Deep learning vs machine learning: ¿cuáles son las diferencias?

En los últimos años habrás empezado a oír hablar del Deep Learning y el Machine Learning. ¿Pero sabes cuál es extactamente su diferencia? Ambos pertenecen al grupo de la inteligencia artificial pero no son la misma cosa.

Vamos a profundizar en ellos aquí y a ver, además, cómo pueden aprovecharse estas tecnologías en el mundo de los negocios.

Deep learning vs machine learning

Primero, describamos los dos conceptos:

• Machine learning: es una rama de la inteligencia artificial dedicada a la creación de algoritmos inteligentes. Con esto queremos decir algoritmos que son capaces de modificarse a sí mismos sin intervención humana gracias a la comprensión de los datos.
• Deep learning: es otra rama de la inteligencia artificial. También se trata de algoritmos capaces de autorrefinarse, pero en este caso hay numerosas capas de algoritmos. Cada una aporta una forma diferente de interpretar los datos en una red neuronal. Y se le llama red neuronal a este conjunto de capas que interactúan porque imita de alguna forma las funciones de las redes neuronales del cerebro humano.

Como puedes ver, resulta compleja y sutil la diferencia. Lo mejor será verlo con un ejemplo.

Ejemplo clarificador de la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning

Supón que tienes un conjunto de dos tipos de fotografías. Por un lado, fotografías de árboles, y por otro fotografías de puentes de carretera.

¿Cómo funciona con Machine Learning?

La fotografías han sido específicamente etiquetadas con datos estructurados. El algoritmo de Machine Learning es capaz de detectar dichos datos y aprender a clasificar las imágenes conforme a este patrón. Habiendo aprendido el patrón, es capaz de clasificar millones de fotos como “puente” o “árbol” a partir de los datos estructurados.

¿Cómo funciona con Deep Learning?

Un enfoque con Deep Learning sería ligeramente diferente. Con este tipo de red no serían ya necesarios los datos estructurados para distinguir entre puentes y árboles. Una red neuronal artificial analizaría la imagen misma (sus datos directos) y sus diversas capas definirían sus características para acabar distinguiendo unas imágenes de otras (diferencias entre puentes y árboles).

La red neuronal realiza consultas a sus diferentes capas de jerarquías de conceptos y el conjunto de respuestas le permiten definir “cómo es un árbol” y “cómo es un puente”. Después de un análisis el sistema sabe cuáles son los patrones para clasificar cada tipo de imágenes.

Con este ejemplo vemos que la diferencia entre Deep Learning y Machine Learning tiene que ver sobre todo con la manera en que se tratan los datos en el sistema. Machine Learning requiere datos estructurados y Deep Learning requiere capas de redes neuronales artificiales.

Los algoritmos de machine learning aprenden a actuar a partir de los datos, y luego generan más resultados a partir de esos análisis. Si el resultado no es el adecuado, deben ser reconfigurados por los humanos.

En cambio, una red de Deep Learning no necesita intervención humana. Aprenden de sus propios errores a través del filtrado de jerarquías de diferentes conceptos. Son ellas las que encuentran los patrones. Ahora, si la muestra inicial es mala o imprecisa, tendrán más dificultad en hacerlo. Así pues, en Deep Learning la calidad de los datos originales es esencial.

Más particularidades que diferencian Deep Learning de Machine Learning

Algo esencial es que el Deep Learning funciona a una escala mucho mayor. Como su función es la de identificar diferencias entre conjuntos de datos para poder agrupar los tipos de imágenes (si seguimos el ejemplo de las imágenes): necesita muchos más datos de entrada que un algoritmo de Machine Learning. Este último puede aprender a partir de criterios que se definen antes de ponerlo en funcionamiento.

Hay que recordar por último que esta es una descripción sencilla para dar a entender las diferencias fundamentales entre ambos elementos. Pero que tanto el Deep Learning como el Machine Learning tienen una complejidad que va mucho más allá de su simple definición.

Vamos a ver por último cómo puedes aprovechar el Machine Learning y el Deep Learning en tu empresa.

Cuándo interesarme por el Deep Learning en mi negocio

Nos interesaremos por el Deep Learning si tenemos una empresa con miles o millones de datos que no han sido procesados ni comprendidos. Las redes neuronales encontrarán patrones y sacarán conclusiones útiles para el negocio.

Estas conclusiones te permitirán descubrir flujos, procesos y oportunidades. Por ejemplo, una web de venta de coches podría comprender las preferencias de los usuarios y descubrir tendencias o posibilidades de negocio que no se habían visto.

Cuándo interesarme por el Machine Learning en mi negocio

Con el Machine Learning podrás llegar a automatizar procesos, optimizando flujos y funcionamientos concretos de la empresa a partir de conjuntos de datos predefinidos. Un aerolínea puede usar Machine learning para optimizar la tabla de horarios de sus aviones, que ya han sido previamente etiquetados y clasificados.