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Machine Learning vs. Deep Learning: suena complejo, pero estas son sus diferencias con ejemplos

Machine Learning vs. Deep Learning: suena complejo, pero estas son sus diferencias con ejemplos

  • La verdad es que suenan a conceptos de otro planeta, pero lo cierto es que entender de forma básica cómo funciona el Machine Learning y el Deep Learning no es tan complejo como parece.
  • Si quieres saber qué son, sus diferencias, cómo están revolucionando el campo de la inteligencia artificial y sus múltiples aplicaciones, este es el artículo definitivo.
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No se puede negar que a día de hoy la inteligencia artificial está jugando y va a jugar un papel central en la vida de muchos, de forma que ni siquiera se pueden imaginar en 2023.

El punto clave es que detrás de esta locura tecnológica se encuentran dos conceptos que seguramente has escuchado: Machine Learning y Deep Learning o, como se conocen en español Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo.

Ambos son parte esencial de la IA y cómo realmente esta funciona, pero tienen diferencias muy importantes que influyen en lo que se puede lograr con una u otra.

Es por eso que, si siempre te has preguntado qué son, qué diferencias hay entre una y otro, o incluso para qué sirven y cuál es su función en la inteligencia artificial, estás en el sitio correcto.

Machine Learning: la mágica predicción de patrones

Imagina un ordenador que aprende sin ser programado explícitamente. Eso es lo que hace el Machine Learning. Este es una rama de la IA que permite que las máquinas se vuelvan mejores en la realización de tareas a medida que obtienen experiencia.

La clave está en los datos; los algoritmos de Machine Learning utilizan información como entrada para predecir nuevos resultados, como si de magia se tratase.

Lo interesante es que el Machine Learning se divide en tres categorías principales:

  1. Aprendizaje supervisado: aquí, los datos de entrenamiento incluyen respuestas conocidas, es decir, se les dice a las máquinas lo que se espera. Piénsalo como un profesor enseñando a un alumno con respuestas de ejercicios de matemáticas.
  2. Aprendizaje no supervisado: en este caso, los datos de entrenamiento no incluyen respuestas conocidas. La máquina debe descubrir patrones o estructuras por sí misma, como si se tratase de un detective.
  3. Aprendizaje por refuerzo: este tipo de Machine Learning implica que las máquinas tomen decisiones secuenciales para maximizar una recompensa a lo largo del tiempo. Por así decirlo funcionan a base de ensayo y error.

Deep Learning: la mente artificial multicapa

Ahora, un paso más allá está el Deep Learning que es una rama dentro del Machine Learning, pero con grandes mejoras. Aquí, las máquinas utilizan redes neuronales artificiales con múltiples capas para procesar datos de una manera que imita el funcionamiento del cerebro humano.

Estas redes neuronales profundas pueden comprender datos no estructurados, como imágenes y texto, de manera muy precisa. Piénsalo de esta forma: si el Machine Learning es como aprender a andar en bicicleta, el Deep Learning es como convertirse en un acróbata en bicicleta que realiza todo tipo de trucos.

Machine Learning vs Deep Learning
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Ya sabes la teoría, así que es hora de adentrarse en las diferencias clave

Ahora que tienes una comprensión básica, es hora de ver las diferencias clave entre Machine Learning y Deep Learning:

  1. Complejidad: mientras que el Machine Learning tiende a ser más simple y puede funcionar en un ordenador tradicional, el Deep Learning es más complejo, con redes neuronales profundas que a menudo requieren una potente unidad de procesamiento gráfico (GPU).
  2. Requerimientos de datos: el Machine Learning puede funcionar con conjuntos de datos más pequeños, mientras que el Deep Learning necesita grandes cantidades de datos para funcionar de manera óptima.
  3. Aplicaciones: el Machine Learning es ideal para tareas como detectar correos no deseados, recomendaciones de productos y análisis predictivo, como ves, cosas “más simples”. Por otro lado, el Deep Learning se destina para tareas más complejas como el reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.

¿Cómo el Machine Learning y el Deep Learning pueden cambiar el mundo?

Ahora que ya sabes las diferencias, es hora de ver cómo estas tecnologías están transformando el mundo real. Dos grandes y claros ejemplos en el Machine Learning son el filtrado de correo electrónico y los sistemas de recomendación.

  • Filtrado de correo electrónico: cuando abres tu bandeja de entrada y no ves un montón de correos no deseados, puedes agradecerlo al Machine Learning. Este aprende de grandes cantidades de datos etiquetados para distinguir entre spam y no spam, e incluso se adapta a tu comportamiento.
  • Sistemas de recomendación: ¿Alguna vez has notado que Netflix te sugiere películas que pueden encajar contigo? Eso es el Machine Learning en acción. Analiza tu historial de visualización y utiliza algoritmos para recomendarte contenido que coincide con tus gustos.
Netflix

Por otro lado, el Deep Learning está revolucionando campos como la conducción autónoma y los asistentes de voz, como Siri o Alexa.

  • Vehículos autónomos: gracias al Deep Learning, los coches autónomos pueden “ver” el mundo a su alrededor a través de cámaras y sensores, tomar decisiones basadas en esa información y predecir posibles peligros en la carretera.
  • Asistentes de voz: que, por ejemplo, Siri entienda lo que dices es gracias al Deep Learning, que permite a estos asistentes procesar el lenguaje natural y reconocer tu voz con precisión.

No cabe duda de que ambas tecnologías están impulsando la innovación en industrias como la salud, las finanzas, el comercio y un sinfín de ejemplos. Gracias a estas dos maravillas, el mundo está evolucionando a pasos agigantados y eso que parece que no se ha visto aún todo su potencial.

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