Más allá de que las dos disciplinas consiguen trabajar de manera autónoma, la verdad es que la educación automático necesita mucho más intervención humana para poder los desenlaces aguardados; al paso que la educación profundo puede conseguir la autonomía.
La IA (inteligencia artificial) se convirtió en el nuevo término fetiche en el ámbito tecnológico. Cuando menos semeja que de este modo va a ser en 2017, si bien el magnetismo de la palabra puede ir mucho más allí. Con independencia del léxico, la verdad es que **la tecnología da enormes ocasiones**. Pero lo realiza de formas mucho más específicas que la amplitud que representa el término de IA (inteligencia artificial).
2 de los términos que se han asociado últimamente con la IA (inteligencia artificial) son estudio automático y estudio profundo. Los dos tienen su traducción al español (estudio automático y estudio profundo), si bien no en todos los casos se usa. **Estas son 2 maneras de IA (inteligencia artificial)**, una tecnología que estuvo en desempeño a lo largo de décadas, y que se engloban entre sí.
Deep Learning vs Machine Learning: en el momento en que el inconveniente se soluciona a través de Deep Learning.
Las redes de estudio profundo adoptarían un enfoque diferente para solucionar este inconveniente. La primordial virtud de las redes de estudio profundo es que no siempre precisan datos estructurados/etiquetados de las imágenes para clasificar a los 2 animales.
Las redes neuronales artificiales que usan estudio profundo mandan datos de entrada (datos de imagen) mediante distintas capas de la red. Y cada red define jerárquicamente peculiaridades concretas de las imágenes.
¿Qué es la educación profundo?
Este es un subconjunto del estudio automático que busca replicar la manera en que el cerebro humano trata la información. Esto, a través de la utilización de redes neuronales artificiales que se organizan en distintas capas y procesan los datos, admitiendo efectuar conjeturas.
Exactamente la misma en la educación automático, los algoritmos que conforman la red neuronal de un sistema de estudio profundo se adiestran con enormes volúmenes de datos, lo que les deja progresar su aptitud predictiva hasta lograr altos escenarios de precisión. 🇧🇷
Deep Learning
Es una manera de Machine Learning que adiestra a un sistema a fin de que aprenda por sí solo, a través del reconocimiento de patrones, haciendo tareas como humanos. Deep Learning emplea una clase concreta de algoritmos llamados redes neuronales.
Los algoritmos se edifican y marchan de forma afín al estudio automático. No obstante, hay múltiples capas de estos algoritmos, todas las que da una interpretación diferente de los datos. Las redes neuronales marchan en un intento de imitar la función de las redes neuronales en el cerebro humano. Este término incluye reconocimiento automático del habla, detección de elementos y también identificación de imágenes.
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