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Machine learning y deep learning: ¿en qué se diferencian?

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Durante la última década, la tecnología ha tenido un enfoque bastante claro: hacer que las cosas funcionen de una manera más inteligente y con un menor grado de esfuerzo humano.

En este contexto, son importantes los conceptos de machine learning (ML) y deep learning (DL), prácticas dentro del campo de la inteligencia artificial (IA). Grandes empresas como Google, Twitter, Facebook y Pinterest se valen del aprendizaje de las máquinas o ML para ofrecerte una mejor experiencia, por lo que, incluso si no lo habías notado antes, convives con este tipo de tecnologías a diario.

¿Qué es machine learning?

En primer lugar, el machine learning esta tecnología también es conocida como aprendizaje automático o de las máquinas.

El machine learning es una rama de la IA que busca dotar de inteligencia a las aplicaciones a través del análisis de datos, lo que les permite aprender y mejorar su precisión con el tiempo.

Las aplicaciones utilizan algoritmos entrenados para identificar patrones dentro de las cantidades masivas de datos que procesan y, posteriormente, generar aprendizaje. Basándose en experiencias previas, las aplicaciones consiguen tomar decisiones y hacer predicciones sobre datos nuevos.

Una aplicación del aprendizaje de las máquinas muy común es la personalización del marketing, donde se analizan las preferencias y el comportamiento del consumidor para luego entregarle promociones que realmente encajen en su perfil.

¿Qué es deep learning?

Lo primero que debes saber es que deep learning, en español, significa aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo es una rama del machine learning y va un paso más allá: emplea algoritmos de alto nivel con la intención de imitar la estructura y funcionamiento del cerebro humano a través de redes neuronales artificiales.

Gracias a esta tecnología, el deep learning consigue modificarse automáticamente a sí mismo, logrando un aprendizaje avanzado y realizando tareas complejas que no serían posibles a través de la programación basada en reglas. En palabras más simples, las máquinas y aplicaciones aprenden por sí mismas de los errores e información recibida.

Un ejemplo de esta tecnología lo puedes encontrar en Facebook, que utiliza el reconocimiento facial para detectar y localizar caras.

Diferencias y semejanzas entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Antes de entrar en detalles sobre sus diferencias, es importante que tengas claro lo siguiente:

  • ML y DL se desprenden de la Inteligencia Artificial.
  • Deep learning es una categoría más avanzada de machine learning.
  • Ambas están penetrando cada vez más en las tecnologías de cloud computing, contribuyendo con la escalabilidad de los negocios.
  • Una tecnología no sustituye a la otra, de hecho, se convierten en una herramienta más potente al combinarlas.

Ahora bien, la diferencia más importante y en la que necesitas concentrarte es la siguiente: una computadora con machine learning necesita ser guiada durante el aprendizaje, pues es a partir de la práctica y la repetición que consigue generar patrones de comportamiento.

En cambio, con deep learning (en español, aprendizaje profundo), no es así. En este caso, la computadora tiene la capacidad de aprender por sí sola cada vez que obtiene nuevos datos. Además, aprende de los errores y evita repetirlos en el futuro, haciendo el proceso más eficiente y rápido con el tiempo.

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