En la era de la transformación digital, la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL) han emergido con fuerza. Pero, ¿qué significan realmente estos términos? ¿Cómo se relacionan entre sí? ¿Cómo están cambiando nuestro día a día, ampliando los límites de lo que es posible?
Esta semana nos sumergimos de lleno en la revolución tecnológica, con esta pequeña guía para principiantes que os va a ayudar a entender las diferencias entre machine learning, deep learning e IA. Para ello, profundizaremos en la importancia de cada uno de estos términos y el impacto que están teniendo en nuestro día a día.
¿Nos acompañas en este viaje?
Inteligencia Artificial (IA)
La Inteligencia Artificial es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes. Se divide en dos categorías principales: la IA débil, diseñada para realizar tareas específicas (como los asistentes virtuales con tareas como responder preguntas basadas en internet, reproducir música, configurar recordatorios…), y la IA fuerte, que tiene capacidades de razonamiento y conciencia similares a las humanas (de momento no han alcanzado su punto álgido aún).
La IA se alimenta de datos estructurados (como tablas en bases de datos) y no estructurados (como textos e imágenes). La calidad y cantidad de estos datos son cruciales para el entrenamiento de modelos eficaces.
En definitiva, es la capacidad de las máquinas para realizar tareas que, tradicionalmente, requerirían inteligencia humana.
Machine Learning (Aprendizaje Automático)
El Machine Learning es una aplicación de la IA que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia, sin ser explícitamente programados. Aunque inicialmente se debe programar un algoritmo base, el enfoque no está en escribir instrucciones detalladas sobre cómo realizar una tarea, sino en desarrollar algoritmos que puedan procesar datos, aprender de ellos y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en ese aprendizaje.
El Machine Learning puede manejar una variedad de datos, incluidos los numéricos, categóricos, de tiempo y texto. La selección y preparación de los datos (limpieza, normalización, codificación) son pasos esenciales antes del entrenamiento de los modelos. Consiste básicamente en filtrar datos incorrectos o repetidos e igualar el formato.
Por tanto, podemos resumirlo en que el Machine Learning es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos. A diferencia de la programación tradicional, donde se codifican reglas específicas, el Machine Learning utiliza algoritmos que pueden aprender y mejorar a partir de la experiencia.
Ejemplos de Machine Learning:
Un claro ejemplo de Machine Learning del que todos nos beneficiamos en el día a día son las sugerencias que nos hacen Netflix o Spotify basadas en nuestras preferencias anteriores.
Estos sistemas analizan tus interacciones previas y las de otros usuarios para recomendarte películas y series que probablemente te gustarán, mejorando constantemente a medida que consumes más contenido.
Deep Learning (Aprendizaje Profundo)
El Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning que utiliza redes neuronales con muchas capas ocultas para aprender de grandes conjuntos de datos. Mientras los algoritmos ML son más simples (regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales simples), las redes neuronales profundas del DL son mucho más complejas y tienen varias capas.
Las Redes Neuronales son un conjunto de algoritmos, que interpretan datos sensoriales a través de una especie de simulación del reconocimiento de patrones en un cerebro humano. Su estructura, compuesta por neuronas y capas, permite procesar los datos en múltiples niveles de abstracción.
El Deep Learning es muy potente en tareas de reconocimiento de imágenes y voz y especialmente eficaz con datos no estructurados y complejos. Requiere grandes volúmenes de datos para entrenar modelos debido a su complejidad y profundidad, y es capaz de identificar patrones que los humanos o técnicas más simples no pueden.
Ejemplos de Deep Learning:
Los sistemas de reconocimiento facial que utilizan los smartphones para desbloquear la pantalla o los asistentes virtuales como Siri o Alexa, que pueden entender y procesar comandos de voz, son claros ejemplos de aplicación del Deep Learning en nuestra rutina diaria.
Principales Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
Aunque ambos caen bajo el paraguas de la IA y comparten el objetivo de enseñar a las máquinas a aprender de la experiencia, existen diferencias clave :
Cómo aprenden: Estructura y Modelado de Datos.
Piensa en un niño pequeño aprendiendo a distinguir entre diferentes tipos de animales. No necesita ver miles de perros para entender qué es un perro; con unas pocas fotos y explicaciones, lo capta. Eso es Machine Learning: aprender de ejemplos, pero no necesita tantísimos.
Ahora, imagina que en lugar de unas pocas fotos, el niño ve miles de horas de videos sobre animales. Con el tiempo, empieza a notar detalles muy pequeños y complejos que definen cada animal. Eso es Deep Learning, una forma de aprendizaje que necesita mucha información para ser realmente bueno en su tarea.
Cuántos Datos Necesitan: Volumen de Datos Requerido.
El Machine Learning es más flexible con el tamaño del conjunto de datos, ofreciendo resultados significativos con cantidades menores de datos. En contra, el Deep Learning requiere de grandes volúmenes de datos para aprovechar su estructura compleja y aprender eficazmente, lo que lo hace ideal para aplicaciones donde los datos abundan.
Por ejemplo, un traductor Machine Learning (antiguo Google Translate) te hará la traducción literal mientras que en el Deep Learning (Deepl translate) será capaz de usar el contexto de la frase para ofrecer un resultado más exacto.
Qué equipo requieren: Necesidades de Poder de Cómputo.
El Machine Learning puedes hacerlo en un ordenador normal en casa. No necesitas equipos superpotentes. Sería como el buscaminas.
Para el Deep Learning, en cambio, necesitas una computadora muy potente (o incluso especializada) para que funcione bien. Es como jugar a un videojuego de última generación: sin el equipo adecuado ¡olvídate!.
Cuánto tiempo toman para aprender: Tiempo y Recursos para el Entrenamiento.
El ML aprende relativamente rápido. Es como aprender a jugar un juego de mesa; en poco tiempo, ya sabes cómo hacerlo.
El DL toma mucho más tiempo, ya que tiene que «mirar» muchísimos datos. Es como querer ser un gran jugador de ajedrez; necesitas mucho tiempo y práctica.
Cómo entendemos lo que aprenden: Interpretabilidad de los Modelos.
Los modelos de Machine Learning permiten a los usuarios entender cómo las decisiones son tomadas a partir de los datos de entrada. Las redes neuronales profundas del Deep Learning, sin embargo, dificultan la interpretación de las decisiones finales. En definitiva, el ML es más fácil de entender y explicar por qué toma las decisiones que toma. Es como seguir una receta de cocina paso a paso. Aprendes los pasos y puedes explicarlos.
En cambio, el DL es más complicado entender por qué llega a sus conclusiones. Es como si el chef robot hiciera un plato increíble, pero no pudiera explicarte con claridad cómo lo hizo ya que el aprendizaje se basa en patrones y experiencias, no en reglas definidas.
¿Por qué son tan importantes los datos?
Los datos actúan como el combustible para estos sistemas. La precisión, diversidad y cantidad de los datos determinan la eficacia de los modelos de IA, Machine Learning y Deep Learning. Los modelos pueden aprender a realizar tareas específicas al identificar patrones complejos en los datos, pero solo si estos datos son representativos y de alta calidad.
Conclusión
Esperamos que con esta guía tengas más claro qué son y las diferencias entre machine learning y deep learning en la inteligencia artificial. Cada una de estas tecnologías ofrece un mundo de posibilidades y, juntas, están allanando el camino hacia un futuro más inteligente y conectado.
¿Quieres subirte al cohete de la revolución digital?
Si has llegado hasta aquí es porque, por un motivo u otro, te interesa el tema que hemos tratado en esta entrada.
¿Tienes un proyecto en mente? ¿Quieres saber más sobre este u otros aspectos?
¿Por qué no nos lo cuentas? ¡El futuro te puede estar esperando al otro lado de este formulario!
¿Te ha gustado este artículo de noticias?
