El machine learning (ML) y el deep learning (DL) son dos subconjuntos o ramas de la inteligencia artificial (IA), que en ocasiones se usan de forma indistinta o que se confunden entre s\u00ed, pero que en realidad son conceptos distintos.<\/p>\n
As\u00ed, la principal diferencia entre machine learning y deep learning<\/strong> es que el segundo en un subconjunto del primero, es decir, que primero se desarroll\u00f3 el ML y, en base a este, pero utilizando otros algoritmos m\u00e1s complejos y con mayor poder de computaci\u00f3n, se desarroll\u00f3 el DL.<\/p>\n En cualquier caso, no podemos entender c\u00f3mo funcionan los sistemas de inteligencia artificial actuales, sin conocer qu\u00e9 son y en qu\u00e9 se diferencian el machine learning<\/a> (aprendizaje autom\u00e1tico) y el deep learning (aprendizaje profundo), dos t\u00e9cnicas que comparten el objetivo de que las m\u00e1quinas sean capaces de aprender por s\u00ed mismas y funcionar, en el segundo caso, de una manera pr\u00e1cticamente aut\u00f3noma.<\/p>\n En las siguientes l\u00edneas enfrentaremos al machine learning vs. deep learning<\/strong> para entender mejor en qu\u00e9 se diferencian y qu\u00e9 usos y aplicaciones tienen cada uno de ellos.<\/p>\n Contenido del artículo<\/p> Una notable diferencia del machine learning y deep learning<\/strong> reside en la complejidad de los algoritmos que utilizan sus modelos.<\/p>\n Generalmente, los algoritmos utilizados en machine learning son \u00absencillos\u00bb, empleados para, en base a los datos, realizar tareas de clasificaci\u00f3n, regresi\u00f3n o agrupamiento. As\u00ed, el ML utiliza algoritmos de regresi\u00f3n lineal, regresi\u00f3n log\u00edstica, m\u00e1quinas de vectores de soporte o \u00e1rboles de decisi\u00f3n, entre otros. En el ML, los datos recorren los algoritmos de forma lineal.<\/p>\n Por su parte, el deep learning se basa en el uso de redes neuronales profundas (DNN), estructuras m\u00e1s complejas que est\u00e1n compuestos por m\u00faltiples capas de algoritmos y de unidades de c\u00e1lculo o neuronas artificiales (nodos), imitando c\u00f3mo funcionar\u00eda un cerebro humano. En las DNN los datos pasan a trav\u00e9s de esta red de algoritmos interconectados de forma no lineal, de manera muy similar a c\u00f3mo procesar\u00eda la informaci\u00f3n un cerebro humano.<\/p>\n Las redes neuronales pueden tener diferentes arquitecturas, por ejemplo, pueden ser redes neuronales convolucionales (CNN), capaces de procesar im\u00e1genes, o redes neuronales recurrentes (RNN) para el procesamiento de datos secuenciales. Gracias a su arquitectura, los modelos basados en aprendizaje profundo pueden capturar patrones m\u00e1s complejos y hacer abstracciones de los datos.<\/p>\n Otra diferencia entre machine learning y deep learning importante (y que tambi\u00e9n es una diferencia entre inteligencia artificial y machine learning<\/a>) es la cantidad de datos que requiere cada t\u00e9cnica para su entrenamiento.<\/p>\n Mientras que los modelos de machine learning pueden ser entrenados y llegar a funcionar de manera correcta y eficaz con conjuntos de datos medianos y peque\u00f1os, los modelos de deep learning requieren grandes vol\u00famenes de datos para el entrenamiento y para ser efectivos.<\/p>\n Es cierto que cuanto mayor sea la cantidad y la calidad de los datos, mejor ser\u00e1 el rendimiento del modelo en ambos casos, pero para los algoritmos de machine learning resulta m\u00e1s \u00abf\u00e1cil\u00bb adaptarse y generalizar con cantidades limitadas de datos, siempre que estos sean representativos.<\/p>\nMachine learning vs. deep learning (tabla resumen)<\/strong><\/span><\/h2>\n
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\n \nAspectos<\/th>\n Machine Learning<\/th>\n Deep Learning<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Algoritmos utilizados<\/strong><\/td>\n Sobre todo, algoritmos para tareas de clasificaci\u00f3n, regresi\u00f3n y agrupamiento.<\/td>\n Arquitectura de redes neuronales profundas.<\/td>\n<\/tr>\n \n Cantidad de datos requerida<\/strong><\/td>\n Puede entrenarse con conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os.<\/td>\n Requiere de grandes cantidades de datos para entrenarse.<\/td>\n<\/tr>\n \n Tiempo de entrenamiento<\/strong><\/td>\n M\u00e1s corto.<\/td>\n M\u00e1s largo.<\/td>\n<\/tr>\n \n Extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas<\/strong><\/td>\n Requiere de intervenci\u00f3n humana para extraer caracter\u00edsticas.<\/td>\n Puede extraer caracter\u00edsticas de los datos por s\u00ed mismo.<\/td>\n<\/tr>\n \n Recursos computacionales<\/strong><\/td>\n Puede operar un ordenador convencional.<\/td>\n Requiere de un mayor poder de procesamiento.<\/td>\n<\/tr>\n \n Flexibilidad<\/strong><\/td>\n Menos flexibles, al ser espec\u00edficos para tareas determinadas.<\/td>\n M\u00e1s flexibles, con capacidad de adaptarse a nuevas tareas o condiciones.<\/td>\n<\/tr>\n \n Aplicaciones<\/strong><\/td>\n Limitadas y centradas en un \u00e1mbito concreto.<\/td>\n Diversas y con mayor grado de complejidad.<\/td>\n<\/tr>\n \n Nivel de comprensi\u00f3n<\/strong><\/td>\n Puede ser m\u00e1s f\u00e1cil entender c\u00f3mo llega a sus predicciones.<\/td>\n Resulta muy complejo entender c\u00f3mo funcionan sus modelos.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n Algoritmos utilizados<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cantidad de datos requerida<\/strong><\/span><\/h2>\n