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Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning

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

Publicado 31 Marzo 2021
Última actualización en 31 Marzo 2021

Desde la aparición de la inteligencia artificial (IA), la tecnología ha evolucionado de forma exponencial. ¿Alguna vez has comprado por internet y mientras buscabas un producto o marca, notaste que te aparecieron opciones similares? Pues bien, esto es posible gracias al Machine Learning, una tecnología de IA que permite que las computadoras o las máquinas tomen decisiones basadas en datos en lugar de ser programadas específicamente para llevar a cabo una determinada tarea.

Según Stuart Russell y Peter Norvig, expertos en ciencias de la computación, existen diferentes tipos de inteligencia artificial, una de ellas es el Machine Learning, que nació del reconocimiento de patrones y la teoría de que las computadoras pueden aprender sin estar programadas para realizar tareas específicas.

Si bien muchos algoritmos de Machine Learning han existido durante mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a big data una y otra vez, cada vez más rápido, es un desarrollo reciente. Dando un paso más hacia delante se encuentra el Deep Learning, un concepto englobado dentro del Machine Learning que trabaja de manera diferente.

¿Curioso? En este post te explicamos qué es Machine Learning, la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning y cómo estas técnicas pueden ayudar a mejorar el desempeño de tu negocio.

¿Qué es Machine Learning?

Para comprender la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning es necesario conocer sus definiciones, aplicaciones y la manera en cómo se relacionan.   

El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial en la que los programas informáticos utilizan algoritmos para encontrar patrones en los datos. Pueden hacerlo sin estar programados específicamente para ello, sin depender de los humanos. En el mundo actual, los algoritmos de aprendizaje automático están detrás de casi todos los avances tecnológicos y aplicaciones de inteligencia artificial que hay en el mercado. Algunos ejemplos son: 

  • cuando tu proveedor de correo electrónico reconoce un email como spam;
  • cuando los buscadores reconocen tu voz con la precisión suficiente para generar títulos de un video de YouTube;
  • cuando las redes sociales te recomiendan amigos, grupos y videos;
  • cuando el GPS anticipa qué partes de tu ruta tendrán mucho tráfico y te redireccionan utilizando algoritmos de aprendizaje automático;

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

Los beneficios de aplicar la inteligencia artificial en las empresas fueron analizados en un estudio de Deloitte llamado: “El estado de la inteligencia artificial en las empresas”. Dicho estudio reveló que el 82% de los encuestados percibió ganancias en cuanto a retorno financiero como consecuencia de sus inversiones en IA. 

Gracias al Machine Learning es posible producir de forma rápida y automática modelos que pueden analizar datos más grandes y complejos y ofrecer resultados más rápidos y precisos, incluso a gran escala. Además, al crear modelos precisos, una organización tiene más posibilidades de identificar oportunidades rentables o de evitar riesgos desconocidos.

Al utilizar algoritmos para construir modelos que descubren conexiones, las organizaciones pueden tomar mejores decisiones sin intervención humana.

¿Qué es Deep Learning?

El Deep Learning (DL) o ‘aprendizaje profundo’ forma parte del Machine Learning. De hecho, se puede describir como la nueva evolución del machine learning. Se trata de un algoritmo automático que imita la percepción humana inspirada en nuestro cerebro y la conexión entre neuronas. Es por esto que la Inteligencia Artificial Aplicada está dando mucho de qué hablar en los últimos años y cada vez se indaga más en sus mecanismos de innovación. En este caso, el Deep Learning es la técnica que más se acerca a la forma en la que aprendemos los humanos.

El uso de Deep Learning no está tan lejos de nuestra vida diaria. Un buen ejemplo es el reconocimiento facial para desbloquear pantallas de teléfonos inteligentes. La policía utiliza el mismo principio para reconocer a los fugitivos y a las personas buscadas.

Los asistentes de voz como Google Assistant, Cortana, Alexa y Siri, también tienen Deep Learning como base de sus creaciones.

En las redes sociales, el concepto es aplicado por las plataformas para analizar las interacciones y comportamientos de los usuarios y mejorar las ofertas y contenidos sugeridos. 

Ahora bien, ¿cuál es la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning? En el siguiente párrafo te explicamos las principales diferencias entre estos dos métodos de Inteligencia Artificial.

Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning

Ahora que ya sabes que és es Machine Learning y qué es el Deep Learning veamos algunas diferencias entre ambos. Explicado de forma simple, tanto el Machine Learning como el Deep learning imitan la forma de aprender del cerebro humano. 

La principal diferencia entre el Machine Learning y el Deep Learning radica en que, en el primero somos nosotros mismos los que tenemos que extraer características de los datos de entrada, mientras que en el segundo, los modelos empleados ya incluyen esta extracción de características.

El Deep Learning es una forma especializada de aprendizaje automático, la diferencia más relevante está en el tipo de algoritmos que se usan en cada caso. Aunque el Deep Learning se parece más al aprendizaje humano por su funcionamiento como neuronas. El Machine Learning acostumbra a usar árboles de decisión y el Deep Learning redes neuronales, que están más evolucionadas. Además, ambos pueden aprender de forma supervisada o no supervisada. Existen otras diferencias principales entre el Machine Learning y el Deep Learning: 

  • En el Machine Learning, se seleccionan manualmente las características y un clasificador para catalogarlas. Con el Deep Learning aprendizaje profundo, los pasos de extracción de características y modelización son automáticos.

  • En el Machine Learning es preciso guiar a la máquina en cada una de las fases del proceso para que aprenda, a través de la práctica, a identificar lo que queremos de manera automática. Por otro lado, en el Deep Learning la máquina aprende por sí sola con cada nuevo input de información que recibe. Si en alguna ocasión emplea un dato equivocado, aprende del error y usa otro dato para aproximarse al resultado correcto cada vez más rápido y de manera más fiable. 

Mejora la experiencia de tus clientes con la inteligencia artificial

Aplicar la tecnología a favor de los productos, servicios y procesos de la empresa, permite generar valor para el cliente y constituye una ventaja competitiva. Conocer la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning te brinda una perspectiva clara, real y objetiva de lo que significan estas disciplinas y cómo pueden ayudarte en tu negocio. 

Además, contar con procesos automatizados mejora la experiencia del cliente en la medida que garantiza la satisfacción de sus expectativas de tiempos de respuesta. Un estudio de Zendesk sobre omnicanalidad, revela que el 64% de los consumidores espera asistencia en tiempo real, independientemente del canal de servicio al cliente que utilice.

Según Gartner, la inteligencia artificial será una inversión principal en la experiencia del cliente en los próximos años. El 47% de las organizaciones utilizará chatbots para la atención al cliente y el 40% desplegará asistentes virtuales.

Con Zendesk para el servicio de atención al cliente es posible transformar esa atención en una experiencia completa con el apoyo de la Inteligencia Artificial.

Con esta solución integral de servicio al cliente puedes integrar todos los canales de comunicación en una solución omnicanal que garantiza la satisfacción y retención de los clientes.

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