Diferencia entre machine learning y deep learning 

Al comprender cómo funcionan estos dos campos de la inteligencia artificial (machine learning y deep learning), es posible identificar sus principales diferencias.

diferencia machine learning y deep learning

19/07/2022

4 min

Durante los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha generado una revolución en el entorno empresarial, dando paso a soluciones enfocadas en la automatización y agilidad en los procesos. Ahora bien, ¿cuál es la diferencia entre machine learning y deep learning, dos de los principales conceptos ligados a la IA? 

Sin embargo, para diferenciar claramente machine learning vs deep learning, lo primero es entender en qué consisten cada una de estas ramas de la IA.

¿Qué es el machine learning?  

El aprendizaje automático en la capacidad de las máquinas o equipos computaciones de aprender por sí solos a partir del análisis de datos e identificación de patrones, lo que les permite realizar predicciones de manera autónoma, es decir, sin la necesidad de la supervisión humana.  

Esta tecnología -parte de la IA- está presente en diversas áreas, por lo que sus aplicaciones son bastante amplias. 

Por ejemplo, es una herramienta de gran utilidad en el mundo del marketing, facilitando el análisis del comportamiento y necesidades de clientes para potenciar las ventas y mejorar la experiencia del cliente

Y también está presente en tu día a día, por ejemplo, cuando tu plataforma de streaming te recomienda contenidos en particular; o cuando te aparecen sugerencias de amistad en redes sociales.   

Es tal el impacto de esta tecnología en el contexto global, que se estima que el mercado del machine learning pasará de USD$ 8.000 millones en 2021 a USD$ 117.000 millones para 2027. 

¿Qué es el deep learning?  

Se trata de un subconjunto del machine learning que busca replicar la forma en que el cerebro humano procesa la información. Esto, mediante el uso de redes neuronales artificiales que se organizan en diferentes capas y procesan los datos, permitiendo realizar predicciones. 

Al igual que en el machine learning, los algoritmos que componen la red neuronal de un sistema de aprendizaje profundo pasan por un entrenamiento con grandes volúmenes de datos, lo que les permite mejorar su capacidad predictiva hasta alcanzar altos niveles de precisión. 

Desde luego, el aprendizaje profundo está presente en diversas industrias. Por ejemplo, el sector automotriz destina cerca de USD$ 32.000 millones en la materia para optimizar sus productos y flujos de trabajo. 

En lo que a salud respecta, gracias al deep learning es posible hacer diagnósticos médicos con mayor precisión y antelación, algo de gran ayuda en enfermedades de gran complejidad, como el cáncer

Dada su relevancia para en entorno empresarial, se estima que el mercado del deep learning superará los USD$ 44.000 millones para 2027. 

Machine learning vs deep learning: ¿en qué se diferencian?  

1. Intervención humana 

Si bien ambas disciplinas logran llegar a trabajar de forma autónoma, lo cierto es que el machine learning requiere de una mayor intervención humana para lograr los resultados esperados; mientras que el deep learning puede lograr la autonomía. 

2. Nivel de complejidad 

Otra diferencia entre machine learning y deep learning se vincula con la complejidad de sus algoritmos y los recursos que requieren para funcionar.  

Por un lado, los sistemas de aprendizaje automático resultan más simples y pueden llegar a funcionar en equipos convencionales, a diferencia del aprendizaje profundo que requiere de software más robustos y potentes para procesar sus intrincados modelos de redes neuronales. 

3. Tiempo y precisión 

El tiempo necesario para que una máquina logre trabajar con autonomía en la identificación de patrones y la realización de predicciones es menor en el machine learning. Sin embargo, sus resultados no llegan a tener el grado de precisión que ofrece el deep learning. 

4. Características de los datos 

Una gran diferencia entre machine learning y deep learning es la organización de la data: 

  • Para que el aprendizaje automático otorgue su máximo potencial requiere que los datos hayan sido previamente estructurados. 
  • Por otro lado, el aprendizaje profundo puede trabajar sin inconvenientes con grandes volúmenes de datos no estructurados, siendo de gran valor cuando se trata de identificar tendencias o patrones. 

Tecnologías como la inteligencia artificial, machine learning o deep learning son una muestra evidente de la transformación digital que experimentan las sociedades actualmente.  

Si bien aún es complejo visualizar los límites de estos campos tecnológicos, lo que sí está claro es que vienen a mejorar los sistemas y herramientas que se utilizan en el presente para ir en beneficio de las personas y organizaciones. 


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