Deep learning: qué es y sus diferencias con el machine learning

La aplicación de la inteligencia artificial en diferentes áreas, como el mundo de los negocios, ha propiciado la aparición de nueva terminología como deep learning y machine learning que es necesario diferenciar para no caer en confusiones. Ambos conceptos están relacionados y suelen prestarse a confusión, ya que el deep learning es una rama del machine learning que utiliza algoritmos diferentes que simulan el funcionamiento de las redes neuronales artificiales de nuestro cerebro.

El deep learning cada vez es más utilizado en múltiples áreas y en aplicaciones que utilizamos en nuestro día a día, y la tendencia es que en los próximos años sea utilizado por un mayor número de empresas para mejorar sus procesos y ofrecer un mejor servicio a sus clientes.

Qué es el deep learning

El deep learning o aprendizaje profundo tiene como objetivo automatizar y ayudar a la toma de decisiones dentro del ámbito de los negocios a través de la inteligencia artificial. El deep learning utiliza algoritmos avanzados para emular el aprendizaje humano, por lo que no son necesarias reglas previas.

Está compuesto por redes neuronales artificiales que se interconectan para procesar grandes cantidades de información, realizando análisis predictivos.

El funcionamiento del deep learning consiste en una serie de capas neuronales, conexiones y direcciones de propagación de datos. Toda la información recogida es analizada por distintas capas de procesamiento no lineal que emulan la forma de pensar de las neuronas.  

Para poder aprender en el deep learning la máquina necesita de dos tipos de aprendizaje:

• Aprendizaje supervisado. Donde es necesaria la intervención de un humano para guiar el proceso de aprendizaje.
• Aprendizaje no supervisado. Donde es la propia máquina la que encuentra patrones y establece relaciones a partir de los datos analizados.

Con el avance de la tecnología, la mayor capacidad de procesamiento de datos y la complejidad de los nuevos algoritmos de IA, el aprendizaje no supervisado cada vez va tomando mayor protagonismo. Los algoritmos son más capaces de aprender por sí solos, analizando información, y sacando conclusiones sobre la misma.

Cuáles son los usos de deep learning

Las principales aplicaciones del deep learning se encuentran en el mercado financiero para realizar modelos predictivos, y en el sector de la medicina para la realización de diagnósticos médicos. 

• Son muchos los sectores que están empezando a apostar por el deep learning como la banca para la detección de fraudes o las auditorías de bancos.
• Muchas de las aplicaciones que utilizamos en el día a día ya utilizan deep learning, como puede ser el asistente de Apple (Siri) o el de Windows (Cortana).
• Las búsquedas por voz de los buscadores también utilizan tecnología basada en deep learning para disminuir su tasa de error.
• Los chats inteligentes cada vez son más habituales para implementar los servicios de atención al cliente. Estos chats están basados en deep learning y son capaces de contestar automáticamente a las preguntas de los usuarios, dirigiendo automáticamente hacia un operador o técnico especializado aquellas incidencias que no pueda resolver o contestar.
• Las búsquedas por imágenes de Google son otro claro ejemplo de cómo el deep learning es capaz de realizar y reconocer por sí mismo objetos, lugares, etc. y buscar imágenes similares.

Machine learning vs. deep learning

Machine learning y deep learning son ramas de la inteligencia artificial que tienen muchas cosas en común y son bastante parecidas, ya que el deep learning forma parte del aprendizaje automático.

Podemos encontrar las principales diferencias entre ambos conceptos en su origen, en los algoritmos que utilizan y en su estructura y funcionamiento para procesar la información.

Origen

El machine learning empezó a ser desarrollado en la década de los 80, tratando de poner en práctica los primeros conceptos relacionados con el uso de la inteligencia artificial. El deep learning surgió posteriormente, a partir del año 2010, gracias a la aparición de ordenadores mucho más potentes capaces de procesar muchísima más información.

Algoritmos

El machine learning se basa en el uso de algoritmos para recopilar, ordenar, buscar patrones en datos, y aprender de ellos sin necesidad de una reprogramación. Deep Learning va un paso más allá y utiliza algoritmos más avanzados que simulan el comportamiento de las redes neuronales del cerebro humano.

Funcionamiento

Los algoritmos en machine learning utilizan datos que son clasificados y analizados, buscando patrones. Estos algoritmos aprenden por cuenta propia y pueden hacer predicciones y ayudar a tomar decisiones basándose en una serie de modelos. En deep learning los algoritmos avanzados son capaces de soportar inmensas cantidades de datos (Big Data) y funcionar como una mente propia con superposición de capas no lineales, para procesar toda esa información, y realizar predicciones y tomar decisiones.

Hemos visto machine learning, qué es y en qué se diferencia de deep learning. El aprendizaje profundo utiliza algoritmos neuronales para simular el comportamiento del cerebro humano e imitar su forma de aprendizaje.

Cada vez son más los sectores y empresas que apuestan por esta tecnología de inteligencia artificial capaz de analizar grandes cantidades de datos, realizar predicciones y detectar oportunidades.