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Deep Learning vs Machine Learning: todas las diferencias

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Fecha de publicación: 17/03/2023 | Fecha de revisión: 17/01/2024
Deep Learning vs Machine Learning: todas las diferencias
Incluso si no has estado demasiado alerta respecto a los cambios que la Inteligencia Artificial está suponiendo para las empresas, la realidad es que ya forma parte del día a día de la mayoría de ellas, directa o indirectamente. No obstante, es común que aún surjan dudas respecto a los términos alrededor de este tipo de tecnologías. Esto incluye comparar los conceptos Deep Learning vs Machine Learning

Buscar la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning pasa por comprender por qué ambos términos se usan a menudo de forma conjunta: se trata de dos disciplinas dentro de la Inteligencia Artificial y, por tanto, presentan el potencial de ser empleadas por las empresas para volverse más eficientes, productivas o innovar. 

La realidad es que ambas perspectivas están siendo implementadas a pasos de gigante, aunque el crecimiento del valor de mercado de las herramientas de Deep Learning es particularmente espectacular: creció a un ritmo del 34.3% entre el año 2021 y el 2022, según Grand View Market Research.

No obstante, al comparar Deep Learning vs Machine Learning aparecen claras disparidades. Veamoslas.

Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning 

Como hemos visto más arriba, lo primero que hay que comprender es que tanto Machine Learning como Deep Learning son dos tipos de Inteligencia Artificial. Sin embargo, en el caso de Machine Learning hablamos de Inteligencia Artificial capaz de adaptarse a nuevas situaciones minimizando la interferencia humana; mientras que Deep Learning es un subtipo de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el proceso de aprendizaje que ocurre en el cerebro humano.

Es decir, la diferencia principal que es preciso entender al comparar Deep Learning vs. Machine Learning es que el Deep Learning es un subconjunto de las técnicas de Machine Learning.

¿Cuándo usar Deep Learning? 

En cierto modo, se puede decir que el Deep Learning es una forma más avanzada de Machine Learning y presenta las siguientes características:
  • Emplea grandes cantidades de datos

  • Es capaz de aprender de forma independiente a partir de esos datos y de errores 

  • Requiere de un proceso de entrenamiento más extenso

  • Es capaz de realizar correlaciones no lineales y más completas

  • Se basa en redes neuronales artificiales que imitan las redes biológicas neuronales
Respecto a cuándo usar Deep Learning, es adecuado cuando aparecen datos no estructurados, con una estructura compleja (por ejemplo, texto o imágenes) o que suponen grandes volúmenes. 

¿Y Machine Learning? 

En otras ocasiones ya hemos hablado de las aplicaciones del Machine Learning, pero vemos ahora algunas de sus características en la comparación entre Deep Learning vs. Machine Learning:
  • Es capaz de usar cantidades de datos más pequeñas

  • Requiere de una intervención humana mayor

  • Capaz de hacer correlaciones lineares más sencillas

  • Procesos de entrenamiento más cortos
En este caso, es recomendable el uso de Machine Learning si se van a emplear cantidades de datos pequeñas y datos estructurados. Así, se observará que las predicciones del algoritmo serán mejores a medida que procesa más datos. En este caso, es preferible el uso de Machine Learning porque resultará más fácil y rápido de implementar.

¿Pueden combinarse?

En la comparación entre Deep Learning vs. Machine Learning es posible detectar que existe una multitud de diferencias y que, además, aparecen diferentes escenarios en los que es mejor elegir una opción respecto a la otra. 

Por otro lado, es importante saber que las empresas sí que pueden utilizar una combinación de tecnologías Deep Learning y Machine Learning de forma complementaria, generando herramientas robustas desde las que mejorar sus procesos de forma notable.

En cualquier caso, a menudo resulta útil para el éxito poner en marcha procesos desde una perspectiva escalable: comenzar con procesos abarcables y sencillos y, desde ahí, avanzar hacia otros más complejos, comprobando de forma iterativa si las decisiones están llevando el camino correcto.

Fuentes:

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