablamos a tecnologías similares como la educación automático o la educación profundo. 2 términos que se usan bastante con apps cada vez mayores, pero que no en todos los casos están bien establecidos. Primero, observemos estas tres definiciones fundamentales:

• IA (inteligencia artificial): es un campo de investigación que reúne todas y cada una de las técnicas y métodos que tienden a entender y reproducir la desempeño del cerebro humano.
• Estudio automático: este es un grupo de técnicas que brindan a las máquinas la aptitud de estudiar de manera automática un grupo de reglas desde los datos. En contraste a la programación, consistente en realizar reglas predeterminadas.
• Estudio profundo: es una técnica de estudio automático fundamentada en el modelo de red neuronal: se amontonan decenas o aun cientos y cientos de capas de neuronas para añadir mucho más dificultad a la capacitación de reglas.

La precisión importa

Continuando con el ejemplo del animal, un algoritmo de estudio automático puede ser realmente exacto para detectar un ratón. Solo debemos contarte las peculiaridades básicas de uno de estos animales (por servirnos de un ejemplo, una extendida cola de tamaño notable y sin pelo). Desde los requisitos que comunmente cumplen los ratones, el algoritmo lleva a cabo sus reglas. Por otra parte, ¿va a ser con la capacidad de detectar un ratón al que le falta la cola?

Los algoritmos de estudio profundo marchan en capas que dismuyen el margen de fallo. Cada cubierta hace su juicio y lo combina con el resultado de la cubierta previo. Cuanta mucho más información reciba y procese, mucho más precisa va a ser. Vas a llegar a un punto en el que lograras ver un ratón borroso sin cola escondido en la esquina de la fotografía.

Mi contestación

Estimado Jon Gracias por tomarse el tiempo para poder ver mi perfil y por ofrecerme la posibilidad de ser una parte de su aparato; Estaría feliz de trabajar con todos ustedes (A propósito, ¿puedo preguntarles de qué manera hallaron mi perfil?) Miré el trabajo que están teniendo en cuenta y estoy interesadísimo. ¿Solo necesito utilizar en el sitio? o precisas algo mas? Si deseas y tienes tiempo para una videollamada, voy a estar libre tras las 12:00 a 20:00 horas. (Mi región horaria es exactamente la misma que la de Guadalajara). Espero tener novedades suyas a su debido tiempo.