Tema: diferencia entre machine learning y deep learning
Autor: Natalia Sánchez
En el mundo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos a menudo se utilizan términos y conceptos que pueden confundirse si no se tiene experiencia o formación especializada. Una de las confusiones más recurrentes es la que se produce entre el machine learning (aprendizaje automático) y el deep learning (aprendizaje profundo).
Si te preguntas cuál es la diferencia entre estas dos disciplinas y cuál es la más adecuada para tu proyecto, estás en el lugar correcto. En este artículo explicamos los aspectos fundamentales de estas dos ramas de la ciencia de datos, sus aplicaciones y sus diferencias clave.
Machine Learning y Deep Learning: contexto de uso
El machine learning y el deep learning son subcampos de la inteligencia artificial que se centran en permitir a las computadoras aprender de datos y realizar tareas sin ser programadas explícitamente. Ambas tecnologías tienen aplicaciones de alto valor en infinidad de sectores y están en constante crecimiento. Aunque sus enfoques son diferentes, comparten varios elementos comunes.
Semejanzas entre el Machine Learning y el Deep Learning: ¿Qué tienen en común?
- Tanto el machine learning como y el deep learning tiene como meta ayudar a las máquinas a aprender de los datos para extraer información relevante y/o realizar tareas complejas que los humanos tardarían mucho tiempo en llevar a cabo o que directamente no serían capaces de hacer por medios manuales.
- Ambas disciplinas requieren un proceso de entrenamiento que implica ajustar los parámetros del modelo para minimizar el error y obtener resultados precisos y certeros.
¿Cuál es la principal diferencia entre Machine Learning y Deep Learning?
La principal diferencia entre machine learning y deep learning reside en la arquitectura de los modelos utilizados. El machine learning se basa en algoritmos que se entrenan en datos para realizar tareas específicas, mientras que el deep learning utiliza redes neuronales profundas, que son modelos altamente complejos y se inspiran en la estructura del cerebro humano.
Qué es el Machine Learning
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de datos.
Aplicaciones del Machine Learning: ¿Cuándo y para qué se usa?
- Recomendaciones personalizadas: Plataformas como Netflix, Amazon o Spotify utilizan el machine learning para sugerir contenido personalizado. El aprendizaje automático les permite analizar el comportamiento del usuario y recomendar productos, películas, música u otro contenido que se adapte a sus preferencias.
- Detección de fraudes: En el sector financiero, el Machine Learning se utiliza para detectar actividades fraudulentas en tiempo real. Los modelos pueden analizar patrones y anomalías en las transacciones y alertar a las instituciones financieras o a los clientes cuando se detecta actividad sospechosa, lo que ayuda a prevenir el fraude.
- Optimización de cadenas de suministro: Los algoritmos pueden predecir la demanda, gestionar el inventario de manera eficiente y optimizar las rutas de envío, lo que reduce costes y mejora la eficiencia operativa.
- Clasificación de mensajes: El machine learning se utiliza para identificar y filtrar determinados tipos de contenidos. Algunos usos concreto son el reconocimiento de correos electrónicos no deseados (spam), la calificación de leads o el etiquetado masivo de contenidos.
- Predicción del tiempo: Los modelos de machine learning se utilizan para predecir la evolución de la meteología o de las condiciones climatológicas.
Ejemplos
- K-Means: Un algoritmo de clustering utilizado para agrupar datos.
- Regresión Lineal: Utilizado para predecir valores numéricos basados en datos de entrada.
Qué es el Deep Learning
El deep learning es una subdisciplina del machine learning que se basa en la utilización de redes neuronales profundas, inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Estas redes son capaces de aprender y representar datos en múltiples capas, lo que las hace especialmente adecuadas para tareas complejas de procesamiento de información.
Aplicaciones del Deep Learning: ¿Cuándo y para qué se usa?
- Reconocimiento de voz: Asistentes virtuales como Siri y Alexa utilizan Deep Learning para comprender el habla humana.
- Diagnóstico médico: Los modelos de machine learning pueden analizar imágenes médicas para ayudar en el diagnóstico de enfermedades. En concreto, se puede utilizar en radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas para identificar anomalías y asistir a los médicos en la toma de decisiones clínicas precisas.
- Procesamiento de lenguaje natural: El NLP es una rama del machine learning que se centra en el procesamiento de texto y lenguaje humano. Se utiliza en la traducción automática, análisis de sentimientos, chatbots, resumen de texto y muchas otras aplicaciones. Por ejemplo, asistentes virtuales como Siri y chatbots en sitios web emplean algoritmos de deep learning para comprender y responder al lenguaje humano.
- Vehículos autónomos: El deep learning es esencial para el desarrollo de vehículos autónomos, como coches sin conductor. Estos vehículos utilizan sensores y algoritmos de aprendizaje automático para reconocer señales de tráfico, peatones, otros vehículos y obstáculos en la carretera, permitiéndoles tomar decisiones en tiempo real y navegar de manera segura.
- Visión por computadora: Clasificación de objetos en imágenes y detección de rostros.
- Traducción automática: Plataformas como Google Translate utilizan modelos de Deep Learning para traducir idiomas.
- Juegos y robótica: Deep Learning se utiliza para entrenar agentes inteligentes en juegos y robots.
Ejemplos
- Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Utilizadas para tareas de visión por computadora.
- Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Útiles para tareas de procesamiento de secuencias, como el procesamiento de lenguaje natural.
Las 5 diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
Para entender mejor las diferencias entre machine learning y deep learning, aquí hay cinco aspectos clave a considerar:
Arquitectura de modelos
En el machine learning se utilizan algoritmos convencionales para entrenar modelos. Estos algoritmos están diseñados para descubrir patrones a partir de datos y tomar decisiones basadas en esos patrones. Algunos ejemplos incluyen la regresión lineal, la regresión logística, las máquinas de vectores de soporte y los algoritmos de vecinos más cercanos.
Estos modelos son efectivos en una variedad de tareas, pero su complejidad es limitada en comparación con el deep learning. El aprendizaje profundo usa redes neuronales profundas que tienen múltiples capas de nodos interconectados y son capaces de aprender representaciones altamente complejas de datos. El Deep Learning es especialmente eficaz en tareas que requieren un alto nivel de complejidad y generalización.
Cantidad de datos
El deep learning generalmente requiere grandes cantidades de datos para obtener resultados efectivos, mientras que el machine learning puede funcionar bien con conjuntos de datos más pequeños. Esto hace que las aplicaciones del machine learning, por lo general, sean más fáciles de implementar con éxito.
Capacidad de generalización
El deep learning tiende a tener una mayor capacidad de generalización y puede adaptarse a una variedad más amplia de tareas sin cambios significativos en la arquitectura del modelo. El machine lerning, en cambio, no es tan versátil, por lo que necesita una mayor intervención o supervisión humana cuando se producen cambios de cierta entidad en los objetivos o parámetros.
Requisitos computacionales
El deep learning suele ser más intensivo en recursos computacionales y requiere hardware y GPUs más potentes. Por lo tanto, suele ser más costoso que el machine learning desde el punto de vista de la infraestructura.
Interpretabilidad
Los modelos de machine learning suelen ser más lógicos e interpretables, lo que significa que es más fácil comprender cómo llegan a sus decisiones, mientras que los modelos de deep learning pueden ser cajas negras difíciles de interpretar.
Conclusión: ¿Cuál de las dos herramientas es mejor?
La elección entre machine learning y deep learning depende en gran medida de la tarea que deseas abordar y de los recursos disponibles. El machine learning es un recurso óptimo para una amplia gama de aplicaciones y es más fácil de aplicar e interpretar, mientras que el deep learning brilla en tareas complejas de visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y otras áreas donde se requiere un alto poder de generalización.
En última instancia, la mejor herramienta dependerá de tus necesidades específicas. Incluso se pueden combinar ambas disciplinas en proyectos complejos para obtener lo mejor de ambas herramientas.