Deep Learning y Machine Learning son dos ramas concretas de la Inteligencia Artificial (IA) que han cobrado gran importancia en la era digital. De hecho, cada vez hay más demanda de perfiles especializados en este ámbito. Es posible que hayas oído hablar de ambos conceptos, pero ¿sabes cómo funcionan y en qué se diferencian?

En este artículo te explicamos la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning

Machine Learning y Deep Learning

Para comprender la diferencia entre ambos conceptos, hay que tener claro desde el inicio que la IA se basa en el procesamiento de datos a partir de un aprendizaje realizado en base a experiencias pasadas. En cierto modo, la IA reproduce los patrones del cerebro humano para elaborar conocimiento.

El Machine Learning y el Deep Learning son dos partes fundamentales de ese proceso de aprendizaje. El Machine Learning son algoritmos que aprenden a partir de los ejemplos (datos), y el Deep Learning permite que las máquinas y los sistemas sean capaces de comprender esa información.

  • Machine Learning

Esta rama de la IA crea algoritmos capacitados para modificarse a sí mismos sin ayuda externa. En esencia, se trata de un método de análisis de datos fundamentado en la premisa de que los sistemas son capaces de entender dichos datos, identificar patrones y tomar decisiones de manera autónoma.

  • Deep Learning

El Deep Learning es una forma de aprendizaje automático que consiste en entrenar a un sistema para que sea capaz de aprender sin ayuda externa. El proceso de aprendizaje se basa en el reconocimiento de patrones y le permite al sistema realizar tareas de manera “humana”. Para ello, esta rama de la IA utiliza unos algoritmos específicos llamados redes neuronales.

Mientras que estos algoritmos se crean y funcionan de una forma parecida a cómo la hace el Machine Learning, la particularidad de estos algoritmos es que cuentan con numerosas capas. Cada capa se corresponde con una interpretación distinta de los datos disponibles. Las redes neuronales tratan de replicar el funcionamiento del cerebro humano, incluyendo aspectos como el reconocimiento del habla y de objetos y la identificación de imágenes.

¡Quiero ver másteres!

Machine Learning vs Deep Learning

Un modelo de Machine Learning está programado para analizar de forma continuada un grupo de datos utilizando una estructura lógica parecida a la humana. Sin embargo, a pesar de todos los avances realizados, los modelos básicos de Machine Learning siguen necesitando supervisión. Por ejemplo, si un algoritmo falla al predecir un evento, será necesaria la intervención humana para realizar los ajustes pertinentes.

Por su parte, en un modelo de Deep Learning, el propio algoritmo es capaz de identificar de manera autónoma si una de las predicciones que ha hecho ha resultado estar errada simplemente utilizando su red neuronal. En este sentido, el Deep Learning es similar al Machine Learning, pero el primero está más desarrollado y tiene más capacidad de aprendizaje que el Machine Learning.

deep learning vs machine learning
¡Quiero ver estudiar inteligencia artificial!

Ejemplos de Machine Learning y Deep Learning

A nuestro alrededor existen un sinfín de ejemplos de Machine Learning y Deep Learning y, sin embargo, no solemos ser conscientes de ello. Un ejemplo es Netflix, quien utiliza la IA para realizar recomendaciones personalizas sobre el contenido a visualizar. La misma inteligencia es utilizada por Facebook para reconocer a las personas que aparecen en una foto y también por los coches autónomos, que saben perfectamente por donde desplazarse.

Sin embargo, el número de aplicaciones de Machine Learning y Deep Learning es muy extenso, y aquí te mostramos algunos ejemplos:

  • Motores de búsqueda

El motor de búsqueda web más utilizado en el mundo, Google, usa esta inteligencia para mejorar sus servicios. Gracias a ello, puede personalizar los resultados de las búsquedas de forma que se cubran las necesidades de los usuarios.

  • Motores de búsqueda

De forma similar a las recomendaciones de Netflix, otras webs y apps como Amazon analizan los datos de todos los usuarios para predecir sus intereses en función de la actividad que han realizado previamente en el site.

  • Medicina

Gracias al avance de esta tecnología, la medicina ha podido desarrollar sistemas más precisos para diagnosticar enfermedades y determinan los tratamientos que mejor se adaptan a los pacientes.

  • Reconocimiento de voz

Siri o Alexa, dos de los asistentes de voz más utilizados en la actualidad, utilizan Machine Learning y Deep Learning para poder comprender lo que su usuario quiere y ofrecer la respuesta más adecuada.

  • Bots de atención al cliente

Los bots que nos encontramos en páginas webs y apps están diseñados a partir de la IA. Gracias a ella, pueden responder a las preguntas formuladas y mejorar, gracias al aprendizaje, la calidad de las respuestas que formulan.

Como hemos visto, las diferencias entre Machine Learning y Deep Learning, si bien son sutiles, también son importantes. Ambas herramientas están presentes en nuestro día a día y, teniendo en cuenta el desarrollo vertiginoso que experimenta la tecnología, seguramente lo estén cada vez más. Si estás interesado en aprender sobre Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial, en Udeka te ofrecemos los mejores másteres en Inteligencia Artificial para que puedas formarte en este ámbito.

¡Quiero ver másteres!