Aprendizaje automático frente a redes neuronales: diferencia y comparación

El aprendizaje automático y las redes neuronales ya están arraigados en todas las profesiones. Durante años, los algoritmos han intentado generar estimaciones correctas con la menor interacción humana posible.

El aprendizaje automático y las redes neuronales son dos ejemplos de enfoques de inteligencia artificial que intentan mejorar el rendimiento y la comprensión de la informática.

Puntos clave

1. El aprendizaje automático abarca varios algoritmos y técnicas, incluidas las redes neuronales, para analizar y aprender de los datos.
2. Las redes neuronales, inspiradas en el cerebro humano, son un tipo específico de aprendizaje automático que sobresale en tareas de reconocimiento de patrones.
3. Las técnicas de aprendizaje automático se pueden aplicar sin redes neuronales, mientras que las redes neuronales requieren un enfoque especializado para el aprendizaje y la optimización.

Aprendizaje automático frente a redes neuronales

El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite que los sistemas mejoren su rendimiento en función de la experiencia. Las redes neuronales son un tipo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano y consisten en nodos interconectados que procesan datos para identificar patrones y hacer predicciones.

El aprendizaje automático se ocupa del uso de información y algoritmos para imitar la forma en que los humanos adquieren información. La atención médica, el filtrado de spam, el reconocimiento de voz y el aprendizaje automático son algunos de los campos que utilizan el aprendizaje automático.

Además, el aprendizaje automático es una forma más avanzada de inteligencia artificial. El aprendizaje automático produce resultados numéricos, como la categorización de puntuaciones.

Una infraestructura de red completa que consta de vértices o tipos de redes se conoce como red neural. Funciona de la misma manera que lo hacen las neuronas en el cerebro humano.

Este red neural luego puede realizar tareas como segmentación, clasificación, coincidencia de patrones, traducción automática, reconocimiento de caracteres y más. Esto ayuda en la resolución de una variedad de problemas de IA.

Tabla de comparación

Parámetros de comparación	Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)	Redes neuronales
Definición	Machine Learning es una colección de algoritmos que recopilan y analizan datos, los comprenden y aplican lo que han aprendido para encontrar patrones e información.	Las redes neuronales se basan en principios que se encuentran en el cerebro que ayudan en su funcionamiento.
capas	Los datos son la única capa de entrada en Machine Learning.	Hay varias capas incluso en un modelo de red neuronal simple.
Estructura	Un modelo de aprendizaje automático funciona de manera simple: se alimenta de datos y se desarrolla como resultado de ello.	La estructura de una red neuronal, por otro lado, es extremadamente compleja.
Clasificado	Modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.	Feed-forward, convolucional, recurrente y modular
Organiza	El modelo de Machine Learning toma decisiones basadas en lo que ha aprendido de los datos.	Una red neuronal organiza algoritmos de tal manera que puede tomar decisiones confiables por sí misma.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

La inteligencia artificial y la informática son subconjuntos del aprendizaje automático. El objetivo del aprendizaje automático es centrarse en el uso de información y algoritmos para imitar cómo los humanos adquieren información.

Los algoritmos de aprendizaje automático usan datos de muestra para crear un modelo llamado datos de entrenamiento. El aprendizaje automático tiene una variedad de usos prácticos.

La atención médica, el filtrado de spam, el reconocimiento de voz y el análisis de datos son algunos de los campos que utilizan el aprendizaje automático. En muchos sectores, el aprendizaje automático es beneficioso porque desarrollar algoritmos tradicionales es un desafío.

En el mundo corporativo, el aprendizaje automático se conoce como análisis predictivo. En consecuencia, el aprendizaje automático es una técnica para obtener resultados precisos mediante la combinación de algoritmos sofisticados.

El aprendizaje automático se centra en la creación de programas informáticos que analizan la información y la utilizan para sus propias necesidades. Además, el aprendizaje automático es un tipo más avanzado de inteligencia artificial.

El aprendizaje automático tiende a producir resultados numéricos, como la categorización de puntajes.

La agricultura, la astrofísica, las finanzas, la investigación traslacional, la extracción de información, la atención médica, la publicidad, los problemas médicos y la búsqueda en Google son ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático. El aprendizaje automático tiene algunos inconvenientes, como la imposibilidad de proporcionar los resultados deseados.

Además, el aprendizaje automático puede verse influenciado por varios sesgos de datos.

¿Qué es Redes Neuronales?

Una red neuronal es una colección de neuronas que simula la complejidad del cerebro de un ser humano, especialmente de los humanos. Su fundamento teórico se enunció inicialmente en 1873, luego se realizaron diferentes investigaciones sobre el tema.

Las redes neuronales están en el corazón de todo el sistema de AI.

La tecnología se construye a partir de agrupaciones de neuronas funcionalmente conectadas. Cada célula puede estar vinculada a varias otras neuronas, formando una gran red.

Funcionan de la misma manera que lo hace un cerebro genuino en términos de capacidad cognitiva. Como resultado, influyó en el diseño de varios conjuntos de ayuda.

Las redes neuronales tienen una amplia gama de usos.

El sistema de reconocimiento, el reconocimiento de secuencias, la detección de spam de correo electrónico, la recopilación de datos, el problema clínico, el juego táctico y el juicio son solo algunos de ellos. Debido a estas capacidades, esta técnica se ha abierto camino en una variedad de equipos en todo el mundo.

Sin embargo, existen varios inconvenientes en las redes neuronales en comparación con la IA.

Esta red debe entrenarse durante un período de tiempo mucho más largo antes de que pueda realizar una función particular. Además, a diferencia del primero, su eficiencia es menos eficiente.

Sin embargo, la red siempre se está mejorando para convertirse en un sistema de borde.

Principales diferencias entre el aprendizaje automático y las redes neuronales

1. Machine Learning es un conjunto de herramientas y técnicas que interpretan datos, entrenan a partir de ellos y luego usan lo que han aprendido para encontrar patrones interesantes, mientras que las redes neuronales se basan en algoritmos que se encuentran en nuestro cerebro que ayudan en su función.
2. Los modelos de Machine Learning son adaptables, lo que significa que aprenden de muestras de datos y encuentros adicionales y evolucionan con el tiempo. Como resultado, los modelos pueden detectar tendencias en los datos. Solo una capa de entrada son datos en este caso. Hay varias capas incluso en un modelo de red neuronal simple.
3. Un modelo de aprendizaje automático funciona de manera sencilla: se alimenta de información y mejora a partir de ella. A medida que aprende de los datos, el modelo de ML se vuelve cada vez más experimentado y desarrollado con el tiempo. La estructura de una red neuronal, por otro lado, es muy compleja.
4. Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en dos categorías: supervisados ​​y aprendizaje sin supervisión modelos Los cuatro tipos de redes neuronales son redes neuronales de avance, recurrentes, convolucionales y modulares.
5. Una red neuronal organiza los algoritmos para que puedan tomar decisiones precisas por sí mismos, mientras que un modelo de aprendizaje automático actúa en función de lo que ha aprendido de la información.

Referencias

1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685

Última actualización: 13 julio, 2023