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ML vs DL ¿Cuál es la diferencia entre las dos tecnologías?
¿Qué es el aprendizaje automático?
Una rama de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático (ML). La aplicación de aprendizaje automático (ML) permite que la computadora aprenda automáticamente de sus experiencias pasadas y avance siguiendo las circunstancias expresamente diseñadas, es decir, siendo adaptable. ML se utiliza principalmente para crear programas que pueden acceder a conjuntos de datos y utilizarlos para sus propósitos. Todo el procedimiento es una autoevaluación, ya que hace observaciones sobre los datos para identificar posibles patrones de desarrollo y hacer mejores juicios en el futuro en función de la información que se les proporciona. La calidad de los datos es crucial ya que la computadora no puede aprender respuestas precisas sin un buen banco de datos.
El objetivo principal del aprendizaje automático (ML) es permitir que las computadoras aprendan de forma independiente a través de la experiencia sin ninguna forma de participación humana. En el mercado de aprendizaje automático estima el futuro de la investigación de mercado, hay una evaluación favorable de un aumento en CAGR en 38.76% para el período proyectado hasta 2030. Hay más probabilidades de aumento de la valoración de la cuota de mercado en los próximos años, con un estimado de USD 106.52 mil millones. El crecimiento del mercado de aprendizaje automático se ve favorecido por el creciente uso de la tecnología y la automatización. Se anticipa un crecimiento creciente del mercado a medida que los sistemas basados en la nube se utilicen más ampliamente debido a sus numerosas ventajas.
Además, la necesidad de cuotas de mercado está creciendo debido a los procesadores integrados en IA, los sistemas de red y los sistemas de memoria integrados. El principal impulsor del desarrollo del crecimiento del mercado de aprendizaje automático es el mayor uso de aplicaciones de IA y aprendizaje automático que resulta de los avances tecnológicos. Los algoritmos, estrategias y marcos de aprendizaje automático ayudan al mercado mundial a resolver problemas complicados con demasiada rapidez. Además, la mayoría de las empresas y sectores tienen la intención de crear nuevos conceptos y métodos para aligerar la carga. Como resultado, el mercado del aprendizaje automático se ha desarrollado y expandido. Varios aspectos negativos causan una caída en el mercado además de estos elementos fundamentales en expansión. Sin embargo, la industria tendrá la oportunidad en las décadas proyectadas de superar estos obstáculos.
Se ha logrado un crecimiento positivo del mercado debido a los sistemas de aprendizaje automático y la aceptación generalizada que han recibido a nivel mundial. Según el pronóstico del mercado de aprendizaje automático, la adopción de plataformas basadas en IA ha aumentado en los últimos años y continuará haciéndolo. Con un aumento en la tasa de crecimiento anual compuesta del 42,08%, se prevé que las cuotas de mercado alcancen los USD 3.860 millones. La CAGR, sin embargo, puede cambiar en el futuro dependiendo de las posibilidades y dificultades. Los sistemas de aprendizaje automático tienen una gran demanda debido al aumento global de las organizaciones y empresas tecnológicas.
Se espera que numerosas razones aumenten la demanda del mercado. Además de las causas que impulsan la expansión del mercado, varias variables también hacen que el mercado caiga. Se prevé que el mercado se expanda más a lo largo del período proyectado, y hay perspectivas significativas de crecimiento en el futuro. Este aumento compensará las pérdidas del mercado provocadas por la pandemia de COVID-19.
Deep Learning: ¿Qué es?
Los subconjuntos de IA y aprendizaje automático también incluyen el aprendizaje profundo. Una red neuronal, también conocida como red neuronal simulada (SNN), es una colección conectada de neuronas naturales o artificiales que utiliza un modelo matemático o computacional de procesamiento de información basado en un enfoque conexionista de la computación para imitar el comportamiento del cerebro humano. Las redes neuronales se utilizan en el aprendizaje profundo.
Para encontrar patrones, los algoritmos de DL construyen un marco para los patrones de procesamiento de información. Es comparable a cómo funciona el cerebro humano, ya que prioriza la información de manera adecuada. DL utiliza conjuntos de datos más extensos que ML y una técnica de predicción no supervisada, ya que la computadora es autoadministrable en DL.
El mercado de aprendizaje profundo crecerá durante todo el período de proyección a una tasa compuesta anual de aproximadamente 28.93%. El mercado de aprendizaje profundo generará $ 165.79 mil millones durante ese tiempo. La expansión del mercado está muy influenciada por la creciente popularidad de la asistencia de voz digital y las nuevas empresas especializadas en realidad aumentada y virtual. Además, se prevé que las industrias de la salud en expansión en todo el mundo desempeñarán un papel importante en la expansión del mercado.
Además, el desarrollo de chatbots, la tecnología de aprendizaje profundo y el aumento de los gastos de investigación y desarrollo contribuyen a la expansión del mercado.
- Un enfoque de IA llamado aprendizaje automático (ML) ayuda a las computadoras a aprender de varios conjuntos de datos. DL es un método de aprendizaje automático que analiza datos utilizando muchas capas de redes neuronales y produce resultados en consecuencia.
- En DL, puede dividir la funcionalidad complicada en entidades lineales/de dimensión inferior agregando más capas si está familiarizado con la aritmética pero no tiene ni idea de las entidades.
- En ML, el objetivo es mejorar la precisión, aunque la tasa de éxito no recibe tanta atención. De los tres, el aprendizaje profundo se centra en la precisión y produce los resultados más significativos. DL requiere muchos datos para ser entrenados.
- El aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo son las tres categorías de ML. Las redes preentrenadas no supervisadas, las redes neuronales recurrentes, las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recursivas son las cuatro topologías de red básicas que pueden representar el aprendizaje profundo (DL).
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