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Machine Learning usa algoritmos más simples (como regresión logística, árboles de decisión, etc.) y generalmente requiere que el humano extraiga manualmente las características relevantes del dato.

Deep Learning utiliza redes neuronales profundas que pueden aprender automáticamente las características del dato sin intervención humana.

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El DP es un conjunto de algoritmos que hay que decirle al asistente virtual que los haga y el ML es un conjunto de DP mas independiente y que puede hacer cosas por si solo.

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en ml., si quieres reconocer imágenes de gatos, necesitas decirle al modelo qué buscar forma de las orejas,bigotes,ojos, etc

En deep learnig, le das muchas imágenes de gatos y no gatos, y la red neuronal aprende por sí sola qué patrones definen a un gato

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 el ML es el campo más amplio que enseña a las computadoras a aprender de los datos sin ser programadas explícitamente

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el DL es un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales con múltiples capas

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-La IA (Inteligencia Artificial) es un campo amplio que busca crear máquinas inteligentes,- el ML (Machine Learning) es un subcampo de la IA donde las máquinas aprenden de datos sin programación explícita, -y el DL (Deep Learning) es un subcampo del ML que utiliza redes neuronales profundas para aprender patrones complejos, especialmente útil para grandes cantidades de datos.

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La diferencia entre ML y DL es que el DL es el que no necesita ayuda humana y el ML es que ese necesita mas la ayuda de un humano.

el Machine Learning (ML) es una disciplina más amplia de IA que utiliza algoritmos para aprender de los datos, mientras que el Deep Learning (DL) es un subconjunto específico del ML que usa redes neuronales con múltiples capas

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DL son algoritmos a seguir por el ML para siertos prorgamas o sistemas

La diferencia es que uno le pasa y otro realiza

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1.-DL usa un mecanismo simple para las órdenes y ML son muchas redes de DL.

2.-ML almacena las ordenes para recomendaciones y en DL solo se almacena momentáneamente para una única orden.

3.-Ml requiere menos datos para ser ocupado, pero eso aborda un mayor esfuerzo en el procesamiento de los datos. 4.-DL necesita grandes cantidades de datos los cuales ayudan a reducir la necesidad de procesamiento excesivo.

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El ML es una disciplina más amplia de IA permite que las computadoras aprendan de los datos sin ser programadas explícitamente y el DL  utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano. 

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DEEP LEARNING : es un subconjunto específico del ML que usa redes neuronales con múltiples capas (profundas) para aprender patrones automáticamente, especialmente en datos complejos y no estructurados          MICHINE LEARNING : es una disciplina más amplia de IA que utiliza algoritmos para aprender de los datoses la capacidad general de las máquinas para aprender de los datos sin ser programadas explícitamentees un subcampo del ML que utiliza redes neuronales artificies un subcampo del ML que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas

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dl no necesita ayuda humana, ml necesita mas la ayuda humana y IA es el campo amplio que busca crear máquinas con el poder de imitar capacidades humanas.

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EL tipo de arquitectura y complejidad, donde el Deep Learning usa redes neuronales con múltiples capas profundas,

mientras que el Machine Learning usa algoritmos más simples; y el proceso de extracción de características, ya que el Deep Learning realiza esta tarea automáticamente, mientras que el Machine Learning requiere una intervención humana para seleccionar las características de los datos.

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DL,no necesita de nuestra intervencion

Ml, necesita de nuestra ayuda para dar datos

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En el Machine learning es necesario que el humano le diga q hacer, para que asi la máquina pueda identificar lo que queremos.

En el Deep learning no es necesario que el humano le diga que hacer, ya que la máquina aprende por si sola gracias a sus redes neuronales muy grandes.

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Inteligencia Artificial (IA) es el concepto general de crear máquinas que imitan el pensamiento humano.

Machine Learning (ML) es una rama de la IA que se enfoca en enseñar a las máquinas a aprender de los datos para hacer predicciones.

Deep Learning (DL) es una rama del ML que usa redes neuronales para procesar grandes cantidades de datos y realizar tareas complejas (como el reconocimiento facial).

Piensa en ellos como círculos concéntricos: la IA es el más grande, dentro está el ML, y dentro de este, el DL.