Deep Learning vs Machine Learning

¿Conoces las diferencias de Deep Learning vs Machine Learning? La ciencia de la información cada vez está encontrando más caminos en muchos sectores de la vida diaria, comercial y del poder. Este es el caso de la Deep Learning y el Machine Learning que, aunque tienen sus diferencias, ambos campos han trabajado en conjunto para realizar muchos proyectos que hoy conocemos como productos de la Inteligencia Artificial.

Así pues, a continuación, te presentamos las diferencias de Deep Learning vs Machine Learning y la aplicación de estas en varios sectores

Deep Learning vs Machine Learning: diferencias

Para empezar, está claro que para realizar un proyecto de Inteligencia Artificial es necesario que utilices las herramientas establecidas dentro del Deep Learning y otras dentro del concepto de Machine Learning. Por lo tanto, se entiende que, para que una funcione, la otra debe existir en el programa, por eso es que construyen un trabajo colectivo dentro de la computación.

En términos generales, el Machine Learning es el que se encarga de realizar ordenadores o programas que, sin necesidad de estar programados, pueden realizar tareas que el ser humano podría hacer, pero tardaría mucho más.

Por otro lado, el Deep Learning va un poco más allá y se preocupa por centrarse en cómo se comportan las neuronas cerebrales del ser humano y cómo estas afectan en el actuar de cualquier persona. De esta manera, se han creado los algoritmos que se consideran artificial neural networks.

Ahora sí, podemos pasar a las diferencias entre ambas:

• De acuerdo a Flatiron School, una de las diferencias más importantes entre ambos campos es el nivel en el que el ser humano debe intervenir en su desarrollo. Mientras que para el Machine Learning el ser humano debe intervenir más para obtener cualquier tipo de resultado, el Deep Learning, al ser más complejo, necesita intervención en un principio (más adelante lo necesitará menos).
• Como mencionamos antes, el objetivo de cada una de estos campos es distinto, por lo que los requerimientos para su desarrollo siempre serán diferentes. Mientras que el Machine Learning necesita datos estructurados y algoritmos tradicionales, el Deep Learning utiliza datos no estructuradas y algoritmos relacionados con redes neuronales.
• Por obvias razones, el hardware que requiere cada uno de estos campos es diferente, pues se necesitan distintos niveles de energía, de espacio y poder computacional. El Machine Learning es menos complejo y no necesita de computadores especializados para desarrollar programas, como con Deep Learning.
• Por otro lado, otra de estas características es la cantidad de tiempo que se utiliza para desarrollar un programa con cada uno de estos campos. Mientras que para desarrollar con Machine Learning es posible que el programador termine el programa de forma más rápida, en el caso del Deep Learning se necesita de más tiempo.

Ahora bien, ya que conoces algunas de las diferencias entre ambas ramas, podemos pasar a un breve extracto donde te contaremos la aplicación de estas ciencias en diferentes sectores de la vida diaria.

Aplicación en sectores de Deep Learning vs Machine Learning

El Deep y Machine Learning ya se están aplicando en muchos sectores que hoy en día son cercanos para todos nosotros, pues aparecen en nuestra vida diaria o, por otro lado, son famosos entre los programadores o los aficionados al mundo Tech.

Algunas aplicaciones en diferentes sectores son:

• Smartphones y acceso: una herramienta muy cotidiana con la que nos podemos encontrar con elementos de la Deep y Machine Learning es la detección del rostro, ojo y huella por parte de un móvil.
• SEO: según expertos, ambos campos están configurando la forma en la que se trabaja con SEO y buscadores de Google.
• Asistentes virtuales y de voz: herramientas como Alexa o Siri tienen muchos elementos creados a partir de estos campos de la Inteligencia Artificial.

Sigue aprendiendo sobre el sector IT

Ahora que ya sabes cuáles son las principales diferencias de Deep Learning vs Machine Learning y algunos sectores en los que se aplica su trabajo, estás más cerca de convertirte en un experto en esta rama del sector tecnológico.

No obstante, si quieres conocer más sobre el trabajo funcional y práctico de realizar un trabajo de IA con estos campos, te recomendamos visitar el temario del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp, pues allí descubrirás muchos conceptos elementales al respecto que te permitirán especializarte en poco tiempo. Si te interesa, no puedes perder la oportunidad de apuntarte y seguir aprendiendo sobre programación.