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