Machine Learning y Deep Learning: significado y diferencias

Veamos qué significa cada uno de estos conceptos, cuáles son las diferencias entre ambos y cómo su evolución va a afectar a las empresas y a la evolución del mercado.

Machine Learning

Aprendizaje automático o machine learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que utiliza algoritmos matemáticos que permiten a las máquinas aprender imitando la forma en la que aprendemos los humanos.

Grosso modo, el machine learning es una forma analítica de resolver problemas mediante la identificación, la clasificación o la predicción.

Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías:

• Aprendizaje supervisado: se cuenta con un conocimiento previo basado en un sistema de etiquetas que permiten tomar decisiones o hacer predicciones. En este caso, los algoritmos pueden ser de clasificación, para clasificar objetos, o de regresión, para predecir un valor numérico.
• Aprendizaje no supervisado: no se cuenta con un aprendizaje previo, se buscan patrones para organizar el caos de los datos.
• Aprendizaje por refuerzo: menos común que los dos anteriores, pero cuyo objetivo es que el algoritmo aprenda a través de la propia experiencia y un sistema de recompensas ante decisiones correctas.

Deep Learning

El deep learning, es una rama del machine learning o aprendizaje automático, pero en este caso, imita la percepción humana, y está inspirada inspirada en nuestro cerebro y la conexión entre neuronas; por tanto es la técnica que más se acerca a la forma en la que aprendemos los humanos.

El deep learning como concepto es muy similar al machine learning, pero usa algoritmos distintos. Mientras que el machine learning trabaja con árboles de decisión, el deep learning usa redes neuronales que funcionan de forma muy similar a las conexiones neuronales biológicas de nuestro cerebro.

Aplicaciones prácticas

No es necesario argumentar la importancia que adquiere la. evolución de la IA en la actualidad; y la capacidad para «ayudar» a los negocios a avanzar y conseguir mejores resultados. Así:

• puede ayudar a predecir;
• impulsa la búsqueda de nuevas soluciones;
• encuentra patrones;
• ayuda a mejorar relaciones;
• automatiza tareas y reduce costes.