
Machine Learning
Machine Learning
Se necesita asistencia humana para indicar a los algoritmos como ‘aprender’ a determinar qué características de entrada tienen que darse para obtener un resultado concreto y, en el proceso de aprendizaje, necesita más datos etiquetados (que hacen referencia a resultados ya conocidos).

Deep Learning
Deep Learning
La extracción de características del proceso para el aprendizaje por parte del algoritmo se automatiza en buena medida, lo que implica un grado de intervención humana mucho menor. Además, permite el uso de conjuntos de datos mucho más amplios.

Reinforcement Learning
Reinforcement Learning
Se enfrentan los algoritmos con el objetivo de que uno aprenda del avance del otro (vía ensayo-error) obteniendo resultados más complejos y óptimos, pudiendo llegar a los métodos generativos, destinados a la generación automática de objetos y experiencias a partir de muestras.