Diferencias clave entre Deep Learning y Machine Learning que todo profesional debería conocer !
En el mundo de la inteligencia artificial, Deep Learning y Machine Learning son términos que se utilizan con frecuencia.
¿Qué son?
Machine Learning (ML): La inteligencia artificial que dota a las máquinas de la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente.
Deep Learning (DL): Un subconjunto de ML que utiliza redes neuronales artificiales (ANNs) inspiradas en el cerebro humano para aprender de datos.
Estructura:
ML: Algoritmos más simples con estructuras planas.
DL: ANNs complejas con múltiples capas ocultas que permiten un aprendizaje más profundo. ️
Aprendizaje:
ML: Requiere datos etiquetados o estructurados.
DL: Puede aprender de datos sin etiquetar o no estructurados, extrayendo características automáticamente.
Aplicaciones:
ML: Clasificación de spam, detección de fraude, análisis financiero, recomendaciones de productos.
DL: Reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, traducción automática. ️
En resumen:
El DL es un subconjunto de ML que utiliza ANNs para un aprendizaje más profundo y complejo.
El DL puede manejar datos sin etiquetar y tiene aplicaciones más sofisticadas.
El DL requiere mayor potencia computacional
