Deep Learning vs Machine Learning

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 15 junio 2021
Última actualización en 30 junio 2021

La batalla deep learning vs machine learning aparece cada vez con más frecuencia en la vida de los emprendedores de todos los sectores. Después de todo, la adopción de inteligencia artificial (IA) ha crecido un 270% en los últimos cuatro años, según un estudio de Gartner.

Y las expectativas del mercado de aprendizaje automático, aprendizaje máquina y otras soluciones de IA son aún más prometedoras. De acuerdo con un informe de Fortune, se espera que el mercado global de inteligencia artificial alcance los 267 mil millones en 2027. 

En otras palabras, estas tecnologías se están convirtiendo en una ventaja competitiva y quienes no sepan cómo usarlas pueden perder clientes en el camino. De hecho, 9 de cada 10 empresas exitosas invierten constantemente en inteligencia artificial.

Si también quieres sacar provecho de estas tendencias, has llegado al lugar correcto. En este artículo, encontrarás:

  • ¿Qué es machine learning?
  • ¿Qué es deep learning?
  • ¿Cuáles son las diferencias entre deep learning y machine learning?

¿Empezamos?

¿Qué es machine learning?

El machine learning es una aplicación de inteligencia artificial que incluye algoritmos que analizan datos, aprenden con ellos y luego aplican lo que han descubierto para tomar decisiones informadas. En otras palabras, permite a las máquinas aprender cosas para las que no fueron programadas expresamente.

Cuando decimos que algo es capaz de aprendizaje automático, significa que es algo que realiza una función con los datos proporcionados y mejora progresivamente con el tiempo. 

Ahora que sabes qué es machine learning, es fácil notar que el aprendizaje automático impulsa todo tipo de tareas automatizadas en múltiples industrias.

Desde la detección de fraudes en servicios financieros hasta el diagnóstico de pacientes en hospitales, este tipo de tecnología simula un asistente personal virtual altamente inteligente, cuyas sugerencias y recomendaciones se basan en datos.

Ejemplos de machine learning o aprendizaje automático

Un ejemplo sencillo de aprendizaje automático es un servicio de transmisión de música bajo demanda, como Spotify, Deezer o Tidal.

Para que la plataforma tome una decisión sobre qué nuevas canciones o artistas recomendar a un oyente, los algoritmos de aprendizaje automático asocian las preferencias del oyente con otros oyentes que tienen un gusto musical similar.

Lo mismo ocurre con un servicio de transmisión de películas y series bajo demanda como Netflix, Amazon Prime, HBO Go o Disney+. Cuantos más títulos mires, más aprenderá la plataforma sobre lo que te gusta. A partir de ahí, puede identificar otros programas similares y hacerte sugerencias personalizadas.

Como los humanos, las máquinas pueden aprender de diferentes formas y cada una tiene su propio conjunto de trucos específicos. Esto nos lleva a la siguiente pregunta: ¿qué es deep learning?

¿Qué es deep learning?

El deep learning o aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning que estructura algoritmos en capas para crear una "red neuronal artificial" que puede aprender y tomar decisiones inteligentes por sí misma.

Un modelo de deep learning está diseñado para analizar continuamente datos con una estructura lógica similar a la forma en que un humano sacaría conclusiones. Esta red neuronal artificial está inspirada en el cerebro humano, lo que conduce a un proceso de aprendizaje mucho más profundo que las soluciones de aprendizaje automático.

El desafío es hacer que este tipo de inteligencia artificial llegue a las conclusiones correctas.

Ejemplos de deep learning o aprendizaje profundo

Los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Cortana son ejemplos de deep learning, ya que pueden reconocer tu habla, comprender un comando y realizar una acción específica.

Las herramientas de reconocimiento facial, ya sea en sistemas de vigilancia, filtros de Instagram o etiquetas de amigos de Facebook, también son ejemplos de aprendizaje profundo. Después de todo, las personas cambian su apariencia a lo largo de sus vidas y la máquina necesita "adaptar su mirada" para reconocer la identidad de una persona.

Los coches autónomos, es decir, coches sin conductores, son una de las aplicaciones más fascinantes del deep learning. Como puedes imaginar, no aprenden a conducir por sí solos: a partir del conocimiento y la experiencia de personas reales, están capacitados para actuar en diferentes escenarios que el mundo real puede presentar, como señales de tráfico y peatones cruzando la calle.

Pero si estos ejemplos de aprendizaje profundo todavía parecen fuera de tu alcance, solo piensa en algo que probablemente hayas usado al buscar ayuda en línea: los chatbots. Programados con algoritmos sofisticados, son capaces de ofrecer respuestas personalizadas y optimizar el servicio al cliente.

Deep Learning vs Machine Learning: ¿cuáles son las diferencias?

Ahora que ya sabes qué es machine learning y qué es deep learning, quizás te estés preguntando cuáles son las reales diferencias entre los dos tipos de aprendizaje. La respuesta corta es deep learning es un tipo de machine learning.

Más específicamente, el aprendizaje profundo (deep learning) se considera una evolución del aprendizaje automático (machine learning). Es como un niño que creció y adquirió habilidades más elaboradas, ¿sabes? 

Por lo tanto, cuando pensamos en la batalla deep learning vs machine learning, la principal diferencia es la capacidad de acción o nivel de autonomía de la tecnología. Te explicamos…

Si bien los modelos básicos de machine learning se vuelven progresivamente mejores en cualquier función, aún necesitan cierta orientación. Si un algoritmo de inteligencia artificial devuelve una predicción inexacta, entonces un ingeniero debe intervenir y hacer ajustes.

Con un modelo de deep learning, un algoritmo puede determinar por sí mismo si una predicción es precisa o no a través de su propia red neuronal. Es decir, puede aprender a través de su propio método de computación, como si tuviera un cerebro propio.

¡Así de simple tienes la diferencia de deep learning vs. machine learning!

Deep learning vs Machine Learning en el servicio al cliente

Según el Informe de Tendencias 2021 de Zendesk, la adaptación ágil y rápida es una prioridad del 60% de los agentes de soporte. No es difícil imaginar por qué: con vidas cada vez más agitadas, los clientes quieren obtener respuestas precisas en el momento adecuado.

En este sentido, las aplicaciones de inteligencia artificial se pueden utilizar para impulsar el autoservicio, aumentar la productividad de los agentes y hacer que los flujos de trabajo sean más confiables.

Un gran ejemplo es el Answer Bot de Zendesk, que incorpora un modelo de deep learning para comprender el contexto de un ticket de soporte y aprender qué artículos del centro de ayuda debe sugerir a un cliente.

Este recurso es parte de la solución completa de servicio al cliente de Zendesk, con la que puedes:

  • Brindar soporte en cualquier canal (mensajería, chat en vivo, redes sociales, correo electrónico o teléfono);
  • Permitir que los clientes resuelvan sus problemas a su propio ritmo con el autoservicio;
  • Ofrecer un toque personal a gran escala con bots basados en la inteligencia artificial;
  • Aumentar la eficiencia de los agentes con herramientas de colaboración y administración del conocimiento.

¿Qué te parece probar el deep learning vs machine learning de primera mano? Solicita tu prueba gratuita y camina hacia el éxito.

Solución de servicio de atención al cliente

Zendesk ofrece una solución integral de servicio de atención al cliente fácil de usar y con capacidad para crecer al ritmo de tu negocio.