Deep learning vs. machine learning: ¿en qué se diferencian?
El deep learning, también conocido como aprendizaje profundo, es una forma especializada del machine learning o aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas, mientras que el machine learning suele emplear algoritmos más simples como árboles de decisión o modelos lineales. La estructura más profunda de las redes permite que el deep learning identifique patrones más complejos en grandes volúmenes de datos.
Tanto el aprendizaje automático (machine learning) como el aprendizaje profundo (deep learning) son subcategorías de la inteligencia artificial. Ambos enfoques permiten que los ordenadores puedan tomar decisiones inteligentes. Sin embargo, el aprendizaje profundo se considera una forma de aprendizaje automático, porque se basa en el aprendizaje no supervisado por el ser humano.
En ambos casos, la inteligencia se limita a campos de aplicación muy concretos. Se habla de una inteligencia artificial débil, en contraste con la inteligencia artificial fuerte, que sería capaz de tomar decisiones inteligentes en múltiples campos y bajo diversas circunstancias, similar a las capacidades humanas.
Deep learning vs. machine learning: ¿en qué se diferencian?
El aprendizaje automático (machine learning) es la tecnología más antigua y sencilla de las dos. Trabaja con un algoritmo que el propio sistema adapta después de recibir feedback de una persona. En otras palabras, esta tecnología requiere alimentar el sistema con datos estructurados y categorizados, para que este pueda deducir cómo clasificar los nuevos datos de ese tipo. A continuación, dependiendo de la clasificación, el sistema lleva a cabo ciertas acciones programadas. Por ejemplo, identifica si aparece un perro o un gato en las fotos y mueve los archivos a diferentes carpetas.
Después de la fase de aplicación inicial, el algoritmo se optimiza mediante el feedback humano, que informa al sistema de las posibles clasificaciones erróneas y de cómo asignar las categorías correctamente.
Para el aprendizaje profundo (Deep learning), en cambio, no es necesario disponer de datos estructurados. Este sistema funciona con redes neuronales multicapa, que imitan el comportamiento del cerebro humano y combinan diferentes algoritmos, lo que permite que el sistema procese incluso datos no estructurados.
El enfoque del aprendizaje profundo es especialmente adecuado para las tareas complejas en las que no todos los aspectos de los objetos pueden clasificarse de antemano. El propio sistema se encarga de buscar los diferenciadores adecuados; en cada capa, se analizan las nuevas entradas en busca de otras características, que el sistema utiliza para decidir cómo clasificar las entradas.
Es importante tener en cuenta que, en el aprendizaje profundo, el propio sistema encuentra los diferenciadores adecuados en los datos sin que se le deba proporcionar una clasificación externa. Por ello, no es necesario que intervenga un desarrollador. El sistema comprueba por sí mismo si se pueden generar nuevas clasificaciones o categorías a partir de las nuevas entradas.
Aunque el aprendizaje automático puede funcionar con una base de datos relativamente pequeña, el aprendizaje profundo requiere una cantidad de datos mucho más alta. El sistema debe disponer de más de 100 millones de puntos de datos para ofrecer resultados fiables.
Además, la tecnología del aprendizaje profundo es más compleja de implementar. Requiere más recursos informáticos y es mucho más cara que el aprendizaje automático.
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Deep learning vs. machine learning: resumen de diferencias
| Aprendizaje automático (ML) | Aprendizaje profundo (DL) | |
|---|---|---|
| Formato de datos | Datos estructurados | Datos no estructurados |
| Base de datos | Base de datos manejable | Más de un millón de puntos de datos |
| Entrenamiento | Se necesita un entrenador humano | El sistema aprende por sà solo |
| Algoritmo | Algoritmo variable | Red neuronal de algoritmos |
| Aplicación | Tareas rutinarias sencillas | Tareas complejas |
Distintos ámbitos de aplicación
El aprendizaje automático podría considerarse como la tecnología predecesora del aprendizaje profundo. De hecho, todas las tareas que pueden realizarse mediante el aprendizaje automático también pueden llevarse a cabo mediante el aprendizaje profundo. Por lo tanto, al comparar deep learning vs. machine learning, en principio sale ganando el primero.
Sin embargo, como el aprendizaje profundo requiere invertir muchos más recursos, no suele ser eficiente, por lo que se han delimitado claramente los ámbitos de aplicación de ambos. Todas las tareas que pueden realizarse mediante el aprendizaje automático se resuelven con esta tecnología.
En cualquier caso, los dos brindan una inmensa ventaja competitiva a las empresas, ya que tanto el aprendizaje automático como el profundo están muy lejos de ser habituales en el entorno laboral actual.
Ámbitos de aplicación: deep learning vs. machine learning
En el ámbito del marketing online, muchas empresas utilizan herramientas de análisis de marketing basadas en aprendizaje automático. Estas herramientas evalúan los datos y proporcionan pronósticos fiables sobre muchos aspectos, como el tipo de contenido que genera conversiones, los textos que prefieren leer los clientes o los canales de marketing que logran más ventas.
En cuanto la atención al cliente, los chatbots pueden basarse en el aprendizaje automático. Estos chatbots identifican palabras clave en las consultas de los usuarios y, mediante preguntas aclaratorias o de decisión, guían al cliente hacia la información deseada. Sin embargo, los chatbots basados en aprendizaje profundo comprenden el lenguaje natural humano y no dependen del uso de palabras clave específicas, lo que permite diálogos más fluidos y soluciones más precisas.
Los asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant emplean casi siempre tecnologías basadas en síntesis de voz y aprendizaje profundo. En el ámbito empresarial, los asistentes de voz están comenzando a usarse para realizar tareas como gestionar pedidos, enviar correos electrónicos, generar informes o realizar investigaciones, todo a través de comandos en lenguaje natural. Los sistemas más antiguos, basados en el lenguaje automático, no podían captar las sutilezas del lenguaje, por eso eran menos efectivos.
En el campo de la Business Intelligence (inteligencia empresarial), el aprendizaje automático se utiliza para visualizar datos clave de la empresa y hacer predicciones comprensibles para los responsables de la toma de decisiones. Por otro lado, los sistemas del aprendizaje profundo aplicados a la IA generativa permiten crear gráficos e imágenes basándose en simples indicaciones. Además, los enfoques como los modelos de lenguaje extensos (Large Language Models) o el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing), también basados en algoritmos de lenguaje profundo, son herramientas útiles para la creación de contenido.
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