¿Qué diferencias existen entre el Machine Learning y el Deep Learning?

Mucha gente desconfía de la inteligencia artificial (IA). No entienden cómo los ordenadores pueden aprender y tomar decisiones inteligentes. Sin embargo, los fundamentos de la IA están al alcance de todos. El machine learning y el deep learning son los dos conceptos más importantes que hacen posible la IA. Estos dos términos se confunden a menudo, aunque se refieren a dos métodos muy distintos utilizados en diferentes campos de aplicación. El machine learning es un sub-dominio de la Inteligencia Artificial mientras que el deep learning es un subdominio del machine learning. A pesar de los puntos en común que comparten, estos dos términos siguen siendo muy diferentes. Pero, ¿cuáles son las diferencias entre estos dos tipos de aprendizaje? En este artículo, los veremos juntos, porque dentro del liderazgo es conveniente conocerlos.

El Machine Learning

El machine learning (o aprendizaje automático) es la tecnología más antigua y simple. Se basa en un algoritmo que adapta el propio sistema en base a la retroalimentación de los humanos. La aplicación de esta tecnología implica la existencia de datos organizados. El sistema se alimenta entonces con datos estructurados y categorizados, lo que le permite comprender cómo clasificar datos nuevos y similares. Basándose en esta clasificación, el sistema ejecuta las acciones programadas. Por ejemplo, puede identificar si una foto muestra un humano o un animal y clasificar el documento en la carpeta correspondiente. Después de una primera fase de uso, el algoritmo se optimiza en base a la retroalimentación del desarrollador, que informa al sistema de las clasificaciones erróneas y le muestra las categorías correctas.

El Deep Learning

El deep learning (o aprendizaje profundo) no requiere datos estructurados. El sistema funciona con varias capas de redes neuronales, que combinan diferentes algoritmos basados en el cerebro humano. Por lo tanto, el sistema es capaz de trabajar con datos no estructurados. Este enfoque es particularmente adecuado para tareas complejas, en las que no se pueden clasificar de antemano todos los aspectos de los objetos a procesar. El propio sistema de aprendizaje profundo identifica las características discriminatorias. En cada capa, busca un nuevo criterio específico del objeto, que se utiliza como base para decidir la clasificación del objeto al final del proceso.

Con un deep learning, el propio sistema identifica las características discriminantes de los datos, sin necesidad de una categorización previa. El sistema no necesita ser entrenado por un desarrollador. Se evalúa a sí mismo la necesidad de modificar la categorización o de crear nuevas categorías basadas en los nuevos datos. Mientras que el aprendizaje de la máquina funciona a partir de una base de datos controlable, el aprendizaje profundo requiere un volumen de datos mucho mayor. El sistema necesita más de 100 millones de entradas para dar resultados fiables. Además, la tecnología requerida para el deep learning es más sofisticada. Requiere más recursos informáticos y es mucho más caro que el machine learning, por lo que no es interesante, al menos en la actualidad, para su uso masivo por parte de las empresas.

Los diferentes campos de aplicación entre el Machine Learning y el Deep Learning

El machine learning puede ser visto como una tecnología precursora del deep learning. Concretamente, todas las tareas realizadas con el machine learning pueden ser resueltas con el deep learning. Por lo tanto, no es necesariamente necesario confrontar entre el machine learning y el deep learning.

El deep learning requiere muchos más recursos y por lo tanto no es un proceso eficiente. Por lo tanto, los campos de aplicación de las dos tecnologías están en principio bien definidos: cualquier tarea que pueda ser realizada por el machine learning debe ser manejada por la misma técnica.

Para las empresas, el uso de estas tecnologías representa una enorme ventaja competitiva, ya que tanto el machine learning como el profundo no son todavía la norma en la vida comercial cotidiana.

Campos de aplicación del machine learning

Comercialización en línea:

¿qué medidas de comercialización dan resultados? Los humanos son generalmente malos para revisar grandes cantidades de datos y proporcionar estimaciones fiables. En este caso, es mejor utilizar herramientas de análisis de marketing que se basan en el machine learning. Evalúan datos definidos y pueden proporcionar diagnósticos fiables sobre el tipo de contenido que puede llevar a la conversión, el contenido que los clientes quieren leer y los canales de comercialización más eficaces para cerrar una venta.

Atención al cliente:

Los chatbots pueden confiar en el machine learning. Se orientan según las palabras clave que se encuentran en la pregunta del usuario y, a través de preguntas para obtener más información o tomar decisiones, dialogan con el usuario hasta obtener la respuesta deseada.

Venta:

Gracias al machine learning, los sistemas pueden anticipar con precisión los productos y servicios que pueden ser de interés para los clientes en su sitio. Esto les permite hacer recomendaciones detalladas, facilitando la venta con gamas de productos muy amplias o productos altamente personalizables.

Inteligencia empresarial:

También, se puede utilizar para visualizar datos importantes de las empresas y hacer que los responsables de la toma de decisiones humanas entiendan las diferentes previsiones.

Campos de aplicación del deep learning

Seguridad informática:

A diferencia de las soluciones basadas en el machine learning, los sistemas de seguridad informática y cibernética que se basan en el deep learning pueden identificar tanto los riesgos documentados como los previamente desconocidos gracias a su capacidad de detectar anomalías en los patrones de red neural conocidos. El deep learning aumenta la eficacia de las medidas de seguridad.

Soporte al cliente:

Los chatbots basados en el deep learning entienden la expresión natural de las personas y no se limitan al uso de palabras clave específicas. El diálogo es claramente más eficaz y las soluciones propuestas tienen más probabilidades de satisfacer la demanda.

Creación de contenidos:

Puede ser usado para automatizar la creación de contenidos. A partir de una base de datos de contenido suficientemente grande, el sistema puede crear nuevos contenidos o realizar traducciones de forma independiente.

Asistente de voz:

Las PDAs (como Siri, Alexa o Google) están basadas en el deep learning. Los primeros PDAs están empezando a aparecer en las empresas. Los usuarios pueden expresarse con naturalidad para pedir, por ejemplo, que se abandone un pedido, que se envíe un correo electrónico, que se cree un informe o que se inicie una búsqueda.

Además de los campos de aplicación mencionados anteriormente, ambas tecnologías se utilizan en muchos ámbitos de la vida cotidiana, como la medicina, la ciencia o la movilidad.

(conclusión)

Así, pudimos ver que estas dos nociones no son completamente opuestas sino más bien complementarias. Y usted, ¿hace la diferencia entre Machine Learning y el Deep Learning?