Deep learning y machine learning forman parte de la inteligencia artificial (IA). A continuación, Fidel Sánchez Alayo, empresario peruano e ingeniero especialista en proyectos mineros en Perú, nos explica qué son estas tecnologías y sus principales diferencias.
Machine learning es un subcampo de la IA, mientras que deep learning es un subcampo del machine learning. Para comprender mejor sus diferencias conozcamos sus definiciones y aplicaciones.
¿Qué es Machine Learning?
Machine Learning (aprendizaje automático) es una tecnología que permite que las máquinas tomen decisiones basadas en datos. Utiliza algoritmos para organizar datos, encontrar patrones y hacer que las máquinas aprendan con esos modelos; así generan insights inteligentes sin necesidad de pre-programación.
Años atrás, las aplicaciones de machine learning eran limitadas, principalmente, por la falta de datos. Actualmente, muchas organizaciones aplican esta tecnología para tomar mejores decisiones. Por ejemplo:
- Reconocimiento de correo electrónico spam.
- Reconocimiento de voz en los buscadores con la precisión suficiente para generar títulos de un video de YouTube.
- Recomendaciones en las redes sociales para amigos, grupos y videos.
- Con la ayuda de los algoritmos de machine learning, el GPS anticipa el tráfico en tu ruta y te redirecciona a otras rutas alternativas.
“Los algoritmos son reglas de secuencia lógica que muestran los pasos para realizar una determinada tarea. Fidel Sánchez Alayo.
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¿Qué es Deep Learning?
Deep learning (aprendizaje profundo en español) es considerado como un machine learning escalable, que elimina la intervención humana manual y permite el uso de grandes cantidades de datos.
En IBM definen el “aprendizaje profundo” como una red neuronal con capas que se estructuran como si fueran neuronas de un cerebro humano. Esto con el fin de simular el comportamiento de las personas y aprender de grandes cantidades de datos. De esta manera, busca alcanzar un alto nivel de precisión y de capacidad de procesamiento de datos.
Deep learning es una tecnología que se acerca a la forma en la que aprendemos las personas, con capacidad de reconocer imágenes o procesar el lenguaje natural.
Ejemplos:
- El reconocimiento facial para desbloquear los smartphones.
- Los asistentes de voz como Google Assistant, Siri y Alexa tienen deep learning como base.
- Las compañías financieras también utilizan deep learning para automatizar las tareas de detección de fraudes.
- Los coches de Tesla con sistema de piloto automático usan deep learning para resolver problemas.
En resumen, a través de algoritmos de alto nivel deep learning imita la red neuronal del cerebro humano, la cual es alimentada por grandes cantidades de datos. Es así, que es capaz de reconocer imágenes, procesar el lenguaje natural y aprender a realizar tareas avanzadas, sin intervención humana.
Diferencia entre machine Learning y deep learning
En principio, es importante saber que tanto machine learning como deep learning imitan la forma de aprender del ser humano.
Machine learning usa árboles de decisión y deep learning utiliza redes neuronales. Y la diferencia más destacada radica en los algoritmos y el uso de datos.
- Algoritmos: Machine learning emplea algoritmos para analizar datos, aprender y generar resultados en base a lo aprendido. Deep learning estructura los algoritmos en capas de redes neuronales, que le permiten aprender y generar resultados más precisos.
- Datos: Los algoritmos de machine learning utilizan datos estructurados y etiquetados para sus predicciones. Los algoritmos de deep learning eliminan parte de estas necesidades de preprocesado, dado que trabajan con datos no estructurados y extraen características de manera independiente.
Otra diferencia, es que en machine learning se debe guiar a la máquina en todo el proceso para que aprenda a identificar lo que queremos que haga de forma automática. Mientras que en deep learning la máquina aprende por sí sola con cada nuevo input de información.
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Soy Fidel Sánchez Alayo, ingeniero y empresario peruano CEO de la empresa minera Marine Resources, que trabaja día a día para lograr sus metas profesionales y familiares. Me siento orgulloso de haber nacido en esta hermosa tierra peruana.
Te invito a seguir leyendo mis artículos sobre tecnología, minería y tendencias en el mundo, así como los consejos para mejorar la calidad de vida de la familia; también te invito a conocer más sobre mis proyectos empresariales y logros personales.
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