Deep Learning vs Machine Learning – ¿cuáles son las diferencias?

Mucha gente sospecha de la inteligecia artificial. No entienden cómo los ordenadores pueden aprender y tomar decisiones inteligentes. Las principales características de la IA son comprensibles para todos. Deep Learning vs Machine Learning: aprendizaje profundo y aprendizaje automático son dos métodos diferentes. ¿Cuáles son las diferencias?

Machine Learning (aprendizaje automático) y Deep Learning (aprendizaje profundo) se encuentran entre los dos conceptos más importantes que hacen posible la inteligencia artificial. A menudo, ambos términos se equiparan. Pero se trata de dos métodos fundamentalmente diferentes, que tienen diferentes áreas de aplicación.

Tanto Machine Learning como Deep Learning son subareas de la inteligencia artificial. Como resultado, ambos enfoques llevan a que los ordenadores puedan tomar decisiones inteligentes. Sin embargo, Deep Learning es una subforma de Machine Learning, porque se basa en el aprendizaje no supervisado.

En ambos casos, la inteligencia se limita a casos de uso indiviuales. Se habla de una inteligencia artificial débil, en contraste con la inteligencia artificial fuerte, que, como los humanos, sería capaz de tomar decisiones inteligentes en muchas áreas y bajo muchas circunstancias.

Ambas tecnologías dependen de la disponibilidad de grandes cantidades de datos, de los que los sistemas pueden aprender. Pero ahí es donde terminan las similitudes.

Deep Learning vs Machine Learning: ¿cuáles son las diferencias?

Machine Learning es la tecnología históricamente más antigua y más simple. Funciona con un algoritmo que el sistema adapta después de recibir comentarios de un humano. La disponibilidad de datos estructurados es un requisito previo para utilizar a tecnología de aprendizaje automático. El sistema se alimenta primero con datos estructurados y categorizados y, de esta manera, comprende cómo se van a clasificar los nuevos datos de este tipo. Dependiendo de la clasificación, el sistema realiza las actividades programadas. Por ejemplo, reconoce si un perro o un gato pueden ser reconocidos en una foto, y mueve los archivos a diferentes carpetas.

Después de una fase inicial de aplicación, el algoritmo se optimiza a través de una retroalimentación humana, en la que se informa al sistema sobre asignaciones incorrectas y la categorización correcta.

No se requieren datos estructurados para el Deep Learning. El sistema de aprendizaje profundo funciona con redes neuronales de varias capas, que combinan varios algoritmos, y que se basan en el modelo del cerebro humano. Esto permite que el sistema también procese datos no estructurados.

El enfoque es particularmente adecuado para tareas complejas, cuando no todos los aspectos de los objetos se pueden categorizar de antemano. Con Deep Learning, el propio sistema encuentra características distintivas adecuadas. En cada capa, la entrada se examina en busca de una característica adicional, y el sistema la utiliza para decidir al final cómo se clasificará la entrada.

Importante: con Deep Learning, el sistema encuentra características distintivas adecuadas en los datos en sí, sin tener que especificar una categorización externa. No es necesaria el entrenamiento por parte de un desarrollador. El sistema comprueba por sí mismo si las clasificaciones cambian o si surgen nuevas categorías debido a una nueva entrada.

Datos estructurados y datos no estructurados

Si bien Machine Learning ya funciona con una base de datos manejable, Deep Learning necesita muchos más datos. El sistema debe tener más de 100 millones de puntos de datos disponibles para ofrecer resultados confiables.

Además, la tecnología para Deep Learning es más compleja de implementar. Requiere más recursos de TI, y es significativamente más costoso que Machine Learning, por lo que actualmente no es relevante para la mayoría de las empresas.

Deep Learning vs Machine Learning: descripción general de las diferencias

                                               Machine Learning                               Deep Learning

Formato de datos                    Datos estructurados                            Datos no estructurados

Base de datos                         Base de datos manejable                    >1 millón de puntos de datos

Entrenamiento                         Entrenamiento humano necesario      Sistema de autoaprendizaje

Algoritmo                                 Un algoritmo cambiante                       Red neuronal de algoritmos

Campo de aplicación               Actividades rutinarias sencillas            Tareas complejas

Diferentes áreas de aplicación

Machine Learning podría verse como la tecnología predecesora de Deep Learning. De hecho, todas las tareas que se pueden resolver mediante el aprendizaje automático, también se pueden procesar mediante el aprendizaje profundo. Por lo tanto, no habría necesidad de sopesar Deep Learning frente a Machine Learning.

Dado que Deep Learning requiere muchos más recursos, este no es un procedimiento eficiente. Por lo tanto, las áreas de aplicación de ambas tecnologías suelen estar claramente separadas, y lo que Machine Learning se resuelve mediante Machine Learning.

Para las empresas, el uso de ambas tecnologías aporta una enorme ventaja competitiva, ya que tanto Machine Learning como Deep Learning están lejos de ser parte de la vida empresarial diaria.

Áreas de aplicación de Machine Learning

Marketing online

¿Qué medidas de marketing producen resultados? Las personas suelen ser malas para supervisar grandes cantidades de datos y realizar evaluaciones fiables. Aquí es donde entran en juego las herramientas de análisis de marketing basadas en aprendizaje automático. Evalúan los datos existentes y pueden hacer previsiones fiables sobre qué tipo de contenido conduce a conversiones, qué contenido quieren leer los clientes y qué canales de marketing conducen principalmente a una compra.

Atención al cliente

Los chatbots pueden basarse en el aprendizaje automático. Luego, son guiados por palabras clave contenidas en la solicitud del usuario, y pueden guiar al cliente a través de consultas o preguntas para la toma de decisiones en un diálogo hacia la información deseada.

Ventas

Lo que funciona en Netflix y Amazon se puede usar para ventas. Gracias al aprendizaje automático, los sistemas pueden predecir con éxito en qué productos y servicios los clientes existentes también están potencialmente interesados. Los sistemas pueden hacer recomendaciones muy detalladas, lo que simplifica las ventas, especialmente con grandes gamas de productos, y productos altamente personalizables.

Business Intelligence

Machiine Learning también se puede utilizar para visualizar datos importantes de la empresa, y hacer que los pronósticos sean comprensibles para los responsables humanos de tomar decisiones.

Áreas de aplicación de Deep Learning

Seguridad informática

A diferencia de Machine Learning, los sistemas informáticos y de ciberseguridad basados en Deep Learning reconocen no solo peligros previamente definidos, sino también peligros nuevos y previamente desconocidos, ya que son reconocidos como anomalías por el reconocimiento de patrones de la red neuronal. La eficacia de las medidas de seguridad se puede incrementar muchas veces con la ayuda del aprendizaje profundo.

Atención al cliente

Los chatbots basados en Deep Learning comprenden el lenguaje natural humano, y no dependen del uso de determinadas palabras clave. El diálogo es mucho más eficiente y la solución ofrecida es más precisa.

Creación de contenido

La creación de contenido se puede automatizar con Deep Learning. Si hay suficiente contenido disponible como base de datos, el sistema puede crear contenido nuevo a partir de él, y realizar sus propias traducciones.

Asistentes de voz

Los asistentes digitales como Siri, Alexa y Google se basan en el aprendizaje profundo. Los primeros asistentes de voz también se están abriendo camino en el contexto empresarial. Los usuarios pueden pedirles en lenguaje natural, por ejemplo, que realicen pedidos, envíen correos electrónicos, creen informes o realicen investigaciones.

Además de las áreas de aplicación mencionadas, ambas tecnologías también se utilizan en muchas otras áreas de la vida, como la medicina, la ciencia o la movilidad.

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