Diferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales
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La principal diferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales es que la el aprendizaje automático se refiere al desarrollo de algoritmos que pueden analizar y aprender de los datos para tomar decisiones, mientras que las redes neuronales son un grupo de algoritmos en el aprendizaje automático que realizan cálculos similares a las neuronas en el cerebro humano.
El aprendizaje automático es la técnica de desarrollar algoritmos de autoaprendizaje que pueden analizar datos, aprender de ellos, reconocer patrones y tomar decisiones en consecuencia. Es una subcategoría de Inteligencia Artificial. El aprendizaje automático utiliza varios algoritmos. La red neuronal es una de ellas. Estos conceptos se utilizan ampliamente en diversos campos, como medicina, robótica, fabricación y agricultura..
Áreas clave cubiertas
1. ¿Qué es el aprendizaje automático?
- Definición, Tipos, Funcionalidad
2. ¿Qué es redes neuronales?
- Definición, Tipos, Funcionalidad
3. Diferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales
- Comparación de diferencias clave
Términos clave
Inteligencia artificial, Red de retroalimentación, Red de alimentación directa, Aprendizaje automático, Redes neuronales, Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos, aprenden de ellos y toman decisiones. Utiliza métodos estadísticos y permite mejorar la máquina con experiencia..
Figura 1: Aprendizaje automático
Hay dos tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En aprendizaje supervisado, hay variables de entrada (x) y variables de salida (y). El algoritmo se entrena asignando las entradas a las salidas (y = f (x)). Cuando se proporciona una nueva entrada, el algoritmo debe predecir la salida. La regresión lineal, la máquina de vectores de soporte y los bosques aleatorios son algunos ejemplos de aprendizaje supervisado.
En aprendizaje sin supervisión, sólo hay datos de entrada (x). No hay datos de salida. En este tipo, no es necesario entrenar el algoritmo. En su lugar, descubre los patrones en los datos de entrada por su cuenta. Un algoritmo principal de aprendizaje no supervisado es el agrupamiento. Identifica las instancias similares y las agrupa para crear grupos. Por lo general, el aprendizaje no supervisado es difícil que el aprendizaje supervisado. En resumen, el aprendizaje automático ayuda a desarrollar sistemas que pueden aprender y realizar predicciones utilizando datos.
¿Qué son las redes neuronales?
Las redes neuronales están inspiradas en las neuronas biológicas. En el cerebro humano, hay millones de neuronas y la información pasa de una neurona a otra. Las redes neuronales utilizan este concepto para realizar tareas computacionales más rápido.
Figura 2: Red neuronal
Hay dos tipos de redes neuronales llamadas feedforward y feedback. En redes de avance, la información pasa solo de la entrada a la salida y no contiene un bucle de retroalimentación. En redes de retroalimentación, La información puede pasar a ambas direcciones y contiene una ruta de retroalimentación..
Las redes de feedforward además se clasifican en una red de una sola capa y una red de múltiples capas. En la red de una sola capa, la capa de entrada se conecta a la capa de salida. Por otro lado, la red multicapa tiene más capas llamadas capas ocultas entre la capa de entrada y la capa de salida.
Una red neuronal contiene nodos. Estos nodos son similares a las neuronas en el cerebro. Además, las conexiones en la red tienen pesos específicos. Cuando las entradas a los nodos son x1, x2, x3 ... y los pesos correspondientes son w1, w2, w3, ... la entrada neta (y) es similar a la siguiente.
y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 + ... .
Después de aplicar la función de activación, como lineal o sigmoide a la entrada de red, proporciona la salida como se muestra a continuación.
Y = F (y)
Luego, se evalúa la salida. Los pesos se ajustan si la salida evaluada es diferente de la salida deseada. Este proceso se repite hasta obtener las salidas deseadas. Esta es la funcionalidad básica de una red neuronal..
Diferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales
Definición
El aprendizaje de mecanizado se refiere a algoritmos que utilizan técnicas estadísticas que permiten a las computadoras aprender de los datos y mejorar progresivamente el rendimiento en una tarea específica. Una red neuronal es un sistema que está inspirado en neuronas biológicas en el cerebro humano que pueden realizar tareas informáticas más rápido.
Algoritmos
Regresión, clasificación, agrupamiento, máquina de vectores de soporte, bosques aleatorios son algunos algoritmos en el aprendizaje automático. Las redes neuronales son también un algoritmo que cae bajo el aprendizaje automático..
Conclusión
La diferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales es que el aprendizaje automático se refiere al desarrollo de algoritmos que pueden analizar y aprender de los datos para tomar decisiones, mientras que las redes neuronales son un grupo de algoritmos en el aprendizaje automático que realizan cálculos similares a los neutrones en el cerebro humano..
Referencia:
1. ¿Qué es el aprendizaje automático? | Conceptos básicos de aprendizaje automático | Tutorial de Aprendizaje Automático | Edureka !, 16 de marzo de 2018, disponible aquí.
Imagen de cortesía:
1. “3161590” (CC0) a través de Pixabay
2. “Red neuronal artificial” Por es: Usuario: Cburnett - Trabajo propioEsta imagen vectorial fue creada con Inkscape (CC BY-SA 3.0) a través de Commons Wikimedia.
