Artículo actualizado el 15 de marzo de 2024
Alexa puede hacer la compra o poner tu música favorita y Siri puede recordarte reuniones importantes y responder correos electrónicos. Aunque proceden de desarrolladores distintos, ambos son asistentes de voz digitales y soluciones avanzadas de inteligencia artificial (IA).
También son una prueba evidente de que la tecnología se ha convertido en una parte inseparable de nuestras vidas. Sigue evolucionando, facilitando las actividades cotidianas, ayudándonos a analizar toneladas de información y acelerando procesos largos.
Pero para sacar el máximo partido de los datos de tu empresa, es fundamental invertir en sistemas que te ayuden a procesarlos y a obtener información práctica. Como resultado, las empresas basadas en datos, que los tratan como un activo estratégico, están destinadas a dominar el mundo empresarial en los próximos años.
Pero a pesar de que muchas empresas utilizan la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo como palabras de moda para mostrar su ingenio, a los líderes todavía les cuesta entender lo que significan y cómo aportan beneficios tangibles a su empresa y a sus clientes.
Este artículo proporcionará una visión general de estas tres áreas y destacará las principales diferencias y similitudes entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Así que vamos a ello.
¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial es un área de la informática que pretende encontrar formas de simular el pensamiento humano en máquinas y sistemas informáticos. El objetivo es emular o incluso mejorar el proceso de pensamiento, dándonos acceso a un nuevo nivel de avance tecnológico.
Sin embargo, la historia de la IA no es una novedad. Comenzó tras la Segunda Guerra Mundial, cuando el matemático británico Alan Turing planteó una pregunta aparentemente sencilla: ¿es posible que las máquinas piensen?
En la actualidad, existen cuatro tipos de inteligencia artificial: las máquinas reactivas, la memoria limitada, la teoría de la mente y la autoconciencia. Sin embargo, las dos últimas son sólo teóricas y (al menos por ahora) se limitan únicamente a la gran pantalla de Hollywood.
Pero, ¿cómo están conectadas la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y cuáles son sus diferencias?
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA con un objetivo específico: crear sistemas que puedan aprender con el tiempo, basándose en los datos que reciben. En la mayoría de los casos, los ordenadores reciben datos estructurados, los analizan mediante algoritmos y actúan en función de la información obtenida.
Los datos estructurados se introducen en forma de filas y columnas, categorizados de manera que los ordenadores puedan trabajar con ellos. Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificar y responder instantáneamente a los datos entrantes, sin necesidad de ayuda humana adicional.
Por lo tanto, el aprendizaje automático se basa principalmente en la autosuficiencia, pero algunos subconjuntos (como el aprendizaje supervisado y el semisupervisado) necesitan la intervención humana. En estos casos, los sistemas requieren que los científicos de datos les proporcionen datos de entrenamiento y un modelo explícito que les enseñe a responder a la entrada y clasificarla.
El aprendizaje no supervisado, por su parte, utiliza datos no etiquetados y tiene libertad para identificar asociaciones y patrones por sí mismo.
El aprendizaje por refuerzo es otra área importante del aprendizaje automático, en la que el sistema aprende basándose en sus propias experiencias pasadas. Se utiliza principalmente para tareas complejas con conjuntos de datos flexibles, impredecibles y de gran tamaño. Por ejemplo, este subconjunto del aprendizaje automático desempeña un papel importante en la robótica.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un área avanzada del aprendizaje automático que imita el funcionamiento de partes del cerebro humano para crear representaciones internas complejas y superpuestas del mundo exterior.
Por ejemplo, el aprendizaje profundo es la base del futuro coche sin conductor. Como las condiciones de la carretera cambian constantemente, se necesita un sistema inteligente para seguir el ritmo.
Para lograrlo, los ingenieros de datos construyen redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés) sofisticadas y de varias capas, que permiten que los datos permanezcan muy bien conectados mientras pasan entre nodos similares a neuronas.
Hay dos tipos de algoritmos de aprendizaje profundo más comunes:
- Redes neuronales convolucionales: Estos algoritmos están diseñados para trabajar con imágenes. Escanean cada elemento de una imagen en busca de una característica o un objeto.
- Redes neuronales recurrentes: Estos algoritmos incorporan «memoria» al aprendizaje automático. Como resultado, el sistema «aprende» basándose en decisiones y puntos de datos anteriores, lo que proporciona más contexto a la hora de evaluar nueva informaciónDifferences between Machine Learning and Deep Learning
Diferencias entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Cuando se habla de la diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo, lo mejor es empezar con la siguiente afirmación: todo el aprendizaje profundo es aprendizaje automático, pero no todo el aprendizaje automático es aprendizaje profundo.
Aunque hay muchas diferencias entre los dos subconjuntos de la IA, estas son las más importantes:
Tiempo y velocidad
Los sistemas de aprendizaje automático son relativamente sencillos de configurar y requieren menos tiempo de entrenamiento. En cambio, el aprendizaje profundo requiere bastantes más recursos para configurarse y entrenarse, pero para problemas muy complejos (por ejemplo, análisis de vídeo, reconocimiento de objetos) proporcionan resultados muy superiores.
Complejidad del hardware
Los algoritmos de aprendizaje automático son menos complejos que los de aprendizaje profundo y pueden funcionar en ordenadores convencionales. En cambio, los sistemas de aprendizaje profundo requieren equipos potentes y más energía eléctrica para funcionar.
Cantidad de datos necesarios
Tanto los sistemas de aprendizaje automático como los de aprendizaje profundo pueden utilizar datos estructurados y no estructurados. Sin embargo, la diferencia radica en la cantidad de datos que necesitan para funcionar correctamente, ya que el aprendizaje profundo suele necesitar millones de puntos de datos, mientras que el aprendizaje automático puede trabajar con solo mil.
Aplicación
Aunque no te des cuenta, el aprendizaje automático está presente en tu vida cotidiana. Por ejemplo, es el cerebro detrás de la serie de Netflix sugerida que estás viendo o de que Facebook reconozca a tus amigos en las fotos. Por otro lado, el aprendizaje profundo es la base de sistemas más autónomos e intrincados, como la detección de fraudes, los coches autoconducidos, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento visual.
Preguntas frecuentes sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- ¿Cómo difieren los procesos de entrenamiento para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? ¿Cómo afecta esta diferencia a su precisión y eficiencia?
Como se mencionó, los modelos de aprendizaje automático aprenden identificando patrones y a menudo necesitan la intervención humana para refinar el proceso. Por otro lado, el aprendizaje profundo tiene muchas capas de redes neuronales que les ayudan a aprender de manera autónoma. Esto hace que estos modelos sean más eficientes al manejar grandes conjuntos de datos. Como resultado, los modelos de aprendizaje profundo se vuelven más precisos y eficientes a medida que aumenta la cantidad de datos que procesan, a diferencia de los modelos tradicionales de ML que pueden alcanzar un punto de saturación en su rendimiento.
- ¿Cuáles son algunos ejemplos del mundo real de los beneficios de los modelos de aprendizaje profundo en comparación con el aprendizaje automático tradicional?
Los modelos de aprendizaje profundo pueden identificar patrones complejos y tomar decisiones más matizadas que los modelos tradicionales. Esto significa que son más precisos cuando se trata de casos de uso como predecir cambios en el precio o la demanda basados en cambios en el mercado, o personalizar recomendaciones para mejorar las experiencias de los clientes basadas en comportamientos pasados o datos demográficos.
- ¿Cómo se comparan los costes del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?
Los costes de implementar modelos de aprendizaje profundo suelen ser más elevados en comparación con el aprendizaje automático tradicional. Esto se debe a que el aprendizaje profundo requiere hardware más potente y conjuntos de datos más extensos. Sin embargo, la inversión inicial en aprendizaje profundo podría verse compensada por su mayor eficacia y la menor necesidad de supervisión humana a largo plazo. Al tomar decisiones, siempre es mejor comparar la inversión con la complejidad de los casos de uso en los que se está centrando, ya que eso influirá significativamente en la elección entre uno u otro.
- ¿Cómo pueden las empresas medir el retorno de la inversión (ROI) al adoptar el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo?
Como en cualquier inversión, la clave para medir su ROI es establecer objetivos claros y medibles antes de iniciar el proyecto, y luego realizar un seguimiento del progreso en comparación con este punto de referencia. Dependiendo de sus casos de uso, puede utilizar diferentes métricas para medir el ROI de los proyectos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Estas pueden incluir aumentos en las ventas, reducción de costes operativos o mejora en la satisfacción del cliente.
