Los términos machine learning y deep learning con frecuencia se utilizan como sinónimos. Sin embargo, son términos muy diferentes aunque ciertamente están muy relacionados.
Ambos forman parte de la Inteligencia Artificial (IA) y del modo en que se aplican a la vida real. Son de gran utilidad para el manejo y utilización del gran volumen de datos que se generan hoy en día. Se debe a que lo hacen muy rápidamente y con absoluta eficiencia.
Estas dos tecnologías tienen la finalidad de lograr que las máquinas piensen y razonen como lo hacen los humanos. Todo ello, por medio del uso de diversos algoritmos.
En este post se puntualizarán las definiciones de cada uno de estos conceptos. También se establecerán claramente sus diferencias y se mencionarán algunos de los usos que se les da en la vida cotidiana actual.
¿Qué es el Machine Learning?
Este término, conocido también como aprendizaje automático, se refiere al uso de algoritmos por parte de las computadoras. Su finalidad es organizar datos para detectar e identificar patrones y generar un aprendizaje.
Dicho aprendizaje causará que la computadora desarrolle comportamientos que mejorarán su funcionamiento y, por ende, los resultados obtenidos.
¿Qué es el Deep Learning?
El deep learning, que a su vez se conoce como aprendizaje profundo, se extiende más allá del aprendizaje automático. Utiliza algoritmos de alto nivel para generar un aprendizaje avanzado. Para lograrlo, imita la red de neuronas existente en el cerebro humano.
Las redes neuronales artificiales han sido desarrolladas para sustentar conexiones, capas discretas y direcciones de distribución de datos.
Es así como los datos pasan por diversas capas de procesamiento que no son lineales y que replican cómo trabajan las neuronas humanas.
Como resultado, esta forma de inteligencia artificial permite que las máquinas aprendan a realizar tareas sumamente avanzadas y complejas.
Diferencias entre el Machine Learning y el Deep Learning
Una forma sencilla de comprender la diferencia entre estos dos conceptos es dejar establecido que ambos integran la Inteligencia Artificial (IA). De este modo, el deep learning se desprende del machine learning.
Su diferencia principal se basa en lo siguiente:
En el caso del machine learning, la computadora debe ser guiada en todas las etapas del proceso para generar aprendizaje. Con la práctica o la repetición de las tareas aprenderá a identificar lo que se busca de forma automática.
En el caso del deep learning, la computadora es capaz de aprender por sí misma con cada nuevo ingreso de información.
En caso de que llegara a emplear un dato de forma errada, aprenderá del error sin volver a repetirlo. Además, logrará cumplir este proceso cada vez más rápido.
El deep learning se diseñó con la finalidad de extender y ampliar los ámbitos de aplicación del machine learning. Sin embargo, hoy en día ambas tecnologías se utilizan de forma complementaria en diversos campos para lograr óptimos resultados.
A diario y con sumo interés, surgen nuevas ideas para aplicar ambas tecnologías en ámbitos de la vida cotidiana. Todo ello mientras se logra el lejano pero anhelado sueño de hacer que las máquinas igualen la forma de razonar del cerebro humano.
Ejemplos del Machine Learning y el Deep Learning
A continuación te mencionamos algunos ejemplos en lo que se aplican estas tecnologías:
Machine learning
La personalización del marketing: esta tecnología permite conocer las preferencias y el comportamiento de un cliente o lead. La finalidad es propiciar la venta por medio del envío de anuncios y promociones adecuadas a sus intereses.
Así vemos cómo las páginas de e-commerce como Amazon hacen uso de esta herramienta para incrementar su funnel de conversión con mucho éxito.
La detección de ciberdelitos: en internet existen plataformas de pago y monederos virtuales que emiten y reciben grandes sumas de dinero a diario. Algunas de ellas, como PayPal, emplean el machine learning para identificar transacciones fraudulentas.
Todo ello, al analizar una base de datos de millones de operaciones para interceptar aquellas que presenten algún indicio de irregularidad.
Deep Learning
El reconocimiento y categorización de imágenes: las computadoras, mediante el uso de esta tecnología, son capaces de identificar y distinguir los logos de las marcas de diversas empresas.
Asimismo, pueden detectar las reacciones humanas por medio de la expresión facial y analizar resonancias magnéticas o radiografías.
Por ejemplo, en Facebook se emplea el reconocimiento facial con frecuencia. Así como en diversos dispositivos móviles que se desbloquean al identificar la imagen de su propietario.
La traducción inteligente: diversos dispositivos utilizan softwares que pueden traducir textos e imágenes en cuestión de segundos.
Es un sistema de razonamiento de capas que utiliza los algoritmos que traducen palabra por palabra. Posteriormente, las relaciona entre sí para dar sentido a las frases y adecuarlas a la semántica.
Mensajes claves
La inteligencia artificial es el futuro de las organizaciones. El machine learning y el deep learning ya se utilizan para crear estrategias diversas que permiten generar ventaja competitiva.
Entender la diferencia entre estas dos tecnologías ayudará a que sean aplicadas de forma complementaria. Entonces, se potenciarán los beneficios que puede aportar la IA en los diversos ámbitos de la vida empresarial.
¿Llegarán las máquinas a igualar la inteligencia humana o incluso a superarla? Eso es algo que todavía es difícil saber. Pero mientras los expertos se encargan de averiguarlo, saca el mayor provecho de aplicar esta tecnología en tu empresa o negocio.
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