Deep learning vs. machine learning: ¿qué diferencia hay?

A muchas personas, la inteligencia artificial les provoca una cierta inquietud; no comprenden cómo es posible que los ordenadores aprendan por sí solos y tomen decisiones racionales. Sin embargo, entender los procesos básicos de esta tecnología no es tan complicado y está al alcance de todos.

El aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) son dos de los conceptos más importantes de la inteligencia artificial. Aunque a menudo se confunden, en realidad estos términos se refieren a dos métodos totalmente diferentes, que también se aplican en ámbitos distintos.

Esquema conceptual

Tanto el aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo son subcategorías de la inteligencia artificial. Ambos enfoques permiten a los ordenadores tomar decisiones inteligentes. El aprendizaje profundo se considera una forma de aprendizaje automático, porque se basa en el aprendizaje no supervisado por el ser humano.

En ambos casos, la inteligencia se limita a campos de aplicación muy concretos. Así, se habla de la inteligencia artificial débil frente a la inteligencia artificial fuerte, que, como los humanos, podría tomar decisiones racionales en numerosas situaciones y bajo muchas circunstancias.

Ambas tecnologías dependen de la disponibilidad de grandes cantidades de datos que sirvan a los sistemas como base para el aprendizaje, pero ahí terminan las similitudes entre ambas.

Deep learning vs. machine learning: diferencias

El aprendizaje automático es la tecnología más antigua y sencilla de las dos. Trabaja con un algoritmo que el propio sistema adapta después de recibir feedback de una persona. En otras palabras, esta tecnología requiere alimentar el sistema con datos estructurados y categorizados, para que este pueda deducir cómo clasificar los nuevos datos de ese tipo. A continuación, dependiendo de la clasificación, el sistema lleva a cabo ciertas acciones programadas. Por ejemplo, identifica si aparece un perro o un gato en las fotos y mueve los archivos a diferentes carpetas.

Después de la fase de aplicación inicial, el algoritmo se optimiza mediante el feedback humano, que informa al sistema de las posibles clasificaciones erróneas y de cómo asignar las categorías correctamente.

Para el aprendizaje profundo, en cambio, no es necesario disponer de datos estructurados. Este sistema funciona con redes neuronales multicapa, que imitan el comportamiento del cerebro humano y combinan diferentes algoritmos, lo que permite que el sistema procese incluso datos no estructurados.

El enfoque del aprendizaje profundo es especialmente adecuado para las tareas complejas en las que no todos los aspectos de los objetos pueden clasificarse de antemano. El propio sistema se encarga de buscar los diferenciadores adecuados; en cada capa, se analizan las nuevas entradas en busca de otras características, que el sistema utiliza para decidir cómo clasificar las entradas.

Es importante tener en cuenta que, en el aprendizaje profundo, el propio sistema encuentra los diferenciadores adecuados en los datos sin que se le deba proporcionar una clasificación externa. Por ello, no es necesario que intervenga un desarrollador. El sistema comprueba por sí mismo si se pueden generar nuevas clasificaciones o categorías a partir de las nuevas entradas.

Si bien al aprendizaje automático le basta con una base de datos manejable para funcionar, el aprendizaje profundo requiere una cantidad de datos mucho más alta; el sistema debe disponer de más de 100 millones de puntos de datos para ofrecer resultados fiables.

Además, la tecnología del aprendizaje profundo es más compleja de implementar. Requiere más recursos informáticos y es mucho más cara que el aprendizaje automático, por lo que actualmente no resulta relevante para la gran mayoría de las empresas.

Deep learning vs. machine learning: resumen de diferencias

Aprendizaje automático Aprendizaje profundo
Formato de datos Datos estructurados Datos no estructurados
Base de datos Base de datos manejable Más de un millón de puntos de datos
Entrenamiento Se necesita un entrenador humano El sistema aprende por sí solo
Algoritmo Algoritmo variable Red neuronal de algoritmos
Aplicación Tareas rutinarias sencillas Tareas complejas

Distintos ámbitos de aplicación

El aprendizaje automático podría considerarse como la tecnología predecesora del aprendizaje profundo. De hecho, todas las tareas que pueden realizarse mediante el aprendizaje automático también pueden llevarse a cabo mediante el aprendizaje profundo. Por lo tanto, al comparar deep learning vs. machine learning, en principio sale ganando el primero.

Sin embargo, como el aprendizaje profundo requiere invertir muchos más recursos, no suele ser eficiente, por lo que se han delimitado claramente los ámbitos de aplicación de ambos. Todas las tareas que pueden realizarse mediante el aprendizaje automático se resuelven con esta tecnología.

En cualquier caso, los dos brindan una inmensa ventaja competitiva a las empresas, ya que tanto el aprendizaje automático como el profundo están muy lejos de ser habituales en el entorno laboral actual.

Ámbitos de aplicación del aprendizaje automático

Marketing online: ¿qué campañas de marketing dan buenos resultados? Por lo general, a las personas nos cuesta supervisar grandes cantidades de datos y evaluarlos de manera fiable. Aquí es donde entran las herramientas de análisis de marketing basadas en el aprendizaje automático, que evalúan los datos y proporcionan pronósticos fiables sobre muchos aspectos, como el tipo de contenido que genera conversiones, los textos que prefieren leer los clientes o los canales de marketing que logran más ventas.

Atención al cliente: los chatbots pueden basarse en el aprendizaje automático, sirviéndose de las palabras clave que figuran en las preguntas del usuario y guiándolo hacia la información solicitada mediante consultas de respuesta o preguntas de sí/no.

Ventas: si le funciona a Netflix y Amazon, puede utilizarse para aumentar las ventas. Gracias al aprendizaje automático, los sistemas pueden predecir qué productos y servicios son potencialmente interesantes para los clientes existentes. Además, pueden hacerles recomendaciones muy precisas, lo que simplifica las ventas, especialmente en el caso de las gamas extensas de productos y los artículos muy personalizables.

Inteligencia empresarial: el aprendizaje automático también permite visualizar datos importantes de las empresas y mostrar los pronósticos en un formato comprensible para las personas responsables de tomar decisiones.

Ámbitos de aplicación del aprendizaje profundo

Seguridad de sistemas informáticos: a diferencia del aprendizaje automático, los sistemas de ciberseguridad y seguridad informática basados en el aprendizaje profundo no solo reconocen los peligros predefinidos, sino también las amenazas nuevas y desconocidas porque son consideradas anomalías por el sistema de reconocimiento de patrones de la red neuronal. La eficacia de las medidas de seguridad se multiplica considerablemente con el aprendizaje profundo.

Atención al cliente: los chatbots basados en el aprendizaje profundo comprenden el lenguaje natural humano y no dependen del uso de ciertas palabras clave. Por ello, el diálogo es mucho más eficaz y la solución que ofrecen, más precisa.

Creación de contenidos: el aprendizaje profundo permite automatizar la creación de contenidos. Si hay suficiente contenido disponible como base de datos, el sistema puede crear contenido nuevo a partir de él y realizar traducciones de forma independiente.

Asistentes de voz: los asistentes digitales como Siri, Alexa y Google se basan en el aprendizaje profundo. Estos también resultan muy útiles en el contexto empresarial. Por ejemplo, el usuario puede pedirles en lenguaje natural que realicen pedidos, envíen correos electrónicos, elaboren informes o busquen información.

Además de los campos mencionados, ambas tecnologías también se utilizan en muchos otros ámbitos de la vida, como la medicina, la ciencia o la movilidad.


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