Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning
Como hemos visto más arriba, lo primero que hay que comprender es que tanto Machine Learning como Deep Learning son dos tipos de Inteligencia Artificial. Sin embargo, en el caso de Machine Learning hablamos de Inteligencia Artificial capaz de adaptarse a nuevas situaciones minimizando la interferencia humana; mientras que Deep Learning es un subtipo de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el proceso de aprendizaje que ocurre en el cerebro humano. Es decir, la diferencia principal que es preciso entender al comparar Deep Learning vs. Machine Learning es que el Deep Learning es un subconjunto de las técnicas de Machine Learning.¿Cuándo usar Deep Learning?
En cierto modo, se puede decir que el Deep Learning es una forma más avanzada de Machine Learning y presenta las siguientes características:-
- Emplea grandes cantidades de datos
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- Es capaz de aprender de forma independiente a partir de esos datos y de errores
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- Requiere de un proceso de entrenamiento más extenso
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- Es capaz de realizar correlaciones no lineales y más completas
- Se basa en redes neuronales artificiales que imitan las redes biológicas neuronales
¿Y Machine Learning?
En otras ocasiones ya hemos hablado de las aplicaciones del Machine Learning, pero vemos ahora algunas de sus características en la comparación entre Deep Learning vs. Machine Learning:-
- Es capaz de usar cantidades de datos más pequeñas
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- Requiere de una intervención humana mayor
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- Capaz de hacer correlaciones lineares más sencillas
- Procesos de entrenamiento más cortos