¿Qué es el machine learning y deep learning?
¿Cuál es la diferencia entre machine learning y deep learning, dos de los principales conceptos ligados a la IA? La inteligencia artificial (IA) ha causado recientemente una revolución en el mundo de los negocios, allanando el camino para soluciones que enfatizan la automatización y la agilidad del proceso.
¿Qué es el machine learning?
El aprendizaje automático es la capacidad de las computadoras u otros dispositivos tecnológicos para aprender por sí mismos a través del análisis de datos y el reconocimiento de patrones. Esto les permite hacer predicciones de forma autónoma, es decir, sin necesidad de supervisión humana.
Por ejemplo, es una herramienta muy útil en la industria del marketing, ya que facilita el análisis del comportamiento y las necesidades del cliente para aumentar las ventas y mejorar la experiencia del cliente.
¿Qué es el deep learning?
Es una rama del aprendizaje automático que tiene como objetivo imitar cómo el cerebro humano procesa los datos. Esto se logra mediante el uso de redes neuronales artificiales, que procesan datos y se superponen para permitir la predicción.
De manera similar al aprendizaje automático, los algoritmos de la red neuronal se entrenan con cantidades masivas de datos, lo que permite altos niveles de precisión en las predicciones.
El aprendizaje profundo ha permitido diagnosticar enfermedades con mayor precisión y anticipación, lo que es especialmente útil para enfermedades de alta complejidad como el cáncer.
3 principales diferencias
1. Intervención humana: A pesar de que ambos campos son capaces de funcionar de forma autónoma, el aprendizaje automático en realidad requiere más intervención humana para producir los resultados deseados, mientras que el aprendizaje profundo es capaz de ser autónomo.
2. Nivel de complejidad: Por un lado, los sistemas de aprendizaje automático son menos complejos y pueden operar en computadoras estándar, en contraste con el aprendizaje profundo, que necesita un software más capaz y potente para procesar sus complejos modelos de redes neuronales.
3. Tiempo y precisión: En el aprendizaje automático, una máquina tarda menos en trabajar de forma independiente para reconocer patrones y hacer predicciones. Sin embargo, sus resultados no alcanzan el nivel de precisión que proporciona el aprendizaje profundo.
Fuente principal: Telefónica