Deep Learning vs. Machine Learning – Entender las diferencias
Conozca los casos de uso y las diferencias entre las dos tecnologías de IA.
El Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje Automático son dos tecnologías importantes en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y, por tanto, forman parte del término general Ciencia de Datos. Aunque a veces se utilizan como sinónimos, hay diferencias importantes entre los dos que hay que entender.
La historia del Deep Learning y el Machine Learning se remonta a los años 50, cuando los científicos trabajaban en el desarrollo de ordenadores capaces de tomar decisiones y resolver problemas. La idea era que los ordenadores pudieran aprender analizando datos y actuando según patrones y reglas.
Índice
¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning)?
El aprendizaje automático (o Machine Learning, ML) es una tecnología que permite a los ordenadores aprender y mejorar automáticamente sin ser programados explícitamente. Utiliza algoritmos que aprenden y mejoran en función de la experiencia. El aprendizaje automático se utiliza a menudo para resolver problemas en los que es difícil definir reglas complejas. El aprendizaje automático puede utilizarse para tomar decisiones con conocimiento de causa.
¿Qué es el aprendizaje profundo (Deep Learning)?
El aprendizaje profundo es una tecnología basada en el aprendizaje automático y es especialmente adecuada para procesar grandes cantidades de datos. Así pues, el aprendizaje profundo es una subárea del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales para reconocer patrones y relaciones en los datos. Las redes se dividen en distintas capas, lo que les permite resolver problemas complejos. El aprendizaje profundo se utiliza a menudo para analizar imágenes y vídeos y extraer información de ellos. A diferencia del aprendizaje automático, en el que los desarrolladores suelen intervenir para realizar ajustes, en el aprendizaje profundo son los propios algoritmos los que deciden si las decisiones son correctas.
Diferenciación
Así que hay una diferencia importante entre Deep Learning y Machine Learning: Deep Learning utiliza redes neuronales, mientras que Machine Learning se basa en otros algoritmos. El aprendizaje profundo está especialmente indicado para procesar grandes cantidades de datos, mientras que el aprendizaje automático es más adecuado cuando se trata de definir reglas complejas.
Ámbitos de aplicación
A continuación se analizan distintos ámbitos de aplicación de las tecnologías. Por supuesto, esta lista no está completa y puede ampliarse en consecuencia.
Algunos casos de uso del aprendizaje automático son:
- Clasificación de los datos: Los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para dividir los datos en categorías específicas mediante el reconocimiento de patrones y relaciones en los datos. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir resultados, como el comportamiento de los clientes o las condiciones meteorológicas.
- Regresión: los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para explorar la relación entre distintas variables y hacer predicciones sobre el futuro. Puede utilizarse para predecir el precio de la vivienda o de las acciones, por ejemplo.
- Agrupación: los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para dividir los datos en grupos con características similares. Puede utilizarse, por ejemplo, para analizar el comportamiento de los clientes o las redes sociales.
Algunos casos de uso del Deep Learning son:
- Reconocimiento de imágenes: los modelos de Deep Learning pueden utilizarse para analizar imágenes y extraer información de ellas. Puede utilizarse, por ejemplo, para analizar imágenes de satélite o reconocer objetos en imágenes. Un ejemplo concreto en el que se utiliza Deep Learning es, por ejemplo, en la búsqueda de imágenes de los motores de búsqueda corporativos.
- Reconocimiento del habla: los modelos de Deep Learning pueden utilizarse para analizar el habla humana y extraer información de ella. Puede utilizarse, por ejemplo, para crear asistentes de voz o traducir el habla. Ahora se utilizan en varios sistemas, como los smartphones.
- Predicción de mercados: Los modelos de aprendizaje profundo pueden utilizarse para identificar patrones y relaciones en grandes cantidades de datos de mercado y hacer predicciones para el futuro. Puede utilizarse, por ejemplo, para predecir la cotización de las acciones o los tipos de cambio.
Es importante señalar que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático no siempre son distintos y que a menudo se utilizan combinados. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede utilizarse para definir reglas para los modelos de aprendizaje profundo, mientras que este último es capaz de reconocer patrones y relaciones basándose en estas reglas y en los datos procesados.
Si observamos el estado actual de la técnica, es obvio que el aprendizaje profundo ha avanzado enormemente en los últimos años. Los modelos de aprendizaje profundo, por ejemplo, han superado el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en muchas áreas, especialmente en el procesamiento de grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes y vídeos. Esto incluye, por ejemplo, el Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing – NLP) o la IA generadora de contenidos.
Una perspectiva
Muchas cosas van a cambiar en estos ámbitos en los próximos años. Por un lado, los modelos se harán más fuertes y rápidos y, por otro, serán accesibles a cada vez más empresas. Esto permite modelos de negocio completamente nuevos y obligará a algunas industrias a cambiar.
Conclusión y resumen
Deep Learning y Machine Learning son tecnologías importantes en el mundo de la IA que se utilizan en diversos campos. El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales para reconocer patrones y relaciones en grandes cantidades de datos, mientras que el aprendizaje automático se basa en algoritmos para definir reglas complejas. En el futuro, Deep Learning y Machine Learning podrían mejorar aún más y ser capaces de resolver problemas aún más complejos.
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