Deep learning vs. machine learning: ¿cuál es la diferencia?
El auge por la investigación dentro del campo de la inteligencia artificial en las últimas decadas ha despertado un gran interés en casi todos los sectores, en concreto el interés por el machine learning y el deep learning y cómo se pueden implementar dentro del ámbito empresarial.
Importancia de la inteligencia artificial (IA)
Aunque el término inteligencia artificial fue acuñado por primera vez en la década de los cincuenta, ha sido en los últimos años cuando ha empezado a tener una relevancia real debido, en parte, al aumento de volúmenes de datos, a mejoras en el almacenaje y poder comutacional y también a algoritmos más avanzados. Gracias a la inteligencia artificial las máquinas pueden aprender de la experiencia y ajustarse a nuevas aportaciones, así como realizar tareas del mismo modo que haría un ser humano.
En este sentido, la IA combina grandes cantidades de datos con un procesamiento rápido e interactivo y utilizando algoritmos inteligentes, lo que permite al software aprender automáticamente de patrones o datos. Esta rapidez de procesamiento resultamuy útil dentro de las empresas. Un ejemplo de esto es que la IA ha sido parte integral del software SaaS durante años. El problema principal con la Inteligencia artificial es sin embargo es que es incapaz de incorporar conocimiento, es decir, aprende de datos, por tanto cualquier tipo de imprecisión en los datos se verá reflejada en los resultados.
Tanto el deep learning como el machine learning se encuentran encuadrados dentro de la gran matriz que es la inteligencia artificial. Sin embrago cada uno de ellos tienen distintos focos y objetivos, los cuales se detallan a continuación.
¿Qué significa machine learning?
Como se mencionó anteriormente, el machine learning es un subcampo dentro de la inteligencia artificial que está basado en la práctica de usar algoritmos para manejar datos y aprender de ellos para luego ser capaces de hacer una predicción o sugerencia sobre algo.
Según se requiera o no asistencia humana se pueden distinguir dos grandes agrupaciones dentro del machine learning:
El aprendizaje supervisado
Este sitema de aprendizaje se basa en algoritmos que aprenden y procesan información a través de datos con elementos etiquetados. Se facilitan los datos de entrada y de salida esperados, es decir, se le propocionan tanto los datos que necesitan ser transformados (datos de entrada), como los datos obtenidos a través del proceso de transformación (datos de salida).
Por ejemplo, si se quiere clasificar a qué género musical pertenece un disco, es necesario tener un conjunto de discos con características y etiquetas concretas de acuerdo al género musical al que pertenecen: rock, jazz, rap, etc. Dichas características pueden ser el tempo, el sonido, la instrumentalidad o la melodía, entre otras. Teniendo en cuenta toda esta información se puede entrenar al algoritmo de aprendizaje supervisado para que pueda decidir a qué género pertenece cada disco sin haberlo conocido antes.
Este tipo de aprendizaje necesita de la intervención humana.
El aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado está basado en agoritmos cuya tarea es encontrar relaciones entre patrones que no se encuentran etiquetados. Así, se facilitan los datos de entrada pero no los de salida. Siguiendo el ejemplo anterior, si los discos musicales no estuvieran etiquetados por género, el algoritmo debería etiquetar por símismo los discos de, por ejemplo, rock y diferenciarlos de otros géneros.
Este tipo de aprendizaje no necesita supervisión humana.
¿Qué es el deep learning?
El deep learning surge de intentar equiparar la forma en que los ordenadores asimilan y aprenden información con la manera en que los seres humanos comprenden el proceso de aprendizaje, es decir, el deep dearning intenta hacer una aproximación al funcionamiento de las redes neuronales del cerebro.
Gracias a los avances computacionales de los últimos tiempos, ha sido posible crear redes neuronales artificiales con cientos de miles de neuronas, lo que ha desembocado en un nuevo campo de estudio, el aprendizaje profundo o como es más conocido, deep learning.
Se podría describir al eep learning como una evolución del machine learning aunque este se encuentre dentro del propio campo del machine learning, ya que esta área se encuentra en una situación de crecimiento exponencial, por lo que podría llegar a formar su propio campo dentro de la inteligencia artificial.
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Diferencias entre deep learning y machine learning
Visto de una manera simple y concisa, ambas formas de aprendizaje imitan la forma de aprender del cerebro humano. Sin embargo, se diferencian en el tipo de algoritmos que utilizan en cada caso. El deep learning es más parecido al aprendizaje humano, ya que se asimila a la forma en que las neuronas trabajan. Por su parte, el machine learning utiliza generalmente árboles de decisión que no están tan evolucionados como las redes neuronales.
A continuación e presentamos el siguiente ejemplo práctico para poder entender mejor las diferencias entre cada uno de los conceptos. Imagine que tiene dos tipos de conjuntos fotográficos y que uno muestra flores y el otro animales.
Cómo funcionaría dentro del machine learning
Las fotografías están específicamente eiquetadas con datos estructurados. El algoritmo de machine learning es capaz de detectar estos datos y de aprender a clasificar las imágenes conforme a este patrón. Una vez ha aprendido el patrón, es capaz de analizar millones de fotos como “flores” o “animales” a partir de los datos estructurados.
Cómo funcionaría dentro del deep learning
En el enfoque del deep learning ya no serían necesarios los datos estructurados para distinguir entre flores y animales. Una red neuronal artificial analizaría la imagen y sus distintas capas definirían las características para acabar distiguiendo unas imágenes de otras, siendo capaz de diferenciar así entre flores y animales.
La red neuronal artificial consulta sus diferentes capas de jerarquías de conceptos y el conjuto de respuestas le permiten definir el cómo es una flor o el cómo es un animal.
La siguiente tabla muestra las principales diferencias entre el machine learning y el deep learning:
Machine Learning
- Estructura de datos Datos estructurados
- Tamaño de los datos Pequeños o grandes
- Hardware Funciona con un hardware sencillo
- Extracción de características Por lo general debe entender las características 🡪 Se necesita entrenamiento humano
- Tiempo De un par de minutos a una hora
- Interpretabilidad Algunos algoritmos son fáciles (regresión logística, árboles de decisión simples), otros son casi imposibles de interpretar (SVM, XGBoost)
- Campo de aplicación Tareas rutinarias sencillas
Deep Learning
- Estructura de datos Datos no estructurados
- Tamaño de los datos Grandes (más de un millón de puntos de datos)
- Hardware Necesita ordenadores potentes (con GPUs). Las redes neuronales multiplican las matrices que requieren mucho teimpo de computación. Las GPUs aceleran el proceso
- Extracción de características No necesita entender lascaracterísticas 🡪 sistema de autoaprendizaje
- Tiempo Puede ir de una semana hasta meses ya que las neuronas artificiales deben calcular muchos datos
- Interpretabilidad Difícil o imposible de interpretar
- Campo de aplicación Tareas complejas
Importancia del machine learning y el deep learning para las empresas
Independientemente del sector concreto o del tamaño de la empresa, cada vez son más los negocios que se animan a emplear sistemas de inteligencia artificial como forma efectiva de resolver problemas y mejorar el flujo general de trabajo.
En ello es de extremada importancia reconocer la importancia del deep learning y el machine learning cluando se trata de empresas que trabajan a diario con una cantidad ingente de datos. Ambas tecnologías pueden ser aplicadas en diferentes áreas, que pueden ir desde servicios financieros hasta salud, venta o marketing.
Algunas ventajas de introducir la inteligencia artificial en su empresa son:
- Aumento de la efectividad. La automatización de procesos ayuda a disminui los errores y a aumentar la cantidad de operaciones a desempeñar.
- Ventajas competitivas. Las empresas que están a la última dentro del mundo tecnológico tienen una mejor reputación y se diferencian ampliamente de la competencia.
- Más tiempo para realizar otras tareas. Mediante la utilización de nuevas tecnologías se generan oportunidades para la reducción de tiempo.
- Mejor comunicaciones internas y con los clientes. La introducción de un asistente online basado en la inteligencia artificial le ayudará a mejorar y afianzar las relaciones con sus clientes.
- Procesamiento más eficiente de la información. La inteligencia artificial utiliza la información obtenida para determinar cómo realizar determinadas tareas para luego ejecutarlas.
Conclusiones: deep learning vs machine Learning
La inteligencia artificial, más en concreto sus vertientes centradas en el machine learning y el deep learning, ha demostrado ser necesaria en prácticamente todos los campos, desde la medicina hasta el marketing pasando por las ingenierías. Además de suponer un importante beneficio económico para las empresas a largo plazo, también conlleva importantes mejoras sociales y de comunicación.
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