Deep Learning vs Machine Learning: ¿Cuál es su diferencia?

Deep Learning vs Machine Learning

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Machine learning, Deep Learning… Sin duda, son conceptos que pueden sonar lejanos si no eres profesional del ámbito de las nuevas tecnologías. Sin embargo, la aplicación a la vida real de estos términos es algo que seguro que has experimentado. Y es que el avance tecnológico ha dado lugar a herramientas y metodologías que han transformado numerosos campos, incluyendo el procesamiento de datos y la inteligencia artificial. ¡Dos de los sectores que experimentan mayor crecimiento en la actualidad!

 

Por ello, en este artículo, queremos hablarte, en profundidad del Deep Learning y del Machine Learning, dos enfoques fundamentales que han revolucionado la manera en que los ordenadores y los sistemas computacionales procesan y utilizan los datos. Asimismo, para facilitar su comprensión, abordaremos las principales diferencias entre el Deep Learning y el Machine Learning y sus aplicaciones. ¡Empezamos!

 

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning, o aprendizaje automático en su traducción al español, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos para que los ordenadores sean capaces de tomar decisiones a partir de datos y patrones, sin necesidad de ser programados explícitamente para ello. Dicho de otro modo, el machine learning permite que un ordenador tome decisiones sin recibir órdenes concretas, únicamente basándose en patrones y predicciones de datos.

 

De esta forma, los ordenadores o computadoras, en lugar de seguir instrucciones específicas dadas por el ser humano, son capaces de identificar y seguir los algoritmos de Machine Learning. Estos algoritmos, además, se ajustan y mejoran automáticamente a medida que se les proporciona más datos.

 

Tipos de algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos de machine Learning son:

 

  • Machine Learning supervisado: es el que cuenta con datos suministrados por científicos de datos para evaluar las correlaciones. Es decir, se trata de un aprendizaje previo basado en decisiones tomadas anteriormente.
  • Machine Learning no supervisado: es el que no cuenta con un conocimiento previo de ningún tipo de datos. Se ocupa de analizar datos totalmente nuevos para establecer conexiones.
  • Machine Learning por refuerzo: es el que toma decisiones de acuerdo con un sistema que premia las decisiones correctas tomadas previamente. Es decir, aprende de su propia experiencia de toma de decisiones gracias al sistema que recompensa las decisiones positivas.

 

¿Qué es el Deep Learning?

Por otro lado, encontramos el Deep Learning o aprendizaje profundo por su traducción al español. En este caso, es una técnica específica dentro del campo del Machine Learning que se basa en la creación de redes neuronales artificiales, que se estructuran en múltiples capas de algoritmos interconectadas, que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Dicho de otro modo, es el proceso que permite a las máquinas (ordenadores) actuar como lo haría un humano.

 

Algunas de esas tareas humanas que pueden imitar las computadoras serían el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o incluso hacer predicciones basadas en datos. En este sentido, las redes neuronales que utilizan los mecanismos de Deep Learning pueden aprender de grandes volúmenes de datos de manera jerárquica, lo que les permite identificar patrones complejos y realizar tareas cada vez más sofisticadas. ¡Tal y como lo haría una persona!

 

Diferencias entre Deep Learning y Machine Learning

Ahora ya conoces qué es el Deep Learning y qué es el Machine Learning, pero… ¿Realmente sabrías explicar en qué se diferencian la una de la otra? ¡Te lo explicamos a continuación!

 

Como te hemos adelantado, una de las principales diferencias entre el Deep Learning y el Machine Learning es que el primero forma parte del segundo; sin embargo, la estructura y complejidad de los algoritmos que utiliza el Deep Learning es mucho más elevada.

 

En este sentido, mientras que el Machine Learning se basa en técnicas como árboles de decisión, regresión lineal y máquinas de vectores de soporte, el Deep Learning utiliza redes neuronales profundas en vez de técnicas. Estas, al ser más complejas y sofisticadas, son capaces de realizar representaciones más abstractas de los datos.

 

En general, las principales diferencias las encontramos en los siguientes puntos de forma resumida:

  • El Deep Learning logra una mayor autonomía, mientras que el machine Learning requiere de una mayor intervención humana.
  • El Deep Learning utiliza sistemas más complejos que el machine Learning.
  • Los resultados que se obtienen con el Deep Learning son mucho más precisos, pero también conlleva un mayor tiempo de implementación y trabajo por parte de las computadoras.
  • El Deep Learning es capaz de trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados, mientras que el machine Learning debe hacerlo con datos estructurados previamente.

Por último, cabe destacar que el Deep Learning tiende a ser más efectivo en la resolución de problemas complejos y en el procesamiento de grandes conjuntos de datos no estructurados, como imágenes, audio y texto.

 

¿Qué es más preciso: Deep Learning o Machine Learning?

Una duda frecuente en torno a las diferencias entre Deep Learning y Machine Learning es la precisión que permiten. En este sentido, cabe destacar que esto depende, mayoritariamente, del problema específico que se aborde, así como de calidad y cantidad de los datos disponibles con los que se trabajará.

 

No obstante, en general, el Deep Learning tiende a ser más preciso en tareas complejas puesto que es capaz de trabajar con grandes cantidades de datos no estructurados y con complejas redes neuronales que imitan al cerebro humano. Por su parte, el Machine Learning logra resultados efectivos, pero menos precisos.

En resumen: el Deep Learning, al ser capaz de imitar al cerebro humano, logra resultados más precisos, pero también es más lento que el Machine Learning.

 

Netflix: ¿Machine Learning o Deep Learning?

Para comprender mejor ambos conceptos, a continuación, te mostramos un ejemplo que seguro te resulta familiar: Netflix. En este caso, ¿qué tipo de inteligencia artificial utiliza: machine learning o deep learning? ¡Respondemos!

 

Netflix puede ser un ejemplo de aplicación de Machine Learning, dado su algoritmo de recomendación de contenido. Esta aplicación, gracias a la implementación de procesos de machine learning, es capaz de recomendar a sus usuarios contenidos originales que les resultarán interesantes, con una tasa de efectividad altísima.

 

¿Cómo lo consigue? Netflix estudia el comportamiento y los gustos o preferencias de sus usuarios, a través de machine learning, lo que le permite disponer de un estudio minucioso de los contenidos que le resultarán interesantes. De esta forma, la plataforma es capaz de aumentar la retención de clientes, así como su fidelización y satisfacción. ¡Estrategia de diez!

 

En el caso del Deep learning, por el momento no se conoce que Netflix haga un uso concreto de esta tecnología de IA. No obstante, es posible que pueda hacerlo para afinar, todavía más, la precisión de las recomendaciones a sus usuarios.

 

Como ves, tanto el Deep learning como el Machine learning son dos tecnologías punteras presentes en cualquier empresa relacionada con la tecnología. Incluso, cada vez, es más habitual encontrar a profesionales especializados en estas áreas en organizaciones de cualquier ámbito. Si tú también quieres formarte en Machine Learning y Deep Learning, no olvides descubrir el catálogo de formaciones en línea de UDAVINCI. ¡Conviértete en el profesional que las empresas están demandando y hazlo desde casa, con la máxima flexibilidad y calidad posibles!

 

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