Machine Learning vs Deep Learning

La comparación Machine Learning vs Deep Learning es uno de los temas más fuertes del universo tecnológico en la actualidad. Al ser dos modelos de inteligencia artificial suelen ser confundidos o interpretados como sinónimos de una actividad de análisis digital. En esta oportunidad aclararemos algunos aspectos importantes de estos modelos para comprender de mejor manera de que se trata cada uno de ellos.

Machine Learning y Deep Learning, cercanos pero diferentes.

Los terminos machine learning y deep learning han tomado los titulares del mundo tecnológico desde hace algún tiempo. Esto gracias a la enorme popularización e implementación de modelos de inteligencia artificial. Contamos con alguno de estos importantes procesos en muchos aspectos de nuestra vida y a veces ni lo notamos.

En primer lugar la confusión de términos en castellano se debe principalmente a la traducción literal de las técnicas. El Aprendizaje automatizado (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) tienen una cercanía o similaridad si lo analizamos simplemente por su nombre. La segunda confusión nace dada la capacidad de ambos modelos de aprender o generar conocimientos por si solos, pero como verás a continuación, cada uno tiene formas diferentes de desarrollar su potencialidad.

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Machine learning

El Machine Learning es conocido como aprendizaje automatizado y es una rama científica de la inteligencia artificial que con la aplicación de algoritmos nos permite programar esquemas de trabajo para que las computadoras o algunos software desarrollen progresivamente la capacidad de aprender o generar conocimiento.

deep learning

Este tipo de conocimiento se orienta al mejoramiento constante de la realización de tareas o al análisis de datos.

En la actualidad tenemos contacto constante con aplicaciones o modelos de desarrollo de machine learning. Estas programaciones generadoras de conocimiento se encuentran presentes en múltiples herramientas como filtros contra spam en paginas web o correos electrónicos. También están presentes en los famosos autos de conducción automática que aprenden a detectar los obstáculos en la vía y mejoran constantemente las conducción.

Adicionalmente las empresas han incorporado en diferentes áreas de trabajo las potencialidades que brindan los modelos de machine learning para incrementar las posibilidades de tener éxito en estrategias de comercialización y marketing. Ya que los resultados que arrojan permiten comprender y predecir con alto nivel de eficiencia cuál sería el comportamiento del cliente.

Deep learning o aprendizaje profundo

El Deep Learning es también una rama de la inteligencia artificial. Esta íntimamente relacionada al machine learning ya que se encarga también de hacer que las computadoras aprendan y mejoren procesos de forma automatizada. La diferencia principal que surge entre los dos modelos es el nivel de detalle con el que se realiza el aprendizaje.

El Deep Learning analiza capa por capa la información en algo conocido como unidades neuronales. A través del funcionamiento de algunos algoritmos de alta complejidad, se intenta imitar la forma de analizar y comprender información como lo hace el cerebro humano.

Cada capa o unidad neuronal procesa la información y arroja un resultado que se expresa en una ponderación. Con esto se destaca que el resultado del análisis tiene un porcentaje de probabilidad de ser un elemento determinado. Por ejemplo si analizamos una imagen con un grupo de personas y programamos el algoritmo para que analice la imagen, podrá concluir que la imagen en un porcentaje de probabilidad alto se refiere a humanos y un porcentaje bajo que no lo es.

En Deep Learning la información es procesada con anticipación al análisis lo que permite tener una visión técnica de las variables o imágenes complejas a estudiar. Posteriormente el resultado obtenido es reprocesado e ingresado nuevamente para ser revisado tantas veces como sea necesaria para obtener información de alto valor.

Los procesos de Deep Learning buscan minimizar a su máxima expresión el margen de error de las operaciones que analiza. Esto es de especial interés y aplicación para las empresas ya que no solo adiestran al ordenador para la generación de conocimiento con una lista de reglas, sino que pueden crearse modelos analíticos concretos para predecir y tomar decisiones acertadas.

Esperamos que esta información aclarará tus dudas con respecto a las diferencias entre Machine Learning y Deep Learning.

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