Es innegable que durante los últimos años el uso de la IA (Inteligencia Artificial) ha revolucionado el ámbito de las empresas. Ahora podemos contar con soluciones basadas en la automatización que permiten llegar a cotas de eficiencia más altas al tiempo que se puede ahorrar en costes. Dentro de este nuevo paradigma, hay dos conceptos que priman cuando hablamos de IA: Deep Learning y Machine Learning.
Es precisamente el uso de la IA la que está revolucionando el ámbito de las empresas. El aprendizaje de estas máquinas basado en datos permite tener una perspectiva mucho más precisa. Esto permite a las empresas saber dónde ha estado el fallo y corregirlo con mucha más eficiencia para poder alcanzar sus objetivos. De hecho, uno de los debates más acalorados en este sentido tiene como eje centrar los trabajos que desaparecerán en un futuro, con la IA como principal protagonista de tareas donde el humano ya no será necesario.
Aunque puedan parecer parte de un todo, debemos conocer las diferencias entre Deep Learning y Machine Learning. Para ello, vamos a bucear en estos dos conceptos, de esta forma podrás saber si algunas de las automatizaciones de tu empresa están o no basadas en ellas. La aportación de las máquinas es necesaria, pero buena parte de su éxito o fracaso dependerán de la capacidad de poder entender su funcionamiento y cómo ayudan realmente a las empresas.
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Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
Machine Learning
En el caso del Machine Learning o aprendizaje de la máquina, estamos hablando de la capacidad de las máquinas u ordenadores de aprender de manera autónoma partiendo del análisis de datos. También lo hacen a partir de la búsqueda de patrones, lo que les permite realizar predicciones con base en resultados estadísticos y de probabilidad. Requiere la intervención humana para su puesta en marcha y mantenimiento.
Es algo que está totalmente presente e implantado en nuestro día a día. Se usa de manera totalmente integral en el mundo del marketing. De esta forma, las empresas pueden contar con datos más precisos, incluidos los hábitos de consumo del usuario y sus predilecciones a la hora de comprar. Las redes sociales lo usan incluso para mostrarte contenidos, como las sugerencias de amistad o la publicidad sugerida.
Deep Learning
El Deep Learning o aprendizaje profundo es un subconjunto del Machine Learning. Su objetivo es replicar con la mayor precisión el procesamiento de información del cerebro humano. Por ese motivo se usa el concepto de redes neuronales, aunque en este caso basadas en Inteligencia Artificial. Permiten no solo la automatización de tareas y el análisis de datos, sino el aprendizaje para lograr una mayor eficiencia sin necesidad de la mano humana.
Uno de los ejemplos históricos más famosos de DL aplicado fue la derrota del campeón mundial de ajedrez, Gari Kasparov, contra Deep Blue, una máquina creada para aprender más y más en cada partida jugada. Es utilizada en muchos ámbitos, incluido el de la salud, donde puede ayudar a realizar predicciones con más precisión y antelación.
Conclusiones sobre sus diferencias
En resumen, tanto el Machine Learning como el Deep Learning imitan la forma en que aprende el cerebro humano. De ahí que su principal diferencia sea el tipo de algoritmo utilizado en cada caso, aunque el aprendizaje profundo se parece más al aprendizaje humano por su función como neurona. Por su parte, el aprendizaje automático tiende a utilizar árboles de decisión más evolucionados y redes neuronales de aprendizaje profundo. Lo que sí es cierto es que ambos pueden mejorar de manera supervisada o no supervisada.
Otra diferencia es que las redes de aprendizaje profundo no requieren intervención humana. Debido a las capas anidadas en una red neuronal, los datos se colocan en una jerarquía de diferentes conceptos y eventualmente aprenden de sus errores. A pesar de esto, incluso estos resultados pueden ser defectuosos si la calidad de los datos no es lo suficientemente buena.
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