Inteligencia Artificial: Diferencias entre Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo

La inteligencia artificial está en auge en esta era digital. Según el último informe de mercado de IDC, la inversión global de las empresas en inteligencia artificial y sistemas cognitivos está aumentando y alcanzará los $57.6 mil millones para el año 2021.

La inteligencia artificial tiene un amplio alcance en la implementación de máquinas inteligentes para realizar tareas redundantes y que consumen mucho tiempo sin necesidad de intervención humana frecuente. La capacidad de la IA para dotar a las máquinas de habilidades cognitivas tiene 3 niveles diferentes: IA activa, IA general y IA estrecha. Los sistemas con inteligencia artificial utilizan coincidencia de patrones para tomar decisiones críticas para las empresas.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son 2 categorías de IA utilizadas para el modelado estadístico de datos. Los paradigmas para los 2 modelos varían entre sí. Veamos las principales diferencias entre ambos:

El aprendizaje automático es una herramienta o método de aprendizaje estadístico mediante el cual se analizan e identifican diversos patrones en los datos. En el aprendizaje automático, cada instancia en un conjunto de datos se caracteriza por un conjunto de atributos. Aquí, la computadora o la máquina se entrena para realizar tareas automatizadas con mínima intervención humana.

Para entrenar un modelo en un proceso de aprendizaje automático, se utiliza un clasificador. El clasificador hace uso de las características de un objeto para identificar la clase a la que pertenece. Por ejemplo, si un objeto es un automóvil, el clasificador se entrena para identificar su clase alimentándolo con datos de entrada y asignando una etiqueta a los datos. Esto se llama Aprendizaje Supervisado.

Para entrenar una máquina con un algoritmo, los siguientes son los pasos estándar involucrados:

Al recopilar datos, es fundamental elegir el conjunto correcto de datos. Esto es así porque son los datos los que deciden el éxito o el fracaso del algoritmo. Estos datos que se eligen para entrenar el algoritmo se llaman características (features). Estos datos de entrenamiento se utilizan luego para clasificar el tipo de objeto. El siguiente paso implica elegir un algoritmo para entrenar el modelo. Una vez que el modelo está entrenado, se utiliza para predecir la clase a la que pertenece.

Por ejemplo, cuando se muestra una imagen de un automóvil a un ser humano, puede identificar que pertenece a la clase vehículo. Pero una máquina requiere ser entrenada mediante un algoritmo para predecir que es un automóvil a través de sus conocimientos previos.

Varios algoritmos de aprendizaje automático incluyen árboles de decisión, bosque aleatorio, modelo de mezcla gaussiana, Naive Bayes, regresión lineal, regresión logística, entre otros.

El aprendizaje profundo se puede definir como una subcategoría del aprendizaje automático. Inspirado en las redes neuronales artificiales (ANN), el aprendizaje profundo trata sobre las diversas formas en que se puede ejecutar el aprendizaje automático. El aprendizaje profundo se realiza a través de una red neuronal, que es una arquitectura que tiene sus capas, una apilada sobre otra.

Una red neuronal tiene una capa de entrada que puede ser píxeles de una imagen o incluso datos de una serie temporal determinada. La siguiente capa comprende una capa oculta que comúnmente se conoce como pesos y aprende mientras la red neuronal se entrena. La capa final o tercera capa es la que predice el resultado basándose en la entrada alimentada en la red.

Así, la red neuronal hace uso de un algoritmo matemático para predecir los pesos de las neuronas. Además, proporciona una salida cercana al valor más preciso.

La extracción automática de características es una forma en que se realiza el proceso para encontrar un conjunto relevante de características. Se realiza combinando un conjunto existente de características usando algoritmos como PCA, T-SNE, etc. Por ejemplo, para extraer características manualmente de una imagen mientras se procesa, el practicante necesita identificar características en la imagen como nariz, labios, ojos, etc. Estas características extraídas se introducen en el modelo de clasificación.

El proceso de extracción de características se realiza automáticamente mediante el proceso de extracción de características en el aprendizaje profundo identificando coincidencias.

Aunque tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son técnicas de modelado estadístico bajo la inteligencia artificial, cada uno tiene su propio conjunto de casos de uso en la vida real que muestran cómo uno se diferencia del otro. Veamos las principales diferencias entre las técnicas de modelado.

Los algoritmos de aprendizaje automático se emplean principalmente cuando se trata de conjuntos de datos pequeños. Aunque tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo pueden manejar grandes cantidades de conjuntos de datos, el aprendizaje profundo emplea una red neuronal profunda en los datos ya que son “codiciosos de datos”. Cuantos más datos haya, mayor será el número de capas, es decir, la profundidad de la red. Esto aumenta también la computación y, por lo tanto, emplea aprendizaje profundo para un mejor rendimiento cuando los tamaños de los conjuntos de datos son enormes.

La interpretabilidad en el aprendizaje automático se refiere al grado en que un ser humano puede comprender y relacionarse con la razón y la lógica detrás de la salida específica de un modelo. El objetivo principal de la interpretabilidad en el aprendizaje automático es proporcionar responsabilidad a las predicciones del modelo.

Ciertos algoritmos en el aprendizaje automático son fácilmente interpretables, como los algoritmos de regresión logística y árboles de decisión. Por otro lado, algoritmos como Naive Bayes, SVM, XGBoost son difíciles de interpretar.

La interpretabilidad para algoritmos de aprendizaje profundo puede considerarse difícil a casi imposible. Si es posible razonar sobre instancias similares, como en el caso de los árboles de decisión, el algoritmo es interpretable. Por ejemplo, k-Nearest Neighbors es un algoritmo de aprendizaje automático que tiene una alta interpretabilidad.

Cuando se trata de extraer características significativas de datos brutos, los algoritmos de aprendizaje profundo son el método más adecuado. El aprendizaje profundo no depende de patrones binarios o de un histograma de gradientes, etc., sino que extrae de forma jerárquica de manera por capas.

Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje automático dependen de características diseñadas manualmente como entradas para extraer características.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenar muy rápido en comparación con los algoritmos de aprendizaje profundo. Toma unos minutos hasta un par de horas para entrenar. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje profundo implementan redes neuronales y consumen mucho tiempo de inferencia ya que pasan a través de múltiples capas.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden descodificarse fácilmente. Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje profundo son una caja negra. Algoritmos de aprendizaje automático como la regresión lineal y los árboles de decisión se utilizan en bancos y otras organizaciones financieras para predecir acciones, etc.

Los algoritmos de aprendizaje profundo no son completamente confiables cuando se trata de implementarlos en industrias.