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Diferencias entre machine learning y deep learning
Diferencias entre machine learning y deep learning
05 Julio 2022 17:00
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La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse. En la economía digital, las máquinas y robots son cada vez más sofisticados y ya tratan de emular la inteligencia humana.
Aunque estén aún lejos de conseguirlo, el grado de desarrollo y sofisticación de las soluciones tecnológicas es cada vez mayor y la inteligencia artificial tiene mucho que ver con ello.
Gracias a ella, máquinas de toda condición pueden llegar comportarse, en ciertos aspectos, como lo haría un ser humano. Pueden adquirir comportamientos y formas de proceder que serían homologables a una persona (hasta un límite).
La inteligencia artificial procesa la información y datos resultantes del aprendizaje de experiencias previas. Es decir, funciona de manera similar a nuestro cerebro: recibe información de alguna manera a través de alguna fuente y la procesa para adquirir conocimiento.
Dentro de la inteligencia artificial hay dos ramas que intentan impulsar el aprendizaje de las máquinas. El machine learning y el deep learning. Son dos conceptos diferentes que responden al objetivo de que los robots mejoren su proceso de aprendizaje.
Pero cada una de estas ramas tiene unas particularidades y se centra en un modelo diferente de aprendizaje. ¿Quieres conocer las diferencias del machine learning y el deep learning y sus particularidades? Pues sigue leyendo.
Machine learning y deep learning son dos aplicaciones de inteligencia artificial que permiten a máquinas y robots aprender y desarrollar sus actividades de manera progresiva.
Es decir, ambos mecanismos desarrollados en el campo de la inteligencia artificial permiten mejorar la capacidad de comprensión y aprendizaje de los sistemas informáticos y ambos forman parte de la vanguardia en el desarrollo tecnológico.
Detrás del machine learning y el deep learning existen ya multitud de aplicaciones y objetos que utilizamos cotidianamente y nos hacen la vida más fácil a diario. ¿Un ejemplo? Altavoces y sistemas de reconocimiento de voz como Alexa o Siri.
Sin embargo, cada uno de ellos funciona de una manera y se basa en un proceso distinto de aprendizaje. Precisamente esa es su mayor y principal diferencia.
Por un lado, están los procesos para tratar de emular el cerebro humano. En el otro lado, los mecanismos que sigue en el aprendizaje.
En el caso del machine learning, el concepto es más antiguo que el deep learning. Constituye una rama que trata de desarrollar mecanismos que permitan el aprendizaje a máquinas y robots a partir de una serie de datos.
El deep learning, por su parte, es un concepto y un desarrollo mucho más moderno y podríamos clasificarlo como una evolución. Trata de establecer mecanismos que permitan el aprendizaje de las máquinas a través del desarrollo de redes neuronales.
Es decir, el proceso seguido por el deep learning es aún más parecido al de un cerebro humano. Ambos están basados en algoritmos, pero su funcionamiento difiere notablemente.
El funcionamiento de ambos se caracteriza porque se basa en algoritmos que son capaces de modificarse a sí mismos. No necesitan intervención humana, pueden aprender como un cerebro o una inteligencia.
El machine learning sigue un método que analiza datos, lo que le permite aprender a partir de esos datos. ¿Cómo? En muchos casos, como lo hacemos los humanos y otros animales. Identifican patrones, asimilándolos y tomando decisiones.
Por su parte, el deep learning trata de emular directamente el funcionamiento del cerebro humano y sus redes de neuronas. De hecho, su funcionamiento se basa en algoritmos que se llaman y funcionan como redes neuronales.
Este método se basa en capas de algoritmos que interpretan diferentes aspectos de los datos, como haríamos nosotros. Así, ante un estímulo, las capas de algoritmos de la inteligencia artificial reconocen la voz, identifican objetos e imágenes.
Todas estas fuentes sirven para interpretar el input que les llega y poder tomar decisiones según los comportamientos aprendidos.
Estas diferencias entre ellos dan lugar a resultados diferentes. El deep learning es más avanzado y permite a la inteligencia artificial determinar y darse cuenta por sí mismo de una predicción incorrecta.
Gracias a este proceso, la máquina la corregirá, mejorando su conocimiento y el proceso de aprendizaje.
Por su parte, sin embargo, el machine learning necesitaría la intervención humana. Sino no podrá determinar que una predicción o conclusión es incorrecta e incorporar ese nuevo conocimiento a la máquina.
La respuesta es sencilla: porque vivimos ya en una sociedad digital con un mercado tecnológico en auge que nos ofrece centenares de productos basados en la inteligencia artificial.
Las ventajas de la inteligencia artificial son fácilmente identificables y hacen de tu empresa una compañía más moderna y eficiente. En la economía del dato tu empresa necesita procesar mucha información relevante de los consumidores.
La inteligencia artificial te permite procesarla de manera rápida y eficiente, haciendo uso de ella y mejorando tu negocio para hacerlo más atractivo para el cliente e impulsando el aumento de las ventas y su crecimiento.
Los ejemplos de uso del machine learning y el deep learning ya son muy numerosos. Algunos ejemplos son los coches autónomos o las aplicaciones que usas diariamente en tu teléfono.
De hecho, Facebook lo incorpora y reconoce a las personas de las fotos. Otro ejemplo serían Netflix o HBO que saben exactamente las películas que te pueden gustar para una noche de sábado.
¿Por qué no subirse al tren lo antes posible y explotar todas las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías? El machine learning es solo el principio de la nueva era digital y las posibilidades que ofrece a las pymes son infinitas.
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