Deep Learning vs. Machine Learning, ¿en qué se diferencian?
Tanto el aprendizaje automático (Machine Learning) como el aprendizaje profundo (Deep Learning) son parte de la Inteligencia Artificial. Surgen ambas disciplinas de la idea genérica de conseguir sistemas capaces de desempeñar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana, pero tienen objetivos y utilidades diferentes.
La Inteligencia Artificial es un concepto muy amplio que se define de muchas maneras, pero que podemos resumir como «la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana», como lo hace el diccionario Oxford Languages. Esta simple definición es demasiado genérica y poco clara, además de que consigue hacer volar la imaginación popular, pero contiene la esencia de este campo del saber. A su vez, en este campo encontramos términos como aprendizaje automático y aprendizaje profundo que están íntimamente relacionados.
El aprendizaje automático es un subconjunto de IA cuyos modelos pueden adaptar sus respuestas automáticamente ante las entradas o estímulos con una interferencia humana mínima. Por otro lado, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el proceso de aprendizaje del cerebro humano.
¿Qué es Machine Learning o aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es, como ya hemos dicho, un subconjunto de la inteligencia artificial que se refiere al estudio de los sistemas informáticos que aprenden y se adaptan automáticamente a partir de la experiencia, sin ser programados explícitamente. Es una mejora, una especialización de los sistemas de inteligencia artificial reactivos, es decir, aquellos que eran capaces de responder a varios conjuntos de instrucciones codificando a mano cada decisión.
Con el desarrollo de los modelos de aprendizaje automático, es posible entrenar una máquina si se le proporcionan grandes cantidades de datos cuidadosamente elegidos. El sistema de machine learning sigue un conjunto de reglas establecidas para analizar y extraer conclusiones a partir de esos datos. Por tanto, cuantos más datos se analicen, mejor se podrá realizar la tarea, o mejor será la toma de decisiones.
En nuestra vida diaria utilizamos servicios que implementan modelos de machine learning. Por ejemplo, Netflix, Spotify y similares implementan recomendaciones y sugerencias a partir de la experiencia previa. No en vano, las recomendaciones propuestas por estos servicios terminan «acertando mágicamente» en una gran mayoría de casos y nos permiten descubrir cosas nuevas. Pero de magia, nada.
¿Qué es Deep Learning o aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del Machine Learning que se apoya en una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales se diseñan para tratar de simular el comportamiento de una pequeña parte del cerebro humano, aprendiendo a partir de grandes cantidades de datos. Una red neuronal con una sola capa podría hacer predicciones aproximadas basadas en datos, pero cuantas más capas adicionales, más optimizada y precisa es la solución.
Hay que decir que estamos muy lejos aún de poder igualar la capacidad de un cerebro humano, por eso es por lo que los desarrollos de Deep Learning se centran en aspectos muy precisos y «estrechos» de las capacidades humanas, como la voz, la vista o el reconocimiento.
El aprendizaje profundo impulsa muchas aplicaciones y servicios de inteligencia artificial que mejoran la automatización al poder realizar tareas analíticas y físicas sin intervención humana. Algunos productos y servicios de uso cotidiano que podemos entender que existen gracias al Deep Learning son los asistentes digitales, la detección de fraudes con tarjetas de crédito y muchas de las tecnologías que hacen posible la conducción automatizada (y la no tan lejana conducción autónoma).
¿Cuáles son las diferencias entre Deep Learning y Machine Learning?
Lo que diferencia al Deep Learning frente al aprendizaje automático es qué tipo de datos pueden ingerir sus modelos y qué procesamiento es capaz de hacer con ellos. En el caso del Machine Learning, algunas de las fases previas como ciertas reglas fundamentales sobre las que se soporta el procesamiento posterior las establece un operador humano. Deep Learning avanza sólo en algunos de estos casos. Por ejemplo, muchos de los modelos de Machine Learning actuales parten de datos estructurados y etiquetados previamente para hacer sus predicciones. Si el modelo necesita recibir datos de una fuente que los proporciona no estructurados, en las fases iniciales se organizarán en un formato estructurado digerible por el modelo.
Deep Learning elimina parte del preprocesamiento de datos que suele implicar el aprendizaje automático y es capaz de procesar datos no estructurados, como texto e imágenes, y extraer características de ellas de manera automática. El ser humano no interviene en ese proceso, y las posibilidades de este tipo de solución son enormes (no exentas de error, eso sí).
Algunos ejemplos de aplicación del Deep Learning en la actualidad son:
- Reconocimiento de imágenes y vídeos, multiplicando la exactitud del reconocimiento facial, la búsqueda visual o la búsqueda inversa de imágenes.
- Reconocimiento de voz, no sólo en cuanto a speech-to-text (STT) sino también en técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- En la industria, para aumentar la precisión de los sistemas y dispositivos industriales basados en sensores.
- Personalización de contenidos, streaming, adición de sonido a películas mudas y un sinfín de aplicaciones de entretenimiento
- En el comercio online, para mejorar las experiencias de compra y de cliente.
- Para la detección y el diagnóstico de enfermedades, ayudando a la investigación médica y la síntesis de medicamentos.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.