Aprendizaje automático vs. Aprendizaje profundo: ¿Cuál es la diferencia?

La tecnología de inteligencia artificial está cambiando la forma en que interactuamos y analizamos el mundo a diario. Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son poderosas herramientas de inteligencia artificial, sin embargo, no siempre se entiende la distinción entre ambos.

Si usted' está trabajando con inteligencia artificial, es importante entender qué separa el aprendizaje automático del aprendizaje profundo y cuáles son los beneficios de cada uno. En este artículo, explicamos qué son el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, en qué se diferencian y cuáles son las mejores formas de aprovechar cada uno.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial en el que el programa es capaz de realizar cambios en sí mismo. Mientras que en una forma básica de inteligencia artificial las decisiones deben ser preprogramadas por el creador de la inteligencia artificial, con el aprendizaje automático, el programa puede actualizar su propio código para responder a los conjuntos de datos que se le introducen. En algunos casos, el algoritmo de aprendizaje automático contará con una verdad de base que lo guiará, mientras que en otros modelos no se incorporan suposiciones al algoritmo.

Un algoritmo de aprendizaje automático se pone a prueba a sí mismo recibiendo datos y realizando un análisis de los mismos basado en su estado actual. Los resultados de ese análisis se comparan con los resultados esperados, como un algoritmo de aprendizaje automático que compara sus resultados previstos para unas elecciones con los resultados reales. Al realizar múltiples rondas de análisis, los ajustes deberían empezar a acercar los resultados cada vez más a la exactitud, permitiendo que el algoritmo sea más eficaz con cada iteración.

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Los mejores usos del aprendizaje automático

El aprendizaje automático se ha convertido en una opción popular para el análisis de datos y los mercados de predicción en una variedad de industrias. Algunos de los usos más comunes de los algoritmos de aprendizaje automático son:

  • Juego sencillo de inteligencia artificial: Una de las aplicaciones de interés humano más comunes del aprendizaje automático es en forma de inteligencia artificial que juega a juegos de alto nivel. Al introducir miles de iteraciones o más de partidas reales que se han jugado, el aprendizaje automático puede empezar a identificar jugadas y estrategias exitosas y no exitosas. Las IAs de aprendizaje automático se han utilizado en todas partes, desde juegos sencillos como las damas hasta juegos complejos como el ajedrez, e incluso la IA Watson de Jeopardy, que superó a muchos de los mejores campeones del programa.
  • Modelización predictiva: La capacidad de un sistema de algoritmos de aprendizaje automático de tomar datos y aprender de ellos lo hace muy capaz en un entorno predictivo. El aprendizaje automático puede utilizarse para realizar un análisis histórico de elecciones anteriores y utilizar esa información para predecir las próximas elecciones o para analizar resultados deportivos anteriores e identificar las principales oportunidades de apuestas en relación con las casas de apuestas. En un entorno empresarial, el modelado predictivo puede identificar los puntos débiles del mercado o ayudar a detectar la próxima tendencia del sector antes de que llegue, lo que permite a una empresa adelantarse a la competencia.
  • Recomendaciones para los medios de comunicación: Un área en la que la mayoría de la gente interactúa con el aprendizaje automático sin darse cuenta es en forma de recomendaciones multimedia en las plataformas de streaming. Tanto si escuchas música en el coche, como si reproduces podcasts mientras trabajas o ves tus películas y programas de televisión favoritos en casa, si recibes recomendaciones de tu aplicación, es probable que sea un beneficio del aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden tomar tus hábitos de visionado y escucha y tus valoraciones, y luego combinarlos con los hábitos de todos los usuarios para identificar los medios que probablemente encajen con tus gustos.
  • Análisis en vivo: Los modelos predictivos también pueden utilizarse en un entorno en tiempo real, como para el análisis de acciones u otras materias primas. Un modelo de aprendizaje automático puede tomar todos los datos que emite el mercado y analizar la subida y bajada de los valores de las materias primas. Cuanto más tiempo se sigan estos datos y más fuentes de información se utilicen para realizar estos cálculos, el modelo podrá empezar a identificar con mayor precisión los cambios probables de las materias primas antes de que se produzcan. Esto permite al operador vender cuando una mercancía está a punto de caer, y comprar antes de que aumente su valor.
  • Evaluación de la productividad: Mejorar la eficiencia de una empresa o comunidad es una forma eficaz de generar un impulso económico. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para evaluar la eficiencia de un sistema e identificar áreas de mejora. Esto puede hacerse en un entorno profesional, como la identificación de formas más eficientes de estructurar el flujo de trabajo, o a nivel público, como el análisis de los patrones de tráfico en una ciudad para reducir los atascos y la congestión en la ciudad.
  • Robots de IA sencillos: Si ha visitado recientemente el sitio web de una empresa, es probable que se haya encontrado con un chatbot de IA. Cada vez más empresas están empezando a incorporar estos bots basados en el aprendizaje automático para ayudar a responder a las preguntas y guiar a los visitantes. Los bots tienen la capacidad de analizar sus respuestas en busca de palabras clave y de generar respuestas directamente o de sacar enlaces a páginas relevantes del sitio. A menudo, estos bots se presentan como representantes del chat en vivo y pueden incluso engañar a los visitantes haciéndoles creer que se están comunicando con un agente en vivo.

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¿Qué es el aprendizaje profundo?

Al igual que el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Con una estructura de aprendizaje profundo, se utiliza una red neuronal artificial compuesta por muchos algoritmos diferentes. Este nivel avanzado de computación elimina la necesidad de algunos de los elementos humanos necesarios en otras formas de aprendizaje automático, como el etiquetado de los datos que se introducen en el sistema para entrenarlo.

En lugar de depender de las etiquetas creadas por el ser humano a la hora de aprender, una red de aprendizaje profundo es capaz de hacer pasar los datos introducidos en ella por los numerosos algoritmos de su red realizando un análisis jerárquico de los diferentes elementos de la entrada en cada uno de ellos. Esto permite que la red de aprendizaje profundo realice cambios y aprenda incluso sobre áreas que los programadores originales podrían no haber esperado, ya que al no requerir información etiquetada libera a la red para aprender en cualquier estilo que dicten las entradas.

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Los mejores usos del aprendizaje profundo

Debido a que un sistema de aprendizaje profundo es capaz de operar sin el etiquetado directo de sus creadores, tienen el potencial de realizar funciones más profundas, e incluso pueden generar información para la que no fueron diseñados originalmente. Entre los usos más comunes del aprendizaje profundo se encuentran:

  • Reconocimiento y manipulación de imágenes y sonidos: Actualmente, los algoritmos de inteligencia artificial pueden llevar a cabo tareas complicadas, y muchas de ellas son impulsadas por el aprendizaje profundo. Desde la capacidad de transferir digitalmente un rostro a la perfección sobre el de otra persona en un vídeo hasta el software que identifica automáticamente a las personas y sugiere etiquetas en las plataformas de medios sociales, el aprendizaje profundo tiene poderosas habilidades dentro de los medios de comunicación.
  • Procesamiento del lenguaje natural: Aunque los bots de inteligencia artificial básicos son capaces de entender y replicar el habla a un nivel básico, a menudo no tarda el usuario en darse cuenta de que no está hablando con una persona real. Sin embargo, con el aprendizaje profundo, la capacidad de analizar y comprender el habla mejora considerablemente, lo que da lugar a simulaciones cada vez más precisas de la comunicación humana.
  • Sistemas de recomendación: Al igual que el aprendizaje profundo proporciona un enfoque más sofisticado de la comunicación artificial, también puede utilizarse para mejorar significativamente los resultados de los algoritmos de recomendación. Con un sistema de recomendación de aprendizaje profundo, la IA no tiene que ser entrenada en lo que es un indicador importante para las recomendaciones, y en su lugar puede identificar y generar conexiones que los programadores nunca habrían pensado en comprobar, lo que resulta en resultados más adaptados a los usuarios.
  • Inteligencia artificial para juegos avanzados: Al igual que con las generaciones anteriores de tecnologías de inteligencia artificial, el aprendizaje profundo se ha probado y aplicado para generar IAs que jueguen. Dado que la inteligencia artificial de aprendizaje profundo no necesita basar su aprendizaje en ejemplos de juego del mundo real, puede llevar a niveles de estrategia totalmente revolucionarios. Una IA que juega al Go, por ejemplo, fue noticia al provocar la retirada de un jugador de élite que determinó que nunca más sería posible que un humano fuera superior a la IA en el Go.

El aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático

Aunque existen similitudes entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, hay distinciones que lo hacen único. He aquí algunas de las distinciones más importantes:

  • El aprendizaje automático requiere más estructura, por lo que los datos deben tener etiquetas. Con el aprendizaje profundo, los algoritmos pueden identificar y determinar las relaciones de los diferentes datos, incluso cuando no están etiquetados.
  • Cuando los resultados de un análisis o proyecciones de machine learning's resultan inexactos, es necesario que los programadores realicen ajustes manuales.
  • Las estructuras de aprendizaje profundo son capaces de realizar cálculos y evaluaciones mucho más complejas, por lo que son ideales para este tipo de situaciones. Sin embargo, el aprendizaje profundo está menos optimizado para tareas más sencillas, por lo que los proyectos que no requieren el procesamiento mejorado de una red neuronal de aprendizaje profundo están mejor en una situación de aprendizaje automático simple.
  • Como una red de aprendizaje profundo es más exigente, requiere más potencia de cálculo para funcionar. Esto, a su vez, tiene el efecto de hacer más caro el uso del aprendizaje profundo en comparación con el aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes

Si todavía tienes dudas sobre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, aquí tienes las respuestas a algunas de las preguntas más comunes:

  • ¿Cuál es la forma más fácil de entender la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?
  • ¿Por qué está creciendo la popularidad del aprendizaje profundo?
  • ¿Cuáles son las habilidades más importantes para trabajar con el aprendizaje profundo?
  • ¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

¿Cuál es la forma más fácil de entender la diferencia entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

Una analogía sencilla para entender a los tres es una muñeca rusa. El aprendizaje profundo es la muñeca más pequeña y cabe dentro de la muñeca del aprendizaje automático. Ese muñeco de aprendizaje automático, a su vez, encaja dentro del muñeco más grande de la IA. Aunque todas las redes de aprendizaje profundo también están dentro del paraguas del aprendizaje automático, por ejemplo, también hay espacio alrededor del muñeco más pequeño para otro aprendizaje automático que no utiliza el aprendizaje profundo.

¿Por qué está creciendo la popularidad del aprendizaje profundo?

Cada vez más empresas recurren al aprendizaje automático y al aprendizaje profundo porque es una herramienta valiosa. Las máquinas inteligentes pueden utilizarse para realizar tareas de forma más eficiente e incluso para identificar oportunidades que el análisis humano pasaría por alto. La amplia aplicabilidad de la tecnología de aprendizaje significa que empresas de todo tipo pueden ver el beneficio de hacer uso de la tecnología.

¿Cuáles son las habilidades más importantes para trabajar con el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?

Para destacar en el trabajo con el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático, se necesita una serie de habilidades técnicas diversas. Además de una sólida base de matemáticas y estadística, también necesitas conocimientos de programación para desarrollar algoritmos funcionales. Si está interesado en trabajar con el aprendizaje profundo, puede ayudar a comenzar con el aprendizaje automático y progresar después de haber desarrollado la competencia con el aprendizaje automático.

¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático y del aprendizaje profundo?

La inteligencia artificial avanzada que utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo es un campo en crecimiento, y es probable que siga viendo más y más aplicaciones en los próximos años. A medida que se mejoren los algoritmos que subyacen a las estructuras de aprendizaje, también lo harán los resultados del trabajo que realizan. Esto significa que los campos del aprendizaje automático probablemente verán un mayor crecimiento de las oportunidades de empleo en el futuro.

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