En la actualidad el machine learning y el deep learning son dos de las tecnologías más relevantes que desde la década de los ochenta vienen condicionando el llamado aprendizaje de las máquinas. A continuación queremos hablarte de ambas modalidades y explicarte, de paso, cuál de las dos resulta más eficiente.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning es una tecnología por la cual mediante algoritmos matemáticos es posible hacer que las máquinas aprendan. Lo hacen imitando exactamente la forma en la que aprenden los humanos; por ello, podemos definir el machine learning como uno de los principios básicos de la inteligencia artificial.
¿Qué es el deep learning?
El deep learning sería una de las partes del llamado aprendizaje automático. Podría considerarse como un paso más allá del machine learning. En efecto, es un algoritmo de tipo automático que funciona como la propia percepción humana a la hora de aprender y que de hecho está basado en la forma de aprender de nuestro propia capacidad cognitiva. Por lo mismo, podemos definir el deep learning como la forma más parecida al método de aprendizaje y cognitivo humanos.
¿Qué arquitectura se emplea en el método deep learning?
En el método deep learning se emplea generalmente arquitectura de redes neuronales. Eso quiere decir que se establece una organización cognitiva similar a la del propio cerebro y aprendizaje humano. Por lo tanto, la designación de deep proviene precisamente de ser un algoritmo organizado en capas.
¿En qué se diferencian el machine learning y el deep learning?
Hablaremos ahora de la diferencia principal entre el machine learning y el deep learning. En primer lugar, podríamos señalar que el deep learning es una forma de aprender de las máquinas muy similar a las formas de aprendizaje que emplea el propio ser humano. De esa manera, un primer criterio que podríamos dar para diferenciar a uno del otro es precisamente el tipo de algoritmos que emplean. Para diferenciar al machine learning y el deep learning en primer lugar diremos que este último emplea tecnología de red neuronal. En el caso del machine learning, lo que se emplea son los llamados árboles de decisión. Por tanto, una diferencia sustancial entre ambas tecnologías es su grado de desarrollo: el deep learning es un desarrollo tecnológico más avanzado que el machine learning. En el caso del deep learning el ordenador aprende mediante ejemplos. Se le suministra para ello un gran listado de ejemplos y reglas con los que aprende a resolver un problema. En definitiva, se trata de suministrarle un modelo con el que pueda medir ejemplos y realizar una pequeña colección de instrucciones para corregir errores. Eso consigue que, con el tiempo, se puedan corregir problemas de forma exhaustiva.
¿Para qué se usa el machine learning?
El machine learning o aprendizaje automático puede dotar de conocimiento a una máquina para aprender basándose en ejemplos. Con ello, por ejemplo, puede implementar el reconocimiento de imágenes. Ello lo hace reconociendo formas, colores, etc. Igualmente, en el caso del machine learning es también capaz de identificar cualquier imagen basándose en los ejemplos y el aprendizaje previo que ha establecido. Una vez ha tomado suficientes muestras es capaz de reconocer dichas figuras. Entre otros usos, esta filtración de datos y clasificación puede servir, por ejemplo, para hacer filtrado de correos y eliminar el Spam así como hacer recomendaciones según las búsquedas de un usuario. Es de hecho la tecnología que emplean distintas aplicaciones como Facebook, Spotify o Youtube.
¿Cómo se emplea deep learning y cómo se usa?
En el caso del deep learning se emplea la tecnología de redes neuronales para el aprendizaje del ordenador. Con ello, se consigue un resultado más desarrollado respecto al machine learning. Ahora bien: la diferencia principal con aquella es precisamente que no se requiere enseñar cómo es una determinada forma o figura. Para implementarlo, lo que se hace en primer lugar es suministrar fotografías para reconocer una forma. En ese momento, el algoritmo del deep learning inspecciona las imágenes para saber qué aspectos tienen en común. Exactamente igual que hacen los humanos para aprender.
En el caso de que haya alguna característica que se repitiera mucho, se identificará como un rasgo importante para establecer la identidad de la forma. De esa forma, se termina reconociendo la forma y se consigue introducir en el sistema el aprendizaje. Por todo ello, puede decirse que el deep learning está más indicado para usos en los que se requiere un mayor uso de datos así como una mayor capacidad de cómputo. En definitiva, está indicado para un procesamiento masivo de datos así como funciones más complejas, por lo que no está indicado para pequeñas operaciones o pequeñas y medianas empresas. Esperamos que este artículo te haya servido para saber más acerca de las dos principales formas de aprender de los sistemas informáticos.
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