Cuando la gente oye hablar de aprendizaje profundo (Deep Learning) y aprendizaje automático (Machine Learning), asumen que son lo mismo. Y aunque ambos pertenecen al campo de la inteligencia artificial (IA), la verdad es que no son tan equivalentes como la gente piensa. Es por eso que este blog compara el aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático, cómo funcionan y cómo Coding Dojo puede introducirte en esta rama de la tecnología.
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático es una área del campo de la inteligencia artificial. Se centra en dotar a las máquinas de capacidades de resolución de problemas similares a las humanas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar información importante para realizar predicciones muy precisas que ayuden a agilizar el proceso de toma de decisiones.
El aprendizaje automático es único porque puede imitar con precisión el modo en el que el cerebro humano aprende. Además, mejora gradualmente a través de la práctica mediante la combinación de conjuntos de datos y algoritmos. A medida que pasa el tiempo, todo, desde los automóviles autodirigidos hasta las recomendaciones que se ven en Netflix, es resultado directo del aprendizaje automático. Será interesante ver lo que nos depara el futuro del Machine Learning.
¿Cómo funciona el Aprendizaje Automático?
El primer paso es saber cómo funciona. Comienza con la introducción de un conjunto de datos de entrenamiento en un algoritmo seleccionado, similar a una solicitud específica. El algoritmo de aprendizaje automático utiliza el segundo conjunto de datos para comprobar que el primer conjunto de resultados sea correcto. Si los resultados no coinciden, el algoritmo se re-entrena varias veces hasta que los científicos de datos obtienen una lectura precisa.
Es importante señalar que, en lo que respecta a los tipos de aprendizaje automático, hay dos tipos de conjuntos de datos: datos etiquetados y no etiquetados. La diferencia entre ambos tipos es que los primeros tienen una o más características de identificación que se utilizan principalmente en el aprendizaje automático supervisado. En cambio, los datos no etiquetados tienen una o ninguna característica de identificación y no necesitan ayuda humana.
Tipos de Aprendizaje Automático
1. Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado funciona porque el algoritmo de aprendizaje automático utiliza un pequeño conjunto de datos de entrenamiento para analizar. Este conjunto de datos es parte de una colección más extensa y da al algoritmo un punto de partida sobre lo que debe evaluar. Al ser el tipo más sencillo de aprendizaje automático, funciona a partir de datos etiquetados y requiere supervisión humana, lo que puede ser una potente herramienta para los científicos de datos.
El algoritmo trabaja en la búsqueda de relaciones entre estas características y luego ofrece una predicción de causa y efecto entre cada una de las variables del conjunto de datos. El resultado es que el algoritmo entiende cómo funcionan los datos y la relación entre los puntos de entrada y salida.
2. Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado tiene una clara ventaja porque trabaja con datos no etiquetados que no necesitan ayuda humana. Funciona porque el algoritmo intenta encontrar la relación exacta entre dos datos. Como los datos no etiquetados sólo necesitan identificar una o ninguna característica, hay mucho espacio para descubrir patrones de datos ocultos, lo que lo hace muy versátil.
3. Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo se inspira en la forma en que los seres humanos evalúan y comprenden los datos en su vida cotidiana. La principal diferencia con este tipo de aprendizaje automático es que el algoritmo utiliza un método de ensayo y error con la ayuda de un “intérprete”, probando constantemente nuevos enfoques y realizando mejoras en el camino, favoreciendo o reforzando los resultados positivos.
¿Qué es el Aprendizaje Profundo?
El aprendizaje profundo es un subcampo específico del aprendizaje automático que utiliza una red neuronal de tres capas. Esta red trabaja intentando actuar y funcionar como el cerebro humano. Las redes neuronales intentan imitar el comportamiento del cerebro humano permitiéndole aprender de grandes cantidades de datos para hacer predicciones muy precisas.
La red neuronal de tres capas, que actúa como una súper autopista para enviar y recibir información, se divide en capas de entrada, ocultas y de salida, las cuales son componentes fundamentales para la toma de decisiones. Sin supervisión humana, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden hacer cualquier cosa, desde luchar contra el fraude, hasta darnos controles de televisión manos libres e incluso automóviles de conducción autónoma.
¿Cómo funciona el Aprendizaje Profundo?
El aprendizaje profundo funciona aprovechando la potencia de sus redes neuronales, que consisten en múltiples capas de entrada o salida que refinan y optimizan las predicciones, lo que se conoce como propagación. Estas capas de entrada se encargan de tomar e interpretar los conjuntos de datos, mientras que la capa de salida entrega una predicción final.
Si aparece un error, se produce un proceso conocido como retropropagación. Estos algoritmos de aprendizaje profundo recalculan el error y ajustan los pesos o sesgos. En algunos casos, la propagación hacia adelante se utiliza para corregir fallos, pero sólo funciona hacia adelante.
Tipos de Aprendizaje Profundo
1. Redes neuronales recurrentes
Las redes neuronales recurrentes (RNN) analizan el lenguaje natural y el reconocimiento del habla. Este tipo de aprendizaje profundo trabaja en la búsqueda de secuencias de datos o series temporales, que son datos en un período específico.
2. Redes neuronales convolucionales
Las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan principalmente para la clasificación de imágenes y la visión por ordenador. Este es un campo de estudio de la IA en el que los ordenadores analizan y categorizan las imágenes. El objetivo principal de las CNN es buscar en las imágenes características y patrones explícitos para la detección y el reconocimiento de objetos.
Aprendizaje Profundo vs Aprendizaje Automático: ¿Cuál es la diferencia?
1. Intervención humana
Los algoritmos de aprendizaje automático suelen necesitar una supervisión humana constante para realizar sus predicciones, mientras que los algoritmos de aprendizaje profundo son más complejos y sólo requieren una supervisión humana ocasional en función de la tarea.
2. Tiempo
En cuanto al tiempo, el aprendizaje automático funciona mucho más rápido pero es menos potente a la hora de proporcionar predicciones. Por otro lado, el aprendizaje profundo tarda más tiempo en procesar los datos pero es mucho más inteligente y puede optimizarse continuamente.
3. Enfoque
Mientras que el aprendizaje profundo utiliza sus redes neuronales para analizar grandes conjuntos de datos no organizados, el aprendizaje automático necesita más estructura a la hora de analizar los datos y algoritmos específicos para obtener resultados precisos.
4. Hardware
El hardware que utiliza el aprendizaje automático suele ser de algoritmos más sencillos y a menudo puede funcionar en ordenadores tradicionales. En cambio, el aprendizaje profundo utiliza unidades de procesamiento gráfico (GPU) con un amplio almacenamiento de memoria y puede eliminar los retrasos en sus procesos de transferencia de memoria, lo que hace que el sistema funcione de forma más eficiente.
5. Aplicaciones
Tanto si se trata de filtrar el correo no deseado de una bandeja de entrada, como de la seguridad de un sistema bancario medio, ambos utilizan algoritmos de aprendizaje automático. El aprendizaje profundo sirve para tareas mucho más complejas, como los vehículos autoconducidos o incluso los robots que pueden realizar cirugías para salvar vidas.
Ejemplos de aplicaciones de Aprendizaje Automático
Reconocimiento del habla
Una de las aplicaciones de aprendizaje automático más populares es el reconocimiento de voz, también conocido como búsqueda por voz. Ya sea mediante Google, Siri, Alexa o Cortana, el reconocimiento de voz permite utilizar cualquier dispositivo sin mover un dedo.
Reconocimiento de imágenes
Uno de los usos más comunes del aprendizaje automático es el reconocimiento de imágenes, es decir, la identificación de diversos objetos, personas, lugares o cualquier otra cosa. Un gran ejemplo de ello es la opción de etiquetado automático de amigos que ofrecen plataformas como Facebook mediante la tecnología de reconocimiento facial conocida como “deep face”.
Predicción del tráfico
Todo el mundo sabe que Google Maps es la aplicación número uno para obtener ayuda con las direcciones o encontrar rutas alternativas alrededor de los atascos. Utilizando una combinación de otros usuarios que utilizan actualmente la app, patrones de datos históricos y algunos trucos de oficio, cualquiera puede evitar quedarse atrapado en el tráfico de la hora pico.
Traducción de idiomas
Google Translate, que funciona con Google Neural Machine Translation, es el aprendizaje automático en su máxima expresión. Cualquier persona con un teléfono móvil puede traducir fácilmente miles de idiomas con rapidez, desde palabras sueltas hasta frases enteras.
Recomendaciones de productos
Cuando se trata de recomendaciones de productos, la mayoría de la gente piensa directamente en Amazon. Como comprador, es habitual comprobar un artículo y que después aparezcan algunas sugerencias adicionales de otros productos. Teniendo en cuenta que el 35% de los ingresos de Amazon provienen de las recomendaciones de productos, no es de extrañar que los clientes puedan sentirse bombardeados.
Ejemplos de aplicaciones de Aprendizaje Profundo
Salud
Las posibilidades del aprendizaje profundo en la salud son infinitas, empezando por la detección y el diagnóstico de enfermedades asistidas por ordenador. Las áreas de investigación médica, los estudios de nuevos fármacos y los tratamientos que salvan vidas, desde el cáncer hasta la diabetes, se hacen realidad con la ayuda del aprendizaje profundo.
Detección de fraudes
El aprendizaje profundo puede hacer posible que áreas con graves problemas de fraude, como la banca online, hagan un seguimiento digital de todas las transacciones de dinero. Algunos ejemplos, como los decodificadores en Keras y Tensorflow, están en proceso de desarrollo con el potencial de ayudar a salvar miles de millones en fondos robados. Observando los patrones de las compras de los clientes y analizando el comportamiento histórico, todos estaremos en buenas manos.
Asistentes virtuales
Los asistentes virtuales basados en la nube serán algún día capaces de entender diferentes órdenes de voz y completar sin problemas las tareas de los usuarios. Algunos ejemplos actuales son Amazon, Alexa, Cortana, Siri y Google Assistant, que muchas personas utilizan a diario y que algún día se convertirán en completos asistentes virtuales.
Vehículos de autoconducción
Cuando se trata del futuro de los autos que se conducen solos, el aprendizaje profundo es la clave para darles vida. Utilizando el aprendizaje profundo con algunas cámaras y sensores, estos vehículos autónomos podrán sortear los atascos con facilidad, encontrar la ruta más corta y estar atentos a los peatones u otros autos en la carretera.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es un aprendizaje profundo que puede leer, entender y comunicar los lenguajes humanos. Con el NLP, las máquinas podrían resumir rápidamente documentos, analizar textos y comunicarse tan bien como cualquier humano.
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