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Deep learning vs machine learning: el futuro de la IA

Deep learning vs machine learning: el futuro de la IA

Deep learning vs machine learning: ¿cuál es la diferencia? Ya te hemos hablado en más de una ocasión sobre qué es la inteligencia artificial y qué aplicaciones tiene en la actualidad, así como hacia dónde nos conduce la popularización de su uso a muchos niveles.

Desde su origen en los años 50, la inteligencia artificial se encuentra en el punto de mira de la que será considerada, sin duda, una de las grandes revoluciones tecnológicas, equiparable a la que dio lugar la aparición de Internet. Para comprender su evolución es necesario entender dos procesos que muchas veces se definen o estudian por contraposición como deep learning vs. machine learning.

En cambio, aunque más bien se trata de una evolución de uno hacia otro, es importante entender qué los diferencia. No obstante, primero vamos a definir cada uno de estos dos procesos clave para comprender qué hace posible que cada vez estemos más cerca de conseguir que las máquinas “piensen” como lo hacemos los seres humanos.

 

Definamos el machine learning

Como decíamos, aunque muchas veces se expliquen estos dos sistemas como deep learning vs. machine learning de manera que puedan parecer opuestos, la realidad es que el primero no es más que una evolución del segundo. Para empezar a entender de qué se tratan y qué los diferencia, explicaremos a continuación qué es el machine learning.

Su traducción al castellano vendría a significar algo así como “el aprendizaje de las máquinas” y en ello consiste este proceso. Se trata del conjunto de todos aquellos algoritmos creados y desarrollados por profesionales de la computación y la programación, que hacen posible que las máquinas puedan aprender emulando cómo aprendemos los seres humanos.

A día de hoy ya no sólo se trata de esto, sino que se ha empleado esta nomenclatura para definir también la una disciplina científica en sí misma dentro de la inteligencia artificial.

Entender qué es machine learning nos lleva a determinar que lo que realmente aprenden las máquinas en este proceso son algoritmos de una forma básica. Las máquinas aprenden de ellos analizándolos y revisándolos para poder realizar predicciones o sugerencias sobre comportamientos futuros. A medida que los programadores perfeccionan esos algoritmos basados en determinadas cantidades de datos, las variables sobre las que actuarán las máquinas también se vuelven más precisas a la hora de abordar una tarea.

Lo interesante de este proceso es que, a medida que se aumenta el volumen de datos y el algoritmo se perfecciona, las máquinas parecen aprender de forma autónoma con el paso del tiempo. Aquí es donde entra en juego el big data que, recordemos, no es otra cosa que una cantidad voluminosísima de datos, ya sean estructurados o no, con potencial de ser extraídos y analizados para obtener información de muy diverso tipo.

Pero, ¡ojo! Para poder estudiar qué es el machine learning y cómo funciona, no es en absoluto necesario contar con el big data, ya que existen muchos ámbitos de aplicación de este proceso que pueden emplearse con un menor número de datos. Veámoslo a continuación.

 

Cómo se aplica el machine learning

Una vez has comprendido qué es el machine learning, es interesante que conozcas algunas formas de aplicación de este tipo de procesos ,ya que es una manera de acercarte a los problemas que puede resolver y que suponen un amplio abanico de posibilidades para alguien que quiere dedicarse a desarrollar inteligencia artificial.

Conozcamos algunos ejemplos de cómo se puede aplicar el machine learning en diferentes ámbitos y sectores:

  • Detectar intrusos en redes de comunicación de datos.
  • Predecir el tráfico en un punto de la ciudad.
  • Determinar el mejor momento para contactar con un cliente.
  • Personalizar acciones de marketing y elegir clientes potenciales en función de sus comportamientos en Internet.
  • Predecir errores en equipos tecnológicos.
  • Pronosticar el desarrollo de determinadas patologías médicas.
  • Entender el lenguaje humano y hacer capaces a las máquinas de responder a sus interlocutores.

Estos son solo algunos ejemplos y sus posibilidades son muy amplias, sobre todo si aumenta el volumen de datos empleados para crear los algoritmos. Veamos ahora qué es el deep learning para comprender hacia dónde se dirige la AI.

 

Definamos el deep learning

Al principio de este artículo te comentamos que muchas veces se aborda el estudio de este proceso como deep learning vs. machine learning, es decir por contraposición con el que acabamos de explicar.

En realidad, conocer qué es el deep learning pasa por entender que se trata de una evolución del machine learning en la que los algoritmos permiten a las máquinas ser capaces no sólo de hacer predicciones, sino también de imitar las conexiones neuronales del cerebro de las personas para crear una suerte de capacidad de percepción similar a la humana.

En el deep learning los algoritmos aprenden sin intervención humana previa, de forma automática, porque están desarrollados basándose en la organización del sistema nervioso de los mamíferos a través de una serie de neuronas artificiales que detectan características específicas en todo aquello que perciben, tal como sucede en nuestro cerebro.

Este avance del deep learning vs. machine learning es posible gracias también a la neurociencia y al estudio de nuestro propio sistema nervioso como modelo a imitar. Digamos que nuestro cerebro y su forma de recoger información, analizarla y dar señales de acción en consecuencia a esos datos es el ejemplo que toma el deep learning.

No obstante, cuando se trata de cantidades tan ingentes de datos como a los que hoy en día tienen acceso las máquinas (y que seguirán creciendo en el futuro), hay quienes vaticinan que la inteligencia artificial nos superará, sobre todo en la toma de decisiones que deban llevarse a cabo en cuestión de milisegundos. Y tú, ¿qué crees?

 

Cómo se aplica el deep learning

¿Quieres conocer algunas de las aplicaciones más comunes del deep learning que ya se utilizan en la actualidad? Están presentes en muchas tecnologías en nuestra vida cotidiana, aunque seguramente no las identificases como tal. Algunos ejemplos de ellas son:

  • Reconocimiento de voz.
  • Comprensión del lenguaje y traducción inteligente.
  • Reconocimiento facial e identificación de emociones a través del rostro.
  • Asistentes virtuales.
  • Detección y clasificación de elementos en fotografías.
  • Coloración automática de imágenes que originalmente son en blanco y negro basándose en imágenes en color en las que aparecen algunos o los mismos objetos.
  • Dotar de inteligencia a vehículos para ser capaces de desplazarse sin conductor.

¿A que todo esto te suena? Pues es posible gracias a la evolución del deep learning vs. machine learning y la inteligencia artificial, que permiten el desarrollo de una computación cognitiva, con capacidad de aprendizaje gracias a las mejoras en el procesado de información.

Todo ello está suponiendo y supondrá en el futuro, un cambio en nuestra manera de entender el mundo a través de las máquinas.

 

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