Es importante tener en cuenta que todas las técnicas de aprendizaje automático son clasificados como de Inteligencia Artificial. Sin embargo, no toda la Inteligencia Artificial podría contar como Aprendizaje automático, ya que algunos motores básicos basados en reglas podrían clasificados como IA, pero lo ellos hacen no lo aprenden de la experiencia, por lo tanto, no pertenecen a la categoría de aprendizaje automático.
Cual es la diferencia de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Aprendizaje Automático: En el aprendizaje automático, se utilizan una variedad de algoritmos y modelos, como regresión logística, máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, etc., para procesar datos y tomar decisiones. Estos modelos suelen requerir la extracción manual de características de los datos.
Aprendizaje Profundo: El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales (ANN) profundas, que están compuestas por múltiples capas de nodos (neuronas). Estas redes pueden aprender características directamente de los datos, lo que se conoce como extracción automática de características.
Arquitectura de Modelo:
En resumen, el aprendizaje automático se basa en algoritmos que requieren características específicas y, a menudo, se utiliza para problemas con datos más pequeños, mientras que el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales profundas que pueden aprender automáticamente características a partir de grandes conjuntos de datos y se ha destacado en tareas relacionadas con datos complejos como imágenes, voz y texto.
