Diferencias de machine learning y deep learning

Tal y como apuntaba Mónica Villas, “la Inteligencia Artificial no es el futuro, sino el presente”. La IA es una rama dentro de la investigación y la informática. A través de mecanismos lógico-matemáticos, las máquinas son programadas para satisfacer las necesidades de las personas.

En los últimos tiempos, hemos visto que existen diferentes tipos de Inteligencia Artificial. Hoy ahondaremos en el machine learning y el deep learning.

En este artículo, vamos a ver las diferencias de machine learning y deep learning y en qué consisten estas dos vertientes del aprendizaje en máquinas.

La IA: punto de encuentro entre machine learning y deep learning

La Inteligencia Artificial es una ciencia muy poderosa, que engloba diferentes tipos de tecnología. Sin ir más lejos, podemos observar distintos paradigmas que quedan divididos en 2 grandes agrupaciones: Inteligencia Artificial Robusta e Inteligencia Artificial Aplicada.

• IA Robusta (Strong AI): Esta idea consistiría en que las máquinas disponen de una inteligencia similar a la capacidad cognitiva del ser humano. 
• IA aplicada (Weak AI): En este segundo apartado, observamos aquellas máquinas cuyo aprendizaje es guiado a través de algoritmos. En efecto, aquí entrarían el machine learning y el deep learning.

Dicho esto, veamos cuáles son las diferencias de machine learning y deep learning y cuáles son sus definiciones.

¿Qué es machine learning?

En primer lugar, el machine learning o aprendizaje automático hace referencia al uso de algoritmos matemáticos para que las máquinas imiten la forma de aprendizaje de los seres humanos.

A través de estos algoritmos, las máquinas analizan y toman una serie de datos y, por consiguiente, aprenden a tomar decisiones en base a lo aprendido. Es decir, adquieren una serie de patrones, gracias a una programación previa.

¿Qué es deep learning?

Por su parte, el deep learning (aprendizaje profundo) forma parte del propio machine learning. Es muy similar al primero, pero emplea algoritmos distintos:

Mientras que en machine learning se utilizan algoritmos de decisión (árboles de decisión), en deep learning se emplean redes neuronales que imitan a las redes neuronales del cerebro humano.

Si te preguntas cuáles son las diferencias de machine learning y deep learning, podemos decir que este segundo es una vertiente del primero. El deep learning va más allá del machine learning, ya que intenta emular el aprendizaje humano.

De este modo, deep learning es un tipo de aprendizaje más detallado, se encuentra más evolucionado; por lo que es más preciso y su margen de error mucho menor. 

¿Cuándo usar deep learning? ¿Y machine learning?

Ya conoces las diferencias de machine learning y deep learning, ¿pero sabes dónde aplicar este tipo de tecnología?

La inteligencia artificial está presente en nuestro día a día. En el hogar, el trabajo o en cualquier otro aspecto de la vida. De esta forma, veamos algunos ejemplos de inteligencia artificial donde aplicar tanto deep learning como machine learning:

• Domótica: O la robótica en el hogar. Desde una televisión inteligente, pasando por un espejo, hasta la propia iluminación… Gracias a la IA, tu casa también puede ser smart.
• Reconocimiento de voz: Asistentes de voz, tales como Siri, Alexa o Google Assistant funcionan con deep learning.
• Motores de búsqueda: Es el caso de Google que busca la personalización y la adecuación hacia cada usuario.
• Bots: O los chats del servicio al cliente. Estos buscan un lenguaje natural, respondiendo a las preguntas más frecuentes a los clientes.
• Predicción de datos: El machine learning emplea diversos modelos predictivos, que se pueden aplicar a distintos campos del conocimiento. En medicina, por ejemplo, para indagar sobre una enfermedad o en economía, a la hora de predecir los precios de productos o servicios.

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