Aunque muchos los confunden, es importante entender que las diferencias entre deep learning vs machine learning hacen que sean dos tecnologías muy distintas que, por tanto, aportan diferentes ventajas a sus usuarios.
Es por eso que, si has llegado hasta aquí buscando soluciones definitivas a tus dudas sobre ML vs. deep learning, tenemos buenas noticias para ti: ¡de aquí no te vas sin tenerlo claro!
Qué es machine learning
El machine learning es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser explícitamente programadas para ello. Para conseguirlo, se sirve de modelos estadísticos y algoritmos, como árboles de decisión o máquinas de soporte vectorial. Estos algoritmos pueden ser supervisados, no supervisados o de refuerzo.
Por ejemplo, el aprendizaje supervisado usa datos etiquetados para entrenar el modelo, mientras que el no supervisado trabaja con datos sin etiquetar, buscando patrones y relaciones en ellos de forma automática.
Qué es deep learning
El deep learning, un subcampo del ML, utiliza redes neuronales artificiales que imitan la estructura y funcionamiento del cerebro humano.
Estas redes, formadas por múltiples capas de neuronas artificiales que procesan los datos de manera compleja y no lineal, hacen que el deep learning sea capaz de gestionar grandes volúmenes de datos no estructurados, como imágenes, audio y texto.
Ahora que sabes lo más básico sobre machine learning y deep learning, profundicemos un poco más acerca de ambas tecnologías. ¡Aunque antes quizás quieras saber algo más sobre los ciberataques con Inteligencia Artificial!
Diferencias clave entre machine learning y deep learning
Las diferencias entre deep y machine learning se entienden mejor al comparar sus principales puntos de divergencia.
Estructura y complejidad
El machine learning emplea algoritmos más sencillos, mientras que el deep learning utiliza redes neuronales con múltiples capas (redes neuronales profundas), lo que incrementa la complejidad y capacidad para detectar patrones en datos no estructurados.
Requisitos de datos
Esta diferencia entre machine learning y deep learning es importante porque, mientras el primero puede funcionar con conjuntos de datos más pequeños y estructurados, el deep learning requiere de grandes volúmenes de datos.
Eso sí, ambos coinciden en que necesitan buena calidad en los datos.
Capacidad de procesamiento
El machine learning necesita menos capacidad de procesamiento, lo que permite ejecutarlo en hardware convencional. Sin embargo, el deep learning necesita hardware especializado como GPUs (unidades de procesamiento gráfico) debido a su alta demanda computacional y al tiempo de entrenamiento que requieren las redes neuronales profundas para funcionar.
Precisión y resultados
El deep learning ofrece mayor precisión en tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural, consiguiendo superar los métodos tradicionales de machine learning, aunque esto también implica un coste más elevado en términos de recursos computacionales y tiempo de entrenamiento.
Aplicaciones de machine learning y deep learning
Con las diferencias ya aclaradas, toca ver el tipo de aplicaciones que se le puede dar a cada una de estas tecnologías.
- El machine learning puede utilizarse en marketing para segmentar clientes y hacer recomendaciones personalizadas, en finanzas para detectar fraudes y analizar riesgos, o en salud para realizar diagnósticos predictivos y analizar pruebas de imagen.
- En cuanto a las aplicaciones del deep learning, puede utilizarse en sistemas como Alexa o Siri para reconocer comandos de voz, o en vehículos autónomos para analizar los datos que reciben en tiempo real y evitar posibles accidentes, ¡y eso es solo una pequeña muestra!
Cuándo usar machine learning vs. deep learning
Conociendo las diferencias y posibilidades del deep learning y machine learning, es más sencillo saber cuándo usar cada una de estas tecnologías.
Criterios de selección
Lo primero que hay que tener en cuenta a la hora de elegir entre deep y machine learning es la cantidad de datos disponibles, pero también la capacidad de procesamiento, la complejidad de la tarea y la necesidad de interpretabilidad.
El machine learning es perfecto para conjuntos de datos pequeños y tareas menos complejas, mientras que el deep learning es mejor para grandes volúmenes de datos y problemas complejos que requieren de alta precisión.
Ventajas y desventajas
Ambas tecnologías tienen sus pros y contras, ¡y te conviene saber cuáles son!
| Tecnología | Ventajas | Desventajas |
| Machine Learning | Requiere de menos datos, conlleva menor demanda computacional y su entrenamiento es más ágil. | Menor precisión en tareas complicadas, necesita ingeniería manual. |
| Deep Learning | Ofrece mayor precisión con grandes volúmenes de datos, puede trabajar con datos no estructurados y puede extraer características de forma automática. | Necesita de gran potencia de procesamiento y más tiempo para entrenarse. |
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