Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning

Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning

El Machine Learning y Deep Learning son dos de los términos asociados a la inteligencia artificial. Ambos poseen su traducción en español que es Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo, aunque no siempre son utilizados. Machine Learning y Deep Learning se engloban una a la otra. El Machine Learning y Deep Learning se difieren de los métodos de aprendizaje. Ambas hacen referencia a sistemas capaces de aprender por si solos.

¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning o aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial. Está dirigida a desarrollar técnicas para que el  ordenador pueda aprender tomar decisiones por sí misma. Este aprendizaje se da por la detección de patrones dentro de un conjunto de datos. Favoreciendo así que el programa prevea que situaciones podrían darse. Esto cálculos permiten que la máquina aprenda para generar decisiones y resultados confiables.

Al ser un campo tan amplio este se divide en dos:

  • Machine Learning supervisado: es altamente utilizado. Para este particular se requiere de intervención humana para crear etiquetas en el histórico de datos. Favoreciendo que el ordenador pueda predecir los resultados probables partiendo de las mismas.
  • Machine Learning no supervisado: este tipo de aprendizaje no es común y utiliza datos históricos que no han sido etiquetados. El objetivo de este campo es encontrar patrones partiendo del propio análisis que no has sido etiquetada.

Como consecuencia podemos obtener pronósticos de alto valor que provienen de acciones inteligentes en tiempo real.

Empleos del Machine Learning

El Machine Learning posee diversas aplicaciones, adaptándose a casi todas las situaciones como a datos con los que se puedan contar. Algunas actividades de la vida cotidiana que se llevan a cabo con la ayuda del Machine Learning son:

  • Buscadores: ayuda a mejorar los resultados y las sugerencias de búsqueda.
  • Antispam: apoya mediante la utilización de etiquetas.
  • Robots y vehículos autónomos.
  • Detección de rostros: se pueden observar a través de las cámaras móviles.
  • Análisis de comportamiento de consumo y productividad: adapta el servicio a la necesidad de los usuarios. Además identifica los clientes altamente potenciales y analiza que empleados son más eficaces.
  • Antivirus: Detecta los software maliciosos.
  • Análisis de imágenes de alta resolución.
  • Comprensión de textos: es aplicable a los resúmenes o comentarios de noticias y temas específicos.
  • Genética: ayuda en la clasificación de secuencias de ADN.
  • Análisis de datos económicos: apoya  la operación del mercado de valores, favoreciendo los fraudes por transacciones.
  • Reconocimiento de voz, facial y de objetos.
  • Métodos más rápidos y flexibles para la optimización: analiza el momento ideal para ciertas tareas.
  • Pronóstico y predicción: evita los fallos tecnológicos en los equipos y en el conocimiento del clima y el tráfico.

El Machine Learning y los negocios

El impacto del Machine Learning está siendo sumamente enorme y útil para los negocios. El panorama apunta que a corto plazo el Machine Learning se seguirá empleando como una solución. Pero a largo plazo es muy probable que los métodos se diseñen a medida de las necesidades de cada empresa.

Existen ciertos niveles en el Machine Learning es completamente indispensable en la toma de algunas decisiones. En el caso de los negocios las aplicaciones ofrecidas por el Machine Learning son muy diversas. Ofrece la oportunidad de establecer en que fechas es más conveniente subir o bajar los precios según la demanda, hasta evaluar si el ritmo de las ventas está siendo óptimo en ciertos momentos.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es un acumulado de algoritmos de aprendizaje automático. Este intenta moldear abstracciones de alto nivel, a través de la utilización de arquitecturas compuestas de transformación no lineales múltiples. Este método de aprendizaje automático está basado en aprender representaciones de datos.

Este ha sido aplicada en campos como el reconocimiento de audio y música, visión por computadora y reconocimiento del habla humana.

Beneficios del Deep Learning

Muchas compañías están utilizando Deep Learning para solucionar una serie de problema gracias a sus múltiples beneficios. Entre ellas tenemos:

  • Identifica logotipos y marcas de empresas en las fotos anunciadas en las redes sociales.
  • Ayuda en la recomendación a los clientes, detecta fraudes y gestiona las relaciones con los clientes.
  • Durante los lanzamientos de los productos apoya en la monitorización de los canales online en tiempo real.
  • Identifica los clientes potenciales.
  • Predice las preferencias personales de los clientes y orienta los anuncios.
  • Clasificación de video
  • Reconocimiento de la voz
  • Reconocimiento de rostros e identificación de emociones.

Machine Learning y Deep Learning

Las diferencias entre Machine Learning y Deep Learning son las siguientes:

Machine Learning

Es una máquina que aprende lo que se le indica que debe aprender.  Diseña programas con la capacidad de mejorar el rendimiento mediante la exposición incremental a datos.  Esto permite imitar el comportamiento humano.

Utiliza técnicas estadísticas y matemáticas para la creación de modelos que respondan a la recogida de datos. Este programa es capaz de aprender progresivamente y mejorar el rendimiento sin necesidad de un usuario que le indique cada instrucción.

Deep Learning

Es una máquina que aprende a decidir qué es lo más importante. El diseño permite que el programa desarrolle sus propios criterios y determine los parámetros a seguir al momento de tomar decisiones, así como lo haríamos los seres humanos.

A final de cuentas Machine Learning y Deep Learning son dos máquinas que difieren en metodología. Pero a final de cuentas tiene el mismo objetivo, la inteligencia artificial.

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