Comprender los últimos avances en inteligencia artificial puede parecer abrumador pero realmente todo se reduce a dos conceptos de los que probablemente hayas oído hablar con anterioridad: el Machine Learning y el Deep Learning. Con frecuencia, estos términos se utilizan de tal forma que pueden resultar palabras de moda que fácilmente se pueden intercambiar sin más. Como ya imaginarás, esto se aleja totalmente de la realidad por lo que es importante entender y conocer las diferencias que los caracterizan.
El complejo mundo del Data Science
Si eres nuevo en el campo de la ciencia de datos o data science, puede parecer que hay mucha jerga y terminología para seguir. Por lo tanto, hoy vamos a centrarnos en estos dos conceptos y en dejar un poco más claro el significado y el valor que tienen cada uno.
Si nos paramos a pensar y a analizar podemos encontrar ejemplos de Machine Learning y Deep Learning por todas partes. Así es como plataformas tipo Netflix saben qué programa querrás ver más tarde o como redes sociales tipo Facebook distinguen qué cara está en una foto.
Además es la forma que tienen los prestadores de servicio de saber si el cliente estará satisfecho con su apoyo antes incluso de realizar una encuesta de satisfacción del cliente. No es magia, es evolución.
Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
Entonces, ¿cuál es la diferencia entre los dos conceptos? Pues bien, la respuesta más corta es que el Deep Learning es una técnica para implementar el Machine Learning. Simple y directo, podríamos dejarlo así sin más, pero alejémonos por un instante y analicemos qué significan estos dos términos en una escala mayor, y cómo encajan en el alcance más amplio de la Inteligencia Artificial.
Inteligencia Artificial (IA)
Comencemos por la IA. La Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning se relacionan entre sí.
La Inteligencia Artificial se puede definir como la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente. Esto incluye la capacidad de manejar tareas complicadas como la toma de decisiones, la comprensión del habla humana, la detección de fraudes y demás.
Dentro de esta, podemos pensar en el Machine Learning como un subconjunto importante de la Inteligencia Artificial, que abarca las técnicas y estrategias que funcionan para responder a las preguntas que la Inteligencia Artificial intenta responder.
Machine Learning o Aprendizaje Automático
El Machine Learning, conocido en castellano como “aprendizaje automático” está definido por la Universidad de Stanford como la ciencia para lograr que los ordenadores actúen de maneras específicas sin programarlos explícitamente para hacerlo.
¿Porque es esto tan importante? Los datos se acumulan rápidamente, concretamente, al segundo. Para mantenerse al día es esencial implementar algoritmos que puedan reconocer patrones de forma rápida y eficiente y hacer predicciones.
Hay una serie de métodos de Machine Learning o algoritmos que se pueden aplicar a casi cualquier problema de datos. Estas técnicas incluyen regresión lineal, regresión logística, clustering, árboles de decisión y más, y todos se pueden aplicar a una variedad de casos de uso o use case de la vida real.
Deep Learning o Aprendizaje Profundo
El Deep Learning, conocido en castellano como “aprendizaje profundo” es una forma de Machine Learning que se inspira en la estructura del cerebro humano y que es particularmente eficaz en la detección de características.
Esta técnica implica alimentar a su modelo con grandes volúmenes de datos, pero requiere menos ingeniería de características que un modelo de regresión lineal.
¿Cómo se traduce esto a la vida real? El Deep Learning es utilizado por Google en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen, por Netflix y Amazon para decidir qué deseas ver o comprar a continuación, y por los investigadores del MIT para predecir el futuro.
Básicamente, el Deep Learning implica alimentar a un sistema informático con una gran cantidad de datos que puede utilizar para tomar decisiones sobre otros datos. Esta información se alimenta a través de redes neuronales, como es el caso del Machine Learning. Estas redes son construcciones lógicas que hacen una serie de preguntas binarias o extraen un valor numérico de cada bit de datos que pasan a través de ellas y las clasifican según las respuestas recibidas.
¿Qué es una red neuronal?
Sin embargo, es importante comprender totalmente el concepto de red neuronal.
Una red neuronal transmite datos a través de capas de nodos interconectados, clasificando información y características de una capa antes de pasar los resultados a otros nodos en capas posteriores.
La diferencia entre una red neuronal y una red de Deep Learning depende de la cantidad de capas: una red neuronal básica puede tener de dos a tres capas, mientras que una red de Deep Learning puede tener docenas o cientos.
Importancia del Deep Learning y el Machine Learning
La técnica del Deep Learning o aprendizaje profundo ha generado una gran cantidad de ruido, particularmente debido a la forma en que utiliza el cerebro humano y la codificación neuronal como la base e inspiración de cómo una máquina puede reconocer y clasificar los estímulos.
En resumen: el Machine Learning es la ciencia para lograr que los ordenadores actúen de maneras específicas sin programarlos explícitamente para hacerlo, y el Deep Learning, a su vez, una forma de Machine Learning que se inspira en la estructura del cerebro humano y que es particularmente eficaz en la detección de características.
Y ahora, ¿qué opinas del Machine Learning y del Deep Learning? ¿entiendes por qué, en ocasiones, se confunde un término con el otro y por qué, en realidad, son cosas diferentes?
Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning están relacionados entre sí, pero debemos conocer la esencia de cada concepto para poder utilizarlos de forma adecuada. Ahora que ya lo sabes, no dudes en compartir este enlace para que más gente sepa diferenciar estos novedosos conceptos.
Para terminar, esperamos que este artículo sirva como un marco de referencia útil para pensar acerca de las diferencias entre el Machine Learning y el Deep Learning, así como las formas en que todos están conectados entre sí.
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