Entre las tendencias tecnológicas más importantes de estos últimos años se encuentran el deep learning y el machine learning. A continuación, se explica en qué consiste cada una de ellas y cuáles son sus principales diferencias.
¿Qué es el machine learning?
Es una disciplina derivada de la Inteligencia Artificial. Se creó en la década de los 80. Podría resumirse como el proceso encargado de enseñar a las máquinas a reconocer conceptos de forma automática gracias a un algoritmo. Así, el ordenador tendrá la capacidad de realizar una búsqueda mucho más refinada, que coincida totalmente con lo que se le solicita.
De no existir, como sucedía hace algunos años, habría que incluir todos los modelos específicos de un objeto concreto para que pudieran ser reconocidos. Con este aprendizaje, el ordenador tiene la capacidad de identificar todos los objetos que poseen unas características similares al que ha aprendido.
El objetivo final de su aplicación es identificar, clasificar y predecir qué podría suceder con los datos que conoce la máquina.
¿Qué es el deep learning?
Una evolución lógica de la técnica anterior creada en 2011. El objetivo final es lograr que un ordenador funcione como un cerebro. No en vano, usa la misma estructura que las redes neuronales, adquiriendo la capacidad de asociar conceptos para ofrecer resultados de búsqueda mucho más concretos.
Se diferencia del machine learning en que en este es necesario introducir diversas imágenes y características de los objetos a buscar, para lo que usa algoritmos de regresión o árboles de decisión. Este último aspecto conlleva una mayor lentitud, ya que el sistema debe ir respondiendo a preguntas relacionadas con la búsqueda a realizar.
El deep learning funciona gracias a un algoritmo que clasifica las imágenes introducidas gracias a unos puntos en común que almacena en la memoria para identificar, sin necesidad de que se le indique ningún tipo de información añadida, cualquier tipo de objeto o concepto.
Es decir, la máquina adquiere la capacidad necesaria para pensar por sí misma y también de adelantarse a lo que pudiera suceder. Para su implantación, es necesario contar con mayor capacidad de almacenamiento y de cómputo que con la disciplina explicada en el apartado anterior.
Su uso es habitual en buena parte de las tiendas en Internet y en las redes sociales, especialmente para recomendarte anuncios relacionados con tus últimas búsquedas. La asociación de ideas le imprime una rapidez de enorme utilidad.
En ambos casos se puede supervisar, o no, el aprendizaje de cada máquina. Dependiendo del uso que le vayas a dar al sistema que vayas a instalar, deberás escoger la alternativa más recomendable, aunque la segunda opción es la que más se aconseja.
Esperamos haber aclarado en qué consisten el machine learning y el deep learning. No dudes en leer todo lo referente a la Inteligencia Artificial y al Big Data aquí, en nuestro blog especializado. Renovamos nuestros contenidos de forma periódica para que sea más fácil conocer los conceptos más importantes del sector y mejorar así tus conocimientos al respecto.
