El aprendizaje automático (Machine Learning en inglés) y el aprendizaje profundo (Deep Learning en inglés) son ambos subcampos de la inteligencia artificial (IA) que implican el uso de algoritmos para aprender a partir de datos. Sin embargo, hay algunas diferencias clave entre ellos.
El aprendizaje automático es un método para enseñar a las computadoras a realizar tareas sin programarlas explícitamente. Implica el uso de algoritmos que pueden aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Hay varios tipos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado, en el que el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetados, y el aprendizaje no supervisado, en el que al algoritmo no se le dan etiquetas.
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que involucra el uso de redes neuronales artificiales profundas, que son redes neuronales artificiales con un gran número de capas inspiradas en la estructura y función del cerebro humano. Estas redes neuronales están formadas por capas de nodos interconectados y son capaces de aprender y tomar decisiones al analizar grandes cantidades de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo son particularmente buenos reconociendo patrones y tomando decisiones basándose en esos datos.
El término "profundo" en el aprendizaje profundo se refiere a la profundidad de la red neuronal, lo que hace referencia al número de capas que tiene. Las redes neuronales con un gran número de capas son capaces de aprender y tomar decisiones basándose en patrones más complejos en los datos, lo que las hace más poderosas y efectivas para tareas como el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz.
Los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de aprender a partir de grandes cantidades de datos y pueden reconocer patrones que no son fácilmente detectables por los humanos o los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales. Esto los hace particularmente útiles para tareas como el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz, donde hay una gran cantidad de datos y se necesita reconocer patrones complejos.
