Qué es mejor machine learning o deep learning

En los últimos tiempos, los productos científicos se vieron ahogados nuevamente vocabulario relacionado 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 manera 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.

Machine Learning y Deep Learning, próximos pero distintas.

Los términos estudio automático y estudio profundo fueron novedad en el planeta tecnológico desde tiempo atrás. O sea merced a el reconocimiento y la implementación masiva de modelos de IA (inteligencia artificial). Poseemos ciertos de estos procesos esenciales en varios puntos de nuestras vidas ahora ocasiones no nos ofrecemos cuenta.

Primeramente, la confusión de los términos en castellano hay que eminentemente a la traducción así de las técnicas. Machine learning (estudio automático) y deep learning (estudio profundo) están íntimamente relacionados o afines si lo examinamos sencillamente por su nombre. La segunda confusión aparece de la aptitud de los dos modelos para estudiar o producir conocimiento de manera sin dependencia, pero como vas a ver ahora, cada uno de ellos tiene formas distintas de desarrollar su capacidad.

Primordiales diferencias entre Deep Learning vs. Estudio automático

Esta es una pregunta común, y si has leído hasta aquí, probablemente ahora sepas que no debería elaborarse de esa forma. Los algoritmos de estudio profundo son algoritmos de estudio automático.

Entonces, es preferible meditar exactamente en qué provoca que la educación profundo sea diferente del estudio automático. En consecuencia, la composición del algoritmo de la red neuronal artificial necesita la menor intervención manual y los requisitos de datos mucho más altos.

Los resultados positivos de Machine Learning y Deep Learning en una compañía

Son bastantes los resultados positivos de utilizar Machine Learning y Deep Learning en una compañía. Ahora explicamos ciertos de ellos.

Merced a la recopilación y estudio de datos, las organizaciones tienen un conocimiento mucho más exacto de sus clientes del servicio, cuáles son sus intereses y qué procuran en el momento en que navegan por Internet.

¿Qué es la educación automático?

Más que nada, el avance de las tecnologías de estudio automático se dió desde 1980. No obstante, el término ahora fue definido en 1959 por el ingeniero de IBM Arthur L. Samuel. El día de hoy, la compañía informática define la educación automático (de esta forma lleva por nombre en castellano) como una rama de la IA (inteligencia artificial) que se enfoca en la utilización de datos y algoritmos para imitar la manera en que la gente aprenden y prosperar su precisión gradualmente.

Normalmente, este grupo de tecnologías usa algoritmos entrenados mediante múltiples métodos estadísticos para investigar datos, estudiar de ellos y después llevar a cabo conjeturas o sugerir probables resoluciones. La educación automático se puede emprender de distintas formas, como la educación supervisado (el algoritmo recibe datos ahora etiquetados y el género de contestación que se estima), no supervisado (el algoritmo recibe un grupo de datos no etiquetados y debe hallar sus patrones) y estudio por refuerzo. (el algoritmo aprende del ambiente a través del refuerzo positivo o negativo).