Para mí un método es una forma concreta de hacer algo, es en esencia un procedimiento, basado en una serie de pasos. Además, si se define formalmente se convierte en un algoritmo. Y si este se implementa, es un programa.
Por otra parte, una técnica es un término mucho más laxo, no implica un método concreto, sino más bien una forma de resolver problemas, algo más abstracto, como la técnica de divide y vencerás, o de programación dinámica (en el campo del diseño de algoritmos, por ejemplo).
Con respecto al término Deep Learning, veo que es un nombre muy comercial, que vende mucho, como Big Data. Entonces yo lo que observo es que cada uno lo usa como mejor le guste o le venga bien. He buscado definiciones de Deep Learning y en IBM, por ejemplo, se dice que Deep Learning son redes neuronales con tres o más capas: https://www.ibm.com/cloud/learn/deep-learning
Sin embargo, para mí, el término se le ha llamado Deep Learning (aprendizaje profundo) por algo y la idea que veo detrás parece que es: crear modelos lo suficientemente sofisticados como para ser capaces de capturar relaciones muy complejas entre las variables de entrada y las de salida.
Entonces no tiene por qué implicar sólo el uso de redes neuronales, ¿no? Mediante árboles, por ejemplo, también es posible conseguir Deep Learning.
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