Redes neuronales vs aprendizaje profundo: ¿en qué se diferencian?

Las redes neuronales y el aprendizaje profundo se usan indistintamente, pero son diferentes.

La inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria en el mundo actual impulsado por la tecnología. Aunque algunas personas usan las redes neuronales y el aprendizaje profundo indistintamente, sus avances, características y aplicaciones varían.

Entonces, ¿qué son las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo y en qué se diferencian?

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales siguen el modelo del cerebro humano. Analizan datos complejos, realizan operaciones matemáticas, buscan patrones y utilizan la información recopilada para hacer predicciones y clasificaciones. Y al igual que el cerebro, las redes neuronales de IA tienen una unidad funcional básica conocida como neurona. Estas neuronas, también llamadas nodos, transfieren información dentro de la red.

Existen diferentes tipos de redes neuronales de IA.

1. Red neuronal FeedForward

Las redes neuronales feedforward, utilizadas principalmente para el reconocimiento facial, transfieren información en una dirección. Esto significa que cada nodo de una capa está vinculado a cada nodo de la siguiente capa, y la información fluye unidireccionalmente hasta que llega al nodo de salida. 

2. Red neuronal recurrente

Esta forma de red neuronal ayuda al aprendizaje teórico. Las redes neuronales recurrentes se utilizan para datos secuenciales, como lenguaje natural y audio. También se utilizan para aplicaciones de texto a voz para Android y iPhone. Y a diferencia de las redes neuronales de avance que procesan la información en una dirección, las redes neuronales recurrentes usan datos de la neurona de procesión y los envían de regreso a la red.

3. Red neuronal convolucional

Las redes neuronales tradicionales se han diseñado para procesar entradas de tamaño fijo, pero las redes neuronales convolucionales (CNN) pueden procesar datos de diferentes dimensiones. Las CNN son ideales para clasificar datos visuales como imágenes y videos de diferentes resoluciones y relaciones de aspecto. También son muy útiles para aplicaciones de reconocimiento de imágenes.

Las redes neuronales modulares son adaptables y útiles para manejar entradas con datos muy variados.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo, una subcategoría del aprendizaje automático, implica entrenar redes neuronales para que aprendan automáticamente y evolucionen de forma independiente sin estar programadas para hacerlo.

¿Es el aprendizaje profundo inteligencia artificial? Sí. Es la fuerza impulsora detrás de muchas aplicaciones de IA y servicios de automatización, ayudando a los usuarios a realizar tareas con poca intervención humana. ChatGPT es una de esas aplicaciones de IA con varios usos prácticos .

Hay muchas capas ocultas entre las capas de entrada y salida del aprendizaje profundo. Esto permite que la red realice operaciones extremadamente complejas y aprenda continuamente a medida que las representaciones de datos pasan a través de las capas.

Las redes neuronales no son lo mismo que el aprendizaje profundo

Aunque se usan indistintamente, las redes neuronales y de aprendizaje profundo son diferentes. Tienen diferentes métodos de entrenamiento y grados de precisión. No obstante, los modelos de aprendizaje profundo son más avanzados y producen resultados con mayor precisión, ya que pueden aprender de forma independiente con poca interferencia humana.

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