Hoy hemos preparado una interesante comparativa: red neuronal vs aprendizaje automático. Porque comparar estos dos conceptos es como comparar mozzarella y pizza. ¿Alguna vez has comido una pizza sin mozzarella? Seguramente no. Los conceptos de redes neuronales y aprendizaje automático no se pueden pensar por separado, a pesar de que cierta jerga técnica dificulta la comprensión del proceso. Echemos un vistazo a estas dos ideas esenciales para el análisis de datos hoy, primero brevemente y luego más a fondo.

La capacidad de los modelos estadísticos convencionales para predecir el conocimiento óptimo se ha mejorado con el uso generalizado de big data, poder de procesamiento y diseño. Las empresas utilizan innovaciones de big data y tecnologías complejas como IA, aprendizaje automático, IoT, etc. para mantenerse competitivas en sus respectivas industrias. Al comparar la red neuronal con el aprendizaje automático, porque es realmente clave para comprender cuáles son las necesidades de las empresas.

Una mano amiga: las herramientas de SEO empresarial son cruciales para el análisis de datos

A veces puede ser difícil diferenciar ML y redes neuronales porque tienen muchas similitudes. Por un lado, se basa en las neuronas para llevar a cabo sus operaciones y se basa en la idea de mirar un conjunto de datos y sacar conclusiones de ellos. Ahora, comencemos nuestra comparación entre redes neuronales y aprendizaje automático.

Red neuronal vs aprendizaje automático: Entendiendo el concepto principal

Comenzaremos nuestra comparación entre redes neuronales y aprendizaje automático explicando los conceptos básicos. Una rama o aplicación de la inteligencia artificial se denomina aprendizaje automático (IA). Un sistema puede aprender automáticamente de la experiencia y avanzar sin estar diseñado explícitamente, gracias al aprendizaje automático. El campo del aprendizaje automático está en constante evolución. Comprender la estructura de datos y adaptarla a modelos que las personas puedan usar y comprender es el objetivo del aprendizaje automático.

Las tareas en el aprendizaje automático generalmente se dividen en grupos amplios. Estas categorías describen cómo ocurre el aprendizaje; El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son dos de las técnicas de aprendizaje automático más populares. Si estás ansioso por conocer más detalles sobre estas técnicas, te recomendamos leer nuestro artículo llamado “El aprendizaje activo supera los desafíos de capacitación de ML."

El diseño del cerebro sirvió de inspiración para la red neuronal. Unidades o nodos, que son entidades densamente interconectadas, conforman la red neuronal. Las tecnologías para el aprendizaje profundo incluyen redes neuronales. Por lo general, se enfoca en encontrar soluciones a procedimientos complicados. Una red neuronal típica se compone de varios algoritmos que usan neuronas para modelar datos para el aprendizaje automático.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal está inspirada en el diseño estructural del cerebro humano. El aprendizaje no supervisado utiliza fundamentalmente un modelo de aprendizaje automático (más específicamente, aprendizaje profundo). Una red neuronal se compone de una red de nodos u objetos conectados, cada uno de los cuales realiza un cálculo sencillo. Una red neuronal actúa de manera similar a las neuronas del cerebro humano de esta manera.

Las redes neuronales pueden ayudar a las computadoras en la toma de decisiones y requieren poca intervención humana. Es por eso que pueden aprender y modelar relaciones complejas y no lineales entre los datos de entrada y salida. Pueden realizar las siguientes tareas, por ejemplo.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Al comparar la red neuronal con el aprendizaje automático, es crucial comprender qué es realmente el aprendizaje automático. La inteligencia artificial es el término general para el aprendizaje automático. El aprendizaje automático tiene como objetivo crear dispositivos o sistemas inteligentes que puedan recoger automáticamente el conocimiento de la experiencia sin programación explícita o ayuda externa.

De esta manera, el aprendizaje automático es un proceso que está en constante cambio. El aprendizaje automático intenta comprender la estructura de datos del conjunto de datos e incorporar los datos en modelos ML que las empresas y organizaciones pueden utilizar.

¿Cómo se utilizan las redes neuronales en el aprendizaje automático?

Es casi imposible pensar en redes neuronales aparte del aprendizaje automático. Las redes neuronales son componentes importantes del campo del aprendizaje automático.

Red neuronal en aprendizaje automático

Debido al panorama de datos actual, las redes neuronales representan un cambio de juego importante en la IA y el ML modernos:

• La cantidad de datos necesarios para entrenar redes neuronales sofisticadas se proporciona a través de plataformas de big data, que incluyen análisis de big data y entornos de nube híbridos de alto rendimiento. Asegurar los tipos y cantidades de datos adecuados era un desafío antes del desarrollo de estas tecnologías. Estas dificultades abrieron el reino del potencial de la IA. Las plataformas de datos modernas, por otro lado, ofrecían un entorno en el que las redes neuronales podían trabajar en enormes conjuntos de datos y realizar tareas complejas.
• La computación en la nube de alto rendimiento ahora es una posibilidad gracias a la aceleración de hardware proporcionada por innovaciones como las GPU dedicadas y la Memoria Express no volátil de alto rendimiento. Después de esto, las organizaciones e investigadores comprometidos están en una buena posición para desarrollar sistemas de aprendizaje automático distribuidos y escalables.

El aprendizaje profundo y las redes neuronales ahora tienen una oportunidad real como resultado de estas dos realidades. Los gastos prohibitivos de almacenamiento y poder de cómputo fueron algunas de las críticas más famosas al aprendizaje profundo. Las plataformas de computación en la nube de alto rendimiento reducen estos costos.

Las redes neuronales funcionan mejor a medida que se hacen más grandes

Sin embargo, el aprendizaje profundo y las redes neuronales aún se enfrentan a algunos detractores. Estos incluyen la probabilidad de que las redes neuronales simplemente realicen mejoras cosméticas en sistemas complicados que, sin embargo, parecen complejos para las percepciones humanas con sus limitaciones. Otro argumento afirma que las redes neuronales pueden aprender relaciones complejas entre entradas y salidas sin comprender verdaderamente la causalidad.

Estas preocupaciones no representan un rechazo total de la tecnología, pero enmarcan sus posibilidades, especialmente a la luz de discusiones más generales sobre cómo los sistemas ML abordan la inteligencia.

Sin embargo, los sistemas de aprendizaje automático de redes neuronales han logrado un progreso significativo en muchos campos, como el modelado estadístico, el modelado financiero y de seguros, la optimización y los controles de fábrica, y las interacciones humanas limitadas a través de chatbots.

Aprendizaje automático sin redes neuronales

La reciente revolución en el aprendizaje automático ha sido liderada por el aprendizaje profundo con redes neuronales. Sin embargo, las redes neuronales y el aprendizaje automático no son lo mismo. Sin redes neuronales, existe una amplia variedad de técnicas de aprendizaje automático y la línea que las separa del análisis estadístico tradicional no siempre es clara.

Es una percepción errónea generalizada que estos métodos son siempre superiores a las técnicas de redes neuronales. En algunos casos, un enfoque lineal directo puede incluso producir resultados más rápidos y efectivos. Incluso si eventualmente queremos emplear una red profunda, el uso de métodos más simples puede ayudarnos a comprender mejor el problema al que nos enfrentamos y los datos particulares para desarrollar nuestra estrategia de aprendizaje automático.

Examinaremos los métodos de aprendizaje automático sin redes neuronales en este capítulo. Esto también nos permitirá discutir ideas fundamentales y la estructura general de un flujo de trabajo de aprendizaje automático. Para obtener más detalles, puede consultar nuestro artículo llamado “Optimización del flujo de un proceso de aprendizaje automático: la planificación es la clave."

Red neuronal frente a aprendizaje automático: entrando en más detalles

Examinemos las principales diferencias entre las redes neuronales y el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático utiliza algoritmos avanzados para analizar datos, aprender de ellos y aplicar esos aprendizajes para encontrar patrones interesantes y relevantes. a diferencia de una red neuronal, que utiliza gráficos de neuronas y una variedad de métodos para modelar datos en el aprendizaje automático.

Mientras que una red neuronal configura algoritmos de tal manera que puede tomar decisiones confiables por sí misma, un modelo de aprendizaje automático toma decisiones basadas en lo que ha aprendido de los datos. Por lo tanto, aunque los modelos de aprendizaje automático pueden aprender de los datos, es posible que inicialmente necesiten ayuda humana. Por el contrario, las redes neuronales no requieren asistencia humana porque las capas anidadas dentro de ellas pasan los datos a través de jerarquías de diferentes conceptos, lo que eventualmente les permite aprender de sus errores.

Como acabamos de decir, hay dos tipos de modelos de aprendizaje automático: modelos de aprendizaje supervisado y modelos de aprendizaje no supervisado. Sin embargo, hay cuatro tipos diferentes de redes neuronales: feed-forward, recurrente, convolucional y modular.

Este coche autónomo recuerda el pasado mediante redes neuronales

Un modelo de ML funciona de manera directa: consume datos y obtiene conocimiento de ellos. El modelo ML entrena y se desarrolla con el tiempo a medida que absorbe continuamente nueva información de los datos.. Por otro lado, la estructura de una red neuronal es muy compleja. Se trata de un sistema de nodos interconectados dispuestos en capas, cada uno de los cuales clasifica las características y los datos de la capa antes de transmitir la clasificación a los nodos de la capa inferior.

Al ser adaptables, los modelos de aprendizaje automático cambian constantemente como resultado de nuevas experiencias y datos de muestra. Como resultado, los modelos pueden detectar patrones en los datos. La única capa de entrada, en este caso, son los datos.. Sin embargo, hay numerosas capas presentes incluso en un modelo de red neuronal sencillo. La capa de entrada viene primero, luego una capa oculta y finalmente una capa de salida. En cada capa se pueden encontrar una o más neuronas. Las capacidades computacionales y de resolución de problemas de un modelo de red neuronal se pueden mejorar aumentando el número de capas ocultas dentro de él.

Programación, probabilidad, estadísticas, big data y Hadoop, así como familiaridad con marcos de ML, estructuras de datos y algoritmos., son habilidades necesarias para el aprendizaje automático. Modelado de datos, matemáticas, álgebra lineal, teoría de grafos, programación, probabilidad y estadística son solo algunos de los talentos necesarios para las redes neuronales.

Cuidado de la salud, comercio minorista, BFSI, motores de recomendación de comercio electrónico, transmisión de video en línea, IoT, automóviles autónomos y logística y transporte son solo algunas industrias que utilizan el aprendizaje automático. Por otro lado, las redes neuronales se emplean para abordar una amplia gama de problemas comerciales, incluidos, entre otros, previsión de ventas, validación de datos, investigación de clientes, gestión de riesgos, reconocimiento de voz y reconocimiento de caracteres.

Red neuronal vs aprendizaje automático: ¿Cuántos tipos de redes neuronales existen?

Esta fue una de las preguntas más frecuentes que presenciamos al escribir esta comparación entre redes neuronales y aprendizaje automático. Las redes neuronales se dividen en tres grupos principales. Los tres tipos principales de redes neuronales son la clasificación, el aprendizaje de secuencias y la aproximación de funciones. Hopfield, perceptrón, autocodificadores, redes neuronales convolucionales, mapas autoorganizados, Máquinas Boltzmann, redes de creencias profundas, máquinas de Boltzmann restringidas, redes neuronales de valor continuo, redes neuronales recurrentes y redes de enlace funcional son solo algunos ejemplos de los diversos tipos de redes neuronales.

Red neuronal vs aprendizaje automático: ¿clasificación o regresión de redes neuronales?

Los problemas a gran escala con muchas entradas y muchas salidas se pueden resolver utilizando redes neuronales. Sin embargo, las redes neuronales también tienen limitaciones. La principal aplicación de las redes neuronales es la clasificación. Para la regresión, se desempeñan terriblemente.

Además, y esto es crucial, las redes neuronales requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento. Las redes neuronales no podrán aprender las reglas fundamentales si el conjunto de datos es pequeño. El hecho de que las redes neuronales sean cajas negras es otro inconveniente. Carecen de transparencia. La estructura interna de una red neuronal es difícil de comprender.

Red neuronal vs aprendizaje automático: ¿Cuáles son los principales beneficios de las redes neuronales?

Las redes neuronales tienen varios beneficios, algunos de los cuales se describen a continuación:

• La capacidad de almacenar información en toda la red.: Al igual que en la programación convencional, donde los datos se guardan en la red en lugar de en una base de datos. El funcionamiento de toda la red no se detiene si algunos datos desaparecen de una ubicación.
• Buena tolerancia a las fallas: La corrupción de una o más celdas de redes neuronales artificiales no tiene impacto en la producción de salida. Debido a esto, las redes pueden tolerar mejor los errores.
• Memoria distribuida: Delinear los ejemplos y enseñar a la red de acuerdo con el resultado deseado al proporcionarle esos ejemplos son importantes para que una red neuronal artificial pueda aprender. Los ejemplos elegidos tienen una correlación directa con el desarrollo de la red.
• La capacidad de funcionar con conocimiento incompleto: La salida generada por los datos después del entrenamiento ANN puede ser inadecuada o insuficiente. La importancia de los datos que faltan influye en el desempeño deficiente de la tarea.
• La corrupción a lo largo del tiempo: De hecho, una red se ralentiza e incurre en una degradación relativa con el tiempo. Sin embargo, la red no se corroe inmediatamente.
• La capacidad de entrenar una máquina: Al hacer comentarios sobre situaciones comparables, una red neuronal artificial puede aprender de las experiencias y tomar decisiones.
• La capacidad de procesamiento paralelo: Debido a su capacidad de procesamiento paralelo, estas redes pueden realizar múltiples tareas simultáneamente.

Red neuronal vs aprendizaje automático: ¿una red neuronal es un modelo o un algoritmo?

Las redes neuronales son una colección de algoritmos que están destinados a reconocer patrones y se basan libremente en el cerebro humano. Clasifican o agrupan entradas sin procesar para comprender los datos sensoriales utilizando una forma de percepción de la máquina. Todos los datos del mundo real, incluidas imágenes, sonidos, textos y series temporales, deben convertirse en vectores para que reconozcan los patrones, que son numéricos y están contenidos en ellos.

Red neuronal vs aprendizaje automático: ¿una red neuronal es supervisada o no supervisada?

Mientras escribíamos esta comparación entre redes neuronales y aprendizaje automático, descubrimos que esta es una pregunta frecuente. Esta es una pregunta común; una red neuronal es técnicamente una especie de modelo de aprendizaje automático que se usa típicamente en el aprendizaje supervisado (también conocido como "red neuronal artificial"). Las redes neuronales intentan aproximarse a la forma en que funcionan las neuronas en el cerebro humano conectando una variedad de nodos, cada uno de los cuales está a cargo de un cálculo sencillo. Una red neuronal, a menudo conocida como "red neuronal artificial", es técnicamente una forma de modelo de aprendizaje automático que se utiliza típicamente en aprendizaje supervisado.

Red neuronal vs aprendizaje automático: ¿Pueden las redes neuronales no estar supervisadas?

Sí, pero es un poco más complejo que eso.. La naturaleza de los algoritmos no es ni supervisada ni no supervisada. Depende de cómo se usen. Sin embargo, los codificadores automáticos, las versiones de bosques aleatorios (típicamente modelado supervisado pero que encuentra un nicho en la reducción de dimensionalidad) y otros métodos tradicionalmente supervisados ​​ahora se usan con frecuencia para el aprendizaje no supervisado.

Red neuronal vs aprendizaje automático: ¿cuándo debería usar redes neuronales?

Cuando la precisión es su principal prioridad y tiene acceso a una gran cantidad de datos (así como la capacidad de la computadora, por supuesto), es casi seguro que utilizará una red neuronal. Piensa en la detección del cáncer. Si desea utilizar esto para aplicaciones médicas reales, la precisión no puede verse comprometida.

Por lo general, una red neuronal funcionará bien si se aplica a la tarea adecuada, pero si no es así, puede ser muy difícil determinar por qué. Esto es especialmente cierto para las redes neuronales profundas (que será el caso la mayor parte del tiempo).

Sería un desafío entender por qué la red neuronal produjo la entrada "benigna" cuando estaba tratando de pronosticar el tipo de cáncer y anticipó que la salida sería "maligna". Un enfoque de ML más convencional, como un árbol de decisión, sería mucho más simple de entender.

En el: Los bancos no suelen utilizar las redes neuronales para determinar la solvencia de una persona, ya que tienen que justificar su decisión ante sus clientes.

En conclusión, las redes neuronales pueden no ser tu mejor opción cuando necesitas explicar por qué sucedió algo. En pocas palabras, no puede tomar una decisión basándose únicamente en lo que sugiere su computadora.

Red neuronal vs aprendizaje automático vs aprendizaje profundo vs inteligencia artificial

No podemos terminar esta publicación sin describir brevemente el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial porque el aprendizaje automático y las redes neuronales tienen aplicaciones que se cruzan con ambos campos.

Aprendizaje profundo versus aprendizaje automático

El aprendizaje automático se refiere al uso de algoritmos por parte de las computadoras para aprender de los datos y realizar tareas automáticamente sin programación explícita. El aprendizaje profundo emplea un conjunto sofisticado de algoritmos que están diseñados según el cerebro humano. Esto hace posible procesar datos no estructurados, incluidos texto, fotos y documentos.

Simplemente pon: El aprendizaje profundo es una rama específica del aprendizaje automático, que en sí mismo es un tipo de inteligencia artificial.

• Una red neuronal artificial es un marco en capas de algoritmos utilizados en el aprendizaje profundo.
• El aprendizaje profundo necesita muchos datos para funcionar bien, pero poca participación humana.
• Los requisitos de grandes conjuntos de datos de entrenamiento se pueden cumplir mediante el aprendizaje de transferencia.

IA vs aprendizaje automático

El uso de una red neuronal, que es una colección de algoritmos basados ​​en el cerebro humano, es un método para enseñar a una computadora a imitar el razonamiento humano. A través del aprendizaje profundo, la red neuronal ayuda al sistema informático a desarrollar IA. Debido a su íntima relación, el debate entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se trata esencialmente de cómo interactúan estas dos tecnologías.

La IA es utilizada por computadoras "inteligentes" para imitar el pensamiento humano y llevar a cabo actividades independientes. El proceso por el cual un sistema informático se vuelve inteligente se denomina aprendizaje automático.

Red neuronal vs aprendizaje profundo

Puede ser un desafío distinguir entre el aprendizaje profundo y las redes neuronales en la superficie debido a su gran parecido. Sin embargo, probablemente ya te hayas dado cuenta de que el aprendizaje profundo y las redes neuronales no son lo mismo.

• Un sistema de aprendizaje profundo o red neuronal profunda es una red neuronal con numerosas capas ocultas y numerosos nodos en cada capa oculta. La creación de algoritmos de aprendizaje profundo permite el entrenamiento y la predicción de resultados a partir de entradas complejas.
• En el aprendizaje profundo, el término "profundo" se refiere a la profundidad, o la cantidad de capas ocultas, de la red neuronal. Básicamente, un modelo de aprendizaje profundo es cualquier red neuronal que tiene más de tres capas, que incluyen la capa de entrada y la capa de salida.

A diferencia de las redes neuronales, que se basan en neuronas para transmitir datos en forma de entrada para producir salida con la ayuda de varias conexiones, el aprendizaje profundo está asociado con la transformación y extracción de características que tienen como objetivo construir un vínculo entre los estímulos y las redes neuronales asociadas. respuestas presentes en el cerebro.

¿Cuál es la diferencia entre las redes neuronales y la IA?

Los dispositivos que imitan las habilidades cognitivas humanas se denominan IA. Por otro lado, un sistema de neuronas o nodos artificiales que se basa libremente en las redes neuronales biológicas que componen el cerebro humano se denomina "red neuronal".

Nuestros cerebros contienen algoritmos que se utilizan en redes neuronales para ayudarlos a funcionar. Los patrones numéricos similares a vectores son interpretados por redes neuronales. Estos vectores se traducen utilizando redes neuronales. El trabajo principal de una red neuronal es ordenar y clasificar los datos de acuerdo con las similitudes.

La capacidad de una red neuronal para adaptarse rápidamente a patrones de salida cambiantes es, con mucho, su beneficio más importante. Además, se puede utilizar el aprendizaje supervisado o el aprendizaje no supervisado para lograr este objetivo, de modo que no tenga que cambiarlo cada vez según la información que ofrece.

Conclusión

Estas son algunas de las diferencias clave entre las redes neuronales y el aprendizaje automático. El aprendizaje profundo, que es un subconjunto del aprendizaje automático, incluye redes neuronales en su forma básica. Las redes neuronales son solo una aplicación altamente desarrollada de aprendizaje automático, que actualmente encuentra uso en una variedad de campos.

Podemos resumirlo afirmando que el aprendizaje profundo y las redes neuronales son los próximos pasos en el aprendizaje automático. Muestra cómo una computadora puede hacer un juicio preciso por sí misma sin necesidad de instrucciones de programación. ¡Esto concluye nuestra comparación entre redes neuronales y aprendizaje automático!