Diferencia entre machine learning y deep learning

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La inteligencia artificial es el futuro. La inteligencia artificial es ciencia ficción. La inteligencia artificial ya forma parte de nuestra vida cotidiana. Todas esas afirmaciones son ciertas, sólo que depende del tipo de IA al que se refiera.
La forma más fácil de pensar en su relación es visualizarlas como círculos concéntricos con la IA -la idea que surgió primero- la más grande, luego el aprendizaje automático -que floreció más tarde- y finalmente el aprendizaje profundo -que está impulsando la explosión de la IA de hoy- encajando dentro de ambos.
La IA ha formado parte de nuestra imaginación y se ha cocinado a fuego lento en los laboratorios de investigación desde que un puñado de informáticos se reunió en torno al término en las Conferencias de Dartmouth en 1956 y dio origen al campo de la IA. En las décadas siguientes, la IA ha sido anunciada alternativamente como la clave del futuro más brillante de nuestra civilización, y arrojada al montón de basura de la tecnología como una noción descabellada de cabezas de hélice exageradas. Francamente, hasta 2012, era un poco de ambas cosas.
En los últimos años, la IA se ha disparado, especialmente desde 2015. Gran parte de ello tiene que ver con la amplia disponibilidad de GPUs que hacen que el procesamiento paralelo sea cada vez más rápido, más barato y más potente. También tiene que ver con el golpe simultáneo de un almacenamiento prácticamente infinito y una avalancha de datos de todo tipo (todo ese movimiento de Big Data): imágenes, texto, transacciones, datos cartográficos, lo que sea.

Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo pdf

Asociación con la Universidad de PurdueEste Programa de Postgrado en IA y Aprendizaje Automático está en asociación con la Universidad de Purdue, una de las instituciones de investigación y enseñanza más importantes del mundo, que ofrece educación superior al más alto valor probado. Estamos comprometidos con su éxito, cambiando la experiencia del estudiante con un enfoque en la colaboración y el uso creativo de la tecnología.
Leer más Al completar este programa de PG, usted: Certificación PurduePROGRAMA EN COLABORACIÓN CON IBMEste programa está en colaboración con IBM, un innovador líder en Machine Learning y AI, proporcionando una exposición relevante para la industria.
Chicago es una potencia mundial para las industrias financieras, económicas, educativas, tecnológicas y de transporte. En 2019, el PIB (Producto Interior Bruto) de Chicago fue de 618.620 millones de dólares, con un PIB per cápita de 65.407 dólares.
En Chicago hay un sinfín de cosas que ver, hacer y experimentar. Sean cuales sean sus aficiones, en Chicago encontrará algo que le entusiasme. He aquí una breve selección de lugares que visitar y cosas que hacer en la ciudad:

Ejemplo de aprendizaje profundo

Desde la aparición de la inteligencia artificial (IA) a finales de la primera mitad del siglo XX, la tecnología ha evolucionado mucho. Durante su desarrollo ha vivido momentos dorados, caracterizados por el convencimiento de que esta tecnología tenía un gran potencial y la llegada de grandes cantidades de dinero para llevar a cabo la investigación, y momentos de crisis, llamados “inviernos de la IA”, en los que la falta de potencia de cálculo no permitía que la tecnología se desarrollara como se esperaba y los fondos de investigación desaparecían.
Durante uno de esos momentos dorados, en la década de 1980, nació una rama de la IA: el aprendizaje automático (ML). El ML utiliza algoritmos matemáticos que permiten a las máquinas aprender. El aprendizaje automático es una forma analítica de resolver problemas mediante la identificación, clasificación o predicción. Los algoritmos aprenden de los datos introducidos y luego utilizan este conocimiento para sacar conclusiones de los nuevos datos.
Ya en el siglo XXI, en 2011, apareció una rama del aprendizaje automático llamada aprendizaje profundo (DL). La popularidad del aprendizaje automático y el desarrollo de la capacidad de cálculo de los ordenadores permitieron esta nueva tecnología. El aprendizaje profundo como concepto es muy similar al aprendizaje automático, pero utiliza algoritmos diferentes. Mientras que el aprendizaje automático funciona con algoritmos de regresión o árboles de decisión, el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales que funcionan de forma muy similar a las conexiones neuronales biológicas de nuestro cerebro.

Keras

La mayoría de la gente no sabe que el aprendizaje automático, que es un tipo de inteligencia artificial (IA), nació en la década de 1950. Arthur Samuel escribió el primer programa de aprendizaje por ordenador en 1959, en el que un ordenador de IBM mejoraba en el juego de damas cuanto más tiempo jugaba. Si avanzamos hasta hoy, la IA no es sólo una tecnología de vanguardia, sino que puede dar lugar a puestos de trabajo interesantes y bien remunerados. Los ingenieros de aprendizaje automático están muy solicitados porque, como dice Tomasz Dudek de upsaily MLE, ni los científicos de datos ni los ingenieros de software tienen precisamente las habilidades necesarias para el campo del aprendizaje automático. Las empresas necesitan profesionales que dominen esos dos campos y que puedan hacer lo que no pueden hacer ni los científicos de datos ni los ingenieros de software. Esa persona es un ingeniero de aprendizaje automático.
Los términos “inteligencia artificial”, “aprendizaje automático” y “aprendizaje profundo” a menudo se utilizan indistintamente, pero si estás considerando una carrera en IA, es importante saber en qué se diferencian. Según los Oxford Living Dictionaries, la inteligencia artificial es “la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas”. Aunque se les pueda llamar “inteligentes”, algunos sistemas informáticos de IA no aprenden por sí mismos; ahí es donde entran en juego el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.