¿Cuál es la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning?

La era de la Inteligencia Artificial, en la que ya vivimos inmersos, ha traído a nuestras vidas una gran cantidad de nuevas ideas y términos con los que poco a poco nos vamos familiarizando. En este artículo vamos a analizar la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning, dos conceptos distintos que muchas veces se confunden.

Para empezar, es importante establecer una primera distinción. Si bien es cierto que ambos conceptos (ML y DL) forman parte de la IA, se trata en realidad de cosas diferentes, aunque con muchos puntos en común. Dos derivaciones de la nueva tecnología que, en opinión de muchos, ha llegado para cambiar el mundo.

Tratando de arrojar algo de luz en este aparente galimatías, nada mejor que recurrir a una práctica analogía para explicar estas diferencias. Imaginemos que la IA es la categoría que engloba a todos los medios de transporte que existen (coches, bicicletas, trenes…). Pues bien, en este esquema el Machine Learning sería el automóvil, mientras que el Deep Learning sería el automóvil eléctrico.

Dicho de otro modo, el DL sería una especie de evolución o especialización del ML. Una rama que sale de otra rama que, a su vez, nace del tronco de la Inteligencia Artificial. En los siguientes párrafos profundizamos en esto con más detalle.

Machine Learning (ML)

Se suele definir al Machine Learning como una subcategoría de la Inteligencia Artificial que permite a los sistemas «aprender» y tomar decisiones basadas en datos. Basándose en modelos matemáticos complejos, los algoritmos de ML se inspiran en los datos para formular predicciones y tomar decisiones, aunque estos sistemas no hayan sido programados de forma específica para esta tarea.

Para que el Machine Learning pueda funcionar plenamente, se necesitan conjuntos de datos estructurados y previamente procesados. Esto comporta inevitablemente la intervención humana, necesaria para  seleccionar los datos y extraer sus características más relevantes.

El Machine Learning es utilizado para llevar a cabo tareas como clasificaciones de textos, predicciones financieras, sistemas de recomendación de productos, etc.

Deep Learning (DL)

Como apuntábamos al principio del post, el Deep Learning es una especie de subcategoría avanzada del Machine Learning. Un modelo que se inspira directamente en la estructura del cerebro humano. El ML hace servir redes neuronales artificiales de múltiples capas, también llamadas «redes neuronales profundas» las cuales le ayudan a identificar patrones complejos a partir de los datos de forma automática y mucho más eficiente.

A diferencia del Machine Learning, el Deep Learning no necesita de la ayuda humana para trabajar con grandes cantidades de datos no estructurados, ya que puede detectar representaciones o características por sí mismo. Además, cuanta más información maneja, más afinados son los resultados que ofrece.

El DL es utilizado para tareas como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural. Entre sus aplicaciones prácticas cabe mencionar el desarrollo de asistentes virtuales, vehículos autónomos, herramientas de generación de contenido y traducción automática, entre otras.

Machine Learning y Deep Learning: similitudes y diferencias

Tanto el ML como el DL se centran en el desarrollo de programas capaces de identificar datos y patrones, pero difieren en la manera de procesar los datos y cómo extraen e identifican características.

Para despejar dudas, vamos a comprar a Machine Learning y Deep Learning punto por punto. De esta manera resulta más fácil distinguir ambos conceptos y comprender su verdadera dimensión. Confrontamos el ML y el DL en todos los aspectos básicos:

Datos

• ML: Solo funciona con bases de datos relativamente pequeñas y  bien estructuradas.
• DL: Puede trabajar con grandes volúmenes de datos sin estructurar.

Algoritmos

• ML: Maneja modelos estadísticos y algoritmos matemáticos sencillos, como por ejemplo árboles de decisión.
• DL: Recurre al uso de redes neuronales profundas.

Extracción de las características básicas

• ML: Requiere la intervención humana.
• DL: La extracción es automática, puesto que las redes aprenden las características.

Computación

• ML: Potencia computacional menos intensiva.
• DL: Demanda una gran potencia computacional (uso de GPUs).

Aplicaciones

• ML: Predicción de modelos, sistemas de recomendaciones, chatbots de atención al cliente, etc.
• DL: Reconocimiento de imágenes, vehículos autónomos, generación de contenidos, etc.

Grado de precisión

• Menor precisión en tareas complejas.
• Mayor precisión en tareas complejas.

Lo mejor es ilustrar estas diferencia con un ejemplo práctico: Un modelo de Machine Learning estaría alimentado por datos proporcionados por un ser humano, pongamos una serie de imágenes etiquetadas como «hay un coche» y «no hay un coche». Al mismo tiempo, añadirían características adicionales de identificación como color, forma, etc.

En cambio, en un modelo de Deep Learning, el método consiste en permitir que el sistema «bucee» en un inmenso océano de datos de imágenes etiquetadas para que él mismo lleve a cabo el proceso de extracción de características a través de las redes neuronales profundas.

Conclusión

A modo de resumen, diremos que la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning es que el primero es más simple. Más adecuado para trabajar con menos datos y ejecutar tareas más específicas; en cambio, el segundo es un arma mucho más poderosa para resolver problemas complejos con grandes cantidades de datos. Además, puede realizar sus tareas apenas sin intervención humana.