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Aprendizaje automático frente a redes neuronales: ¿cuál es la diferencia?

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Introducción

Este artículo examinará máquina lganancias (ML) versus redes neuronales. Luego, conoceremos las similitudes y diferencias entre ellos. El aprendizaje automático y las redes neuronales a veces se utilizan como sinónimos. Aunque las redes neuronales son parte del aprendizaje automático, no son exactamente sinónimos entre sí. Conocer la diferencia entre ellos es muy importante para conocer el funcionamiento interno de los sistemas de IA modernos. Al comprenderlos, también se podrá comprender cómo están evolucionando los sistemas de IA. Por lo tanto, este artículo tiene como objetivo comprender las diferencias entre los componentes clave del aprendizaje automático y las redes neuronales.

Descripción

  • Explore los componentes, tipos, ventajas y aplicaciones clave de los algoritmos de aprendizaje automático y las arquitecturas de redes neuronales.
  • Conozca las diferencias y similitudes entre el aprendizaje automático y las redes neuronales.
Aprendizaje automático frente a redes neuronales: ¿cuál es la diferencia?

Tabla de contenidos.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático se considera un subdominio de Inteligencia artificial . Sus investigadores se centran principalmente en crear algoritmos que las computadoras utilizan para aprender de los datos y hacer predicciones basadas en ellos. En un sistema informático tradicional, todo está codificado. Las computadoras solo siguen instrucciones explícitas, mientras que en el aprendizaje automático aprenden patrones e información basándose en los datos. El aprendizaje automático se ha vuelto tan avanzado que se pueden encontrar fácilmente algunos patrones intrincados que los humanos no pueden entender.

Componentes clave del aprendizaje automático

Algunos de los componentes clave del ML son:

  • Fecha: Los datos son la base del aprendizaje automático. Es la columna vertebral de ML, ayudando algoritmos aprender información de los datos proporcionados. Usamos estos datos para entrenar nuestro modelo (algoritmo) y probarlo para generalizar el modelo.
  • Algoritmos Estos marcos matemáticos ayudan a nuestro modelo a aprender de los datos. Ayudan a descubrir patrones ocultos en nuestros datos. Algunos ejemplos de algoritmos are Árboles de decisión, regresión linealy Máquinas de vectores de soporte.
  • Modelos: El resultado del proceso de entrenamiento de nuestro algoritmo, que tiene información sobre nuestros datos. Conoce los patrones y relaciones en nuestros datos.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático se divide en términos generales en 3 tipos:

  • Aprendizaje supervisado: Este tipo de aprendizaje implica que nuestros algoritmos aprendan de datos etiquetados. Las aplicaciones más comunes de Aprendizaje supervisado son Clasificación y Regresión.
  • Aprendizaje sin supervisión: Como su nombre lo indica, este tipo de aprendizaje implica que nuestro algoritmo aprenda a partir de datos sin etiquetar. No conocemos el resultado correcto o no existe el resultado deseado. Algunas aplicaciones del aprendizaje no supervisado son Clustering y Asociación.
  • Aprendizaje reforzado: El aprendizaje por refuerzo capacita a los agentes para operar en entornos donde reciben recompensas por sus acciones. Penaliza a los agentes por los malos.

Ventajas

  • Automatiza tareas como entrada, limpieza y transformación de datos.
  • Mejora la toma de decisiones con análisis de datos y modelos predictivos.
  • Proporciona información en tiempo real sobre diversos procesos comerciales.
  • Adapta las recomendaciones de productos según el comportamiento del usuario.
  • Identifica patrones inusuales en los datos, lo que resulta útil en la detección de fraude.

Aplicación

  • Diagnóstico: Ayuda en diagnosticando enfermedades a partir de imágenes médicas o datos de pacientes.
  • Manejo de inventario: Optimiza el inventario en función de las previsiones de ventas.
  • Segmentación de clientes: agrupa a los clientes según su comportamiento de compra para realizar marketing dirigido.
  • Recomendaciones de Contenido : sugiere películas, música o artículos según las preferencias del usuario.
  • Creación de contenidos: ayuda a crear contenido como música or obras de arte a través de modelos generativos.
  • Control de calidad: Inspeccione los productos en busca de defectos mediante el reconocimiento de imágenes.
  • Optimización de la Cadena de Suministro: Mejora la logística y gestión de la cadena de suministro.

¿Qué es Redes Neuronales?

Neural Networks es un subdominio del aprendizaje automático. Creándolos para imitar las neuronas presentes en el cerebro humano, que imita la señal que se dispara desde el cerebro. La mayoría de las redes neuronales constan de múltiples capas interconectadas de nodos (neuronas) que procesan y transmiten información. Las redes neuronales destacan en el reconocimiento de imágenes y voz porque encuentran relaciones complejas y complejas.

Componentes clave de las redes neuronales

Algunos de los componentes clave de las redes neuronales son:

  • Neuronas: Las neuronas son las unidades atómicas de una red neuronal. Cada neurona recibe una entrada, realiza algún procesamiento y luego pasa a la siguiente neurona.
  • Capas: Apilamiento de neuronas una encima de otra en capas. Algunas capas genéricas son capas de entrada, ocultas y de salida. Las capas presentes en la red determinan la profundidad y complejidad de las redes neuronales.
  • Pesos y sesgos: Son los parámetros internos presentes en una red neuronal. Estos parámetros cambian a medida que entrenamos nuestras redes neuronales. Son responsables de encontrar y aprender patrones y relaciones complejos.
  • Funciones de activación: Crean no linealidad en nuestra red, lo que nos ayuda a encontrar relaciones complejas de las que no podemos derivar. Algo comun funciones de activación son ReLU, sigmoind, tanH.

Tipos de red neuronal

Las redes neuronales se pueden clasificar en tres tipos según su aplicación:

  • Red neuronal de avance: Este es el tipo más básico de red neuronal. Los datos fluyen en una dirección desde la capa de entrada a la capa de salida, lo que permite que la red neuronal aprenda.
  • Redes neuronales convolucionales (CNN): Estas redes neuronales son una innovación revolucionaria en la visión por computadora. Estas redes neuronales están especializadas en trabajar con imágenes (datos de cuadrícula) y las CNN son buenas para encontrar jerarquías espaciales.
  • Redes neuronales recurrentes (RNN): Estas redes juegan un papel importante en el procesamiento de datos secuenciales. RNN y versiones de RNN como LSTM y GRU son muy buenos manejando datos de texto, lo que ha llevado a una evolución en el campo de PNL.

Ventajas

  • Capaz de identificar patrones y relaciones complejos en los datos.
  • Se puede aplicar a varios problemas, incluida la clasificación, la regresión y la agrupación.
  • Efectivo en dominios como el procesamiento del lenguaje natural, visión de computadoray robótica.
  • Extrae y combina automáticamente características de datos sin procesar.
  • Aprovecha hardware avanzado como GPU y TPU para un entrenamiento e inferencia más rápidos.
  • Capaz de aprender directamente desde las entradas sin procesar hasta las salidas deseadas sin la necesidad de un preprocesamiento extenso.

Aplicación

  • Detección de objetos: Identifica y clasifica objetos en imágenes y videos.
  • Reconocimiento facial: Coincidencias de caras para seguridad y etiquetado de redes sociales.
  • Análisis de los sentimientos: analiza el texto para determinar sentimiento u opinión.
  • Traducción Idioma: traduce texto de un idioma a otro.
  • Asistentes de voz: potencia asistentes virtuales como Siri o Alexa.
  • Transcripción: Convierte el lenguaje hablado en acciones de texto escrito.
  • Sistemas de Control: Gestiona tareas de control complejas en sistemas robóticos.
  • Planificación de ruta: Planifica rutas óptimas para robots en entornos dinámicos.
  • Detección de fraude: Detecta actividades fraudulentas mediante la detección de anomalías.
  • Predicción de mercado: Predice los precios de las acciones y las tendencias del mercado.

Similitudes en el aprendizaje automático y las redes neuronales

  • Enfoque basado en datos: El aprendizaje automático y las redes neuronales crean modelos entrenados con datos para realizar predicciones. Por lo tanto, sin datos, esos algoritmos no conocerían los datos para inferir relaciones.
  • Reconocimiento de patrones: Tanto el aprendizaje automático como las redes neuronales se centran en encontrar patrones en los datos. Como son muy buenos para encontrar patrones, se utilizan en diversas aplicaciones.
  • Aprendizaje adaptativo: Dado que ambos pueden mejorar con más datos y capacitación, se vuelven adaptables con un mayor rendimiento y generalización.

Aprendizaje automático frente a redes neuronales

Aspecto Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) Redes neuronales
Alcance y complejidad Abarca una variedad de algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión y máquinas de vectores de apoyo (SVM). Un subconjunto de ML que se centra en arquitecturas de aprendizaje profundo, incluidas redes neuronales de avance, convolucionales y recurrentes.
Estructura y función Suele utilizar modelos monocapa o poco profundos. Los modelos son más fáciles de interpretar. Utiliza arquitecturas profundas con múltiples capas (capas ocultas), lo que hace que los modelos sean más complejos y difíciles de interpretar.
Entrenamiento de modelos La formación es generalmente más rápida y requiere menos datos y recursos computacionales. La capacitación es computacionalmente intensiva y a menudo requiere hardware especializado (GPU, TPU) y grandes conjuntos de datos para un aprendizaje efectivo.
Ingeniería de características Depende en gran medida de la ingeniería de funciones manual y la experiencia en el dominio para mejorar el rendimiento del modelo. Realiza automáticamente la extracción de características y el aprendizaje de representación, minimizando la necesidad de ingeniería de características manual.
Interpretabilidad del modelo Los modelos son generalmente más interpretables, lo que permite una comprensión y explicación más sencilla de las decisiones. Los modelos suelen ser cajas negras, lo que dificulta interpretar o explicar el razonamiento detrás de las decisiones.
Paradigmas de aprendizaje Incluye aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje por refuerzo. Se centra principalmente en el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo, pero también se utiliza en el aprendizaje no supervisado (por ejemplo, codificadores automáticos).
Tipos de algoritmos Los algoritmos incluyen modelos lineales, modelos basados ​​en árboles, algoritmos de agrupamiento y métodos de conjunto. Los tipos incluyen CNN y RNN de avance y transformadores.
Métricas de rendimiento El rendimiento generalmente se evalúa utilizando métricas como exactitud, precisión, recuperación, puntuación F1, ROC-AUC, etc. Se utilizan métricas similares, pero el rendimiento también se evalúa utilizando funciones de pérdida específicas de la arquitectura (por ejemplo, entropía cruzada, MSE).
Despliegue del modelo Más fácil de implementar e integrar en sistemas existentes. La implementación puede ser más compleja debido a la necesidad de hardware y marcos de inferencia optimizados.
Ajuste de hiperparámetros Los hiperparámetros suelen ser más simples y se pueden ajustar u optimizar manualmente mediante la búsqueda en cuadrícula o la búsqueda aleatoria. Requiere un amplio ajuste de hiperparámetros, que a menudo implica estrategias de búsqueda complejas como la optimización bayesiana o la hiperbanda.

¿Cómo elegir el enfoque correcto?

El problema particular, la disponibilidad de datos y las limitaciones de los recursos influyen en la decisión entre las redes neuronales y el aprendizaje automático tradicional. Las técnicas tradicionales de aprendizaje automático podrían ser más apropiadas cuando se necesita interpretabilidad del modelo y hay pocos datos disponibles. Cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes y complicados, las redes neuronales son la mejor opción porque pueden aprender características automáticamente y lograr una alta precisión.

Las redes neuronales y el aprendizaje automático se están volviendo más confusos a medida que proliferan las arquitecturas sofisticadas y los métodos híbridos. Gracias a técnicas como el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje federado, la aplicabilidad y eficiencia de las redes neuronales están aumentando, mientras que los avances en el desarrollo algorítmico siguen mejorando el aprendizaje automático tradicional.

Conclusión

Las redes neuronales y el aprendizaje automático son componentes esenciales de la inteligencia artificial, cada uno con mejores prácticas y ventajas. Comprender las redes neuronales frente al aprendizaje automático permite a los profesionales explotarlas, impulsando plenamente el progreso en varios sectores. A medida que avance la IA, el futuro de los sistemas inteligentes seguramente dará forma a la interacción entre el aprendizaje automático y las redes neuronales.

Una comprensión profunda de estas ideas permite a las personas y organizaciones tomar decisiones bien informadas y utilizar los recursos adecuados para abordar sus oportunidades y desafíos particulares en el campo rápidamente cambiante de la inteligencia artificial.

Preguntas Frecuentes

P1. ¿El aprendizaje automático es siempre redes neuronales?

R. No, el aprendizaje automático abarca una amplia gama de algoritmos para análisis y predicciones de datos. Las redes neuronales son un tipo específico dentro de este dominio, diseñadas para imitar las neuronas del cerebro. El aprendizaje automático también incluye métodos como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte y agrupación en clústeres, cada uno de ellos adecuado para diferentes tareas y tipos de datos.

P2. ¿Es el aprendizaje automático y las redes neuronales lo mismo?

R. No, el aprendizaje automático es un campo más amplio que involucra varias técnicas para aprender a partir de datos, incluidas la regresión y la agrupación. Las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático, especializado en modelar relaciones complejas a través de nodos interconectados, asemejándose a la estructura neuronal del cerebro humano y sobresaliendo en tareas que involucran datos de alta dimensión.

P3. ¿Cuál es la diferencia entre redes neuronales e inteligencia artificial?

R. La inteligencia artificial (IA) es un campo amplio que tiene como objetivo crear sistemas que simulen la inteligencia humana. Las redes neuronales, un subconjunto del aprendizaje automático dentro de la IA, se centran en procesar datos complejos y reconocer patrones imitando la estructura neuronal del cerebro. La IA incluye técnicas más allá de las redes neuronales, como el razonamiento simbólico y los sistemas expertos.

P4. ¿Se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático dentro de las redes neuronales?

R. Sí, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden integrar dentro de las redes neuronales. Se utilizan técnicas como el descenso de gradiente y la retropropagación para optimizar las redes neuronales. Además, los métodos tradicionales de aprendizaje automático pueden preprocesar datos o combinarlos con redes neuronales para mejorar su rendimiento y abordar aspectos específicos de la tarea de modelado.

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