Machine learning vs. Deep learning

8 noviembre, 2022
Foto: Freepik. Foto: Freepik.

La inteligencia artificial (IA) es un concepto cada día más extendido, aunque aún desconocido para la mayoría de personas. Sabemos más o menos qué es, pero no siempre tenemos claro cómo influye en nuestras vidas. El machine learning y el deep learning son un claro ejemplo de ello, dos subconjuntos de la inteligencia artificial basados en algoritmos que, aunque comparten bastantes características, no son lo mismo.

Antes de profundizar en las diferencias entre machine learning y deep learning, es muy importante desmitificar ciertas creencias. A pesar de los avances de los últimos años, la inteligencia artificial actual aún está lejos de la idea que nos generan películas como Terminator o Matrix, pero sí que es capaz de sacar sus propias conclusiones a partir de un conjunto de datos, una facultad que ya se está  aplicando a sectores como la automoción, la informática, la salud o el marketing.

En este contexto de continua mejora, un nuevo descubrimiento puede suponer un avance titánico. Este es el caso del reciente hallazgo (octubre del 2022) de Deepmind, la IA de Google, que ha batido un récord que llevaba vigente más de medio siglo al conseguir acelerar la multiplicación de matrices y aumentar la velocidad de cálculo hasta un 20%. Esta nueva técnica, que mejorará la eficiencia de los algoritmos, permitirá que miles de tareas puedan realizarse mucho más rápido, algo que sin duda abrirá nuevas posibilidades en el machine learning y deep learning.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que apareció en la década de los 80 y que hace referencia al aprendizaje automático.

Con el machine learning, las máquinas o computadoras son capaces de aprender de forma autónoma a través del análisis de datos y de la identificación de patrones. Gracias al conocimiento que adquieren, luego realizan predicciones.

El machine learning tiene un gran potencial y su impacto global no para de crecer. Concretamente, en 2021 el mercado global de esta disciplina  se valoró en 8.000 millones de dólares, una cifra que se prevé que crecerá hasta los 117.000 millones de dólares en 2027.

Ejemplos de machine learning

El machine learning está muy extendido, algo que nos lleva a ser usuarios de ello sin apenas darnos cuenta. Cuando navegamos por Internet y nos encontramos anuncios que parecen personalizados para nuestros gustos, esto ha sido posible gracias al machine learning. Es posible que pensemos que es una simple recomendación, pero detrás de ella hay un trabajo de análisis de datos para intentar que acabemos haciendo una acción final (habitualmente, una compra).

Otro ejemplo muy cotidiano del machine learning son las recomendaciones de películas o música que nos ofrecen las plataformas bajo demanda (Netflix, Spotify, HBO, etc.). La tecnología detecta un patrón en los gustos del usuario y, a partir de ahí, ofrece piezas similares que también han interesado a otras personas con un perfil de demanda similar. ¿Magia? No… ¡machine learning!

¿Qué es el deep learning?

Su nombre ya nos da una pista. El deep learning, que en realidad es un subconjunto del machine learning, es un nivel de aprendizaje más profundo en el que las máquinas intentan imitar al cerebro humano.

Esta técnica de aprendizaje automático se basa en redes neuronales (artificiales) organizadas en diferentes capas, lo que aporta una mayor complejidad a la hora de establecer reglas de aprendizaje.

Imitando al cerebro humano, cada una de las capas neuronales aprende de la anterior en un funcionamiento bastante complejo que mejora continuamente y permite realizar predicciones con mayor precisión.

Ejemplos de deep learning

Dada su mayor complejidad, los ejemplos de deep learning no son tan cotidianos como los de machine learning, aunque es muy probable que los conozcamos por su popularidad.

Uno de los sectores que más está usando actualmente el deep learning es el de la salud. La detección automática de una lesión o enfermedad es ya una realidad gracias a la combinación de la inteligencia artificial y la bioinformática.

La automoción es otra de las industrias que está dando un uso importante a este tipo de aprendizaje, y uno de los ejemplos más notables lo encontramos en la conducción asistida, donde un coche es capaz de detectar y entender señales de tráfico, frenar por sí mismo en situaciones consideradas de peligro e incluso conducir de forma autónoma. Asimismo, en el sector industrial también se utilizan soluciones innovadoras para mejorar la localización en interiores mediante técnicas de deep learning: un ejemplo de ello es el nuevo proyecto europeo DUNE, en el que participan investigadores de la UOC. 

El deep learning también ha creado situaciones tan excepcionales que se han convertido en noticia. En 1996, Deep Blue, una supercomputadora creada por IBM, ganó una partida de ajedrez contra el campeón del mundo Gary Kasparov, que luego acabó ganando el match. Un año más tarde, en 1997, la máquina aun había mejorado (aprendido) más, y ganó la revancha con una notación ajedrecística de 3½–2½.

Principales diferencias entre machine learning y deep learning

Es innegable que el machine learning y el deep learning comparten similitudes, pero conocer bien sus diferencias es lo que permite saber las posibilidades de cada una de estas técnicas.

Intervención humana

Tanto el machine learning como el deep learning aprenden y trabajan de forma autónoma, pero la primera técnica precisa de mayor ayuda humana para hacerlo.

Tipología de datos

El machine learning necesita datos previamente estructurados para aprender y poder trabajar con ellos. Por el contrario, el deep learning puede trabajar con datos sin estructurar (incluso con grandes volúmenes), motivo por el cual es muy útil a la hora de identificar patrones.

Complejidad y precisión

El nivel de complejidad del deep learning es mucho mayor que el del machine learning. El hecho de que su funcionamiento emule al de un cerebro humano hace que todo el sistema que necesita para funcionar sea más exigente (potencia de software, por ejemplo) y también que, por lo general, sea más lento. No obstante, la precisión del deep learning es mucho mayor que la del machine learning.

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¿Qué estudiar para conocer estas ramas de la IA?

¿Se te han despertado las ganas de aprender más sobre estas disciplinas de la inteligencia artificial? Hay diversas opciones formativas que pueden introducirte en este sector tan innovador.

Si te interesa realizar un grado en el que puedas introducirte en el machine learning y deep learning, los grados online de Ingeniería Informática y Ciencias de Datos Aplicada son tus mejores opciones. En estas especialidades encontrarás asignaturas como Aprendizaje computacional, Aprendizaje automático o Minería de datos.

Para aquellas personas que ya dispongan de estudios previos y prefieran una especialización, la UOC también ofrece diferentes másteres en que se tratan este tipo de aprendizajes automáticos. El máster universitario de Ingeniería Informática, el máster universitario de Ciencia de Datos, el máster universitario de Bioinformática y Bioestadística o el máster universitario de Ingeniería Computacional y Matemática pueden ser algunas de tus mejores opciones para empezar a enfocar tu futuro profesional hacia el machine learning y el deep learning.

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