Machine learning vs deep learning: ¿Cuál es la diferencia?

A la hora de analizar datos, identificar patrones y predecir el comportamiento de los consumidores, las empresas cuentan con un poderoso aliado: la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, antes de aprovechar la IA para conectar con sus clientes, debe conocer bien las diferencias entre machine learning vs deep learning.

Aunque a simple vista el machine learning y el deep learning se parezcan, no son sinónimos. Al ser ambas ramas de la IA, estas tecnologías ayudan a las aplicaciones a procesar, analizar y aprender a partir de información sin que un humano las programe de forma intencionada. Si domina estas herramientas —y cómo facilitan la colaboración entre personas y agentes de IA—, podrá atender mejor a sus clientes y ayudar a sus empleados a ser más productivos. En este artículo veremos las diferencias entre machine learning vs deep learning y le explicaremos las ventajas de utilizar ambos.

Temas que abordaremos:

• ¿Qué es el machine learning?
• ¿Qué es el deep learning?
• Por qué el machine learning es importante para desarrollar la IA
• Ventajas del deep learning
• Principales diferencias entre machine learning y deep learning
• ¿Cuándo debe usar modelos de machine learning vs deep learning?

El machine learning (ML) es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender continuamente a partir de nuevos resultados e información, siendo cada vez más inteligentes y capaces. Requiere desarrollar algoritmos y modelos que ayuden a los ordenadores a extraer conocimientos de los datos, identificar patrones y realizar predicciones o tomar decisiones sin programar estas acciones de forma explícita. Gracias a este proceso, las máquinas pueden mejorar su rendimiento a través de la experiencia y el análisis de datos.

En el machine learning, la IA recurre en gran medida a algoritmos para aprender de los datos. Algunos ejemplos son los grandes modelos de lenguaje (LLM), que se utilizan en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), y los pequeños modelos de lenguaje, empleados en un contexto similar pero a menor escala.

Dentro del machine learning hay dos grandes enfoques: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

El aprendizaje supervisado consiste en entrenar un modelo con datos etiquetados, en los que los datos de entrada van acompañados de sus correspondientes etiquetas de salida. El objetivo es que el modelo aprenda la relación entre las variables de entrada y de salida, lo cual le permite realizar predicciones o clasificaciones precisas con datos nuevos. El modelo aprende a partir de los ejemplos proporcionados y se guía por respuestas conocidas y verificadas, lo que le permite generalizar y hacer predicciones relativas a datos nuevos sin etiquetar.

Algunas aplicaciones habituales del aprendizaje supervisado son el análisis de datos de clientes para identificar patrones útiles. Por ejemplo, una empresa podría entrenar su IA con datos históricos etiquetados para detectar qué cuentas corren el riesgo de pasarse a la competencia.

En cambio, el aprendizaje no supervisado trabaja con datos sin etiquetar, y el modelo trata de descubrir en ellos patrones, estructuras o relaciones sin contar con etiquetas de salida predefinidas. El objetivo es extraer información oculta o agrupaciones en los datos, normalmente mediante técnicas como el clustering o la reducción de dimensionalidad. El aprendizaje no supervisado permite que el modelo aprenda con autonomía e identifique patrones o estructuras intrínsecas que pueden no ser evidentes para los observadores humanos.

El aprendizaje no supervisado es habitual en los servicios de streaming. Al abrir uno de estos servicios, es probable que vea una sección llamada "series que podrían gustarte" o algo similar." A partir de su historial de visualización, la IA de la plataforma identifica patrones comunes para ofrecerle contenido adicional que coincida con sus intereses.

El aprendizaje profundo es una rama del machine learning que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Para ello, entrena redes neuronales artificiales (ANN) de varias capas con el fin de aprender y extraer representaciones jerárquicas de los datos. De esta manera, el modelo aprende automáticamente patrones y características complejas a partir de datos sin procesar, lo que se traduce en predicciones y de decisiones muy precisas.

Antes de analizar el machine learning vs deep learning, vamos a ver qué función desempeñan las redes neuronales en el deep learning y cuál es su principal fortaleza: el aprendizaje jerárquico.

Las redes neuronales se inspiran en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Están formadas por nodos interconectados, denominados neuronas, que se organizan en capas. Cada neurona recibe señales de entrada, realiza cálculos y genera una señal de salida.

En general, la arquitectura de una red neuronal consta de tres tipos de capas: una capa de entrada, las capas ocultas y una capa de salida.

• La capa de entrada recibe los datos sin procesar, como imágenes o texto, y los transmite a las capas ocultas.
• Las capas ocultas realizan cálculos a partir de los datos de entrada aplicando pesos y sesgos a las entradas.
• La capa de salida produce las predicciones o clasificaciones finales basándose en los cálculos realizados en las capas ocultas. Cada neurona de la capa de salida representa una clase o predicción específica.

Durante el entrenamiento, la red ajusta los pesos y sesgos de las capas ocultas para reducir al mínimo la diferencia entre la salida prevista y la salida real.

La gran ventaja de las redes neuronales es su capacidad para comprender representaciones jerárquicas de datos. Cada capa de la red aprende a extraer y representar distintos niveles de abstracción.

Las capas iniciales detectan características poco complejas, como bordes o texturas, mientras que las capas más profundas interiorizan características más complejas y abstractas. Esta representación jerárquica permite a las redes neuronales comprender y reconocer patrones en los datos, lo que las convierte en herramientas muy potentes para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento de voz.

El machine learning es fundamental para impulsar el desarrollo de la IA. Como es capaz de aprender a partir de los datos, puede reconocer patrones, adaptar su comportamiento y mejorar con el paso del tiempo. Además, los modelos de machine learning no necesitan que los programadores humanos les proporcionen continuamente instrucciones, por lo que aceleran los avances en la capacidad y la funcionalidad de la IA, y ayudan a los agentes de IA a trabajar con autonomía.

En la programación basada en reglas, las personas proporcionan al ordenador sentencias condicionales (del tipo "si..., entonces...") que determinan cómo debe reaccionar ante un evento concreto. Un ejemplo clásico de esta Tecnología es el chatbot tradicional. Sin embargo, en los modelos basados en datos, el propio ordenador puede reconocer patrones y adaptarse a situaciones e información complejas. Es importante destacar que la capacidad del machine learning para aprender y mejorar con el tiempo es clave para su eficacia.

El aprendizaje automático tiene muchos usos y aporta ventajas en una gran variedad de sectores. Vamos a ver algunas de sus aplicaciones más habituales:

• Reconocimiento de voz: En el día a día, utilizamos esta función cada vez que damos un comando de voz a un dispositivo inteligente o elegimos en voz alta una opción en un menú de atención al cliente automatizado. En el mundo empresarial, el reconocimiento de voz es ya una herramienta fundamental para grabar y resumir conversaciones. Por ejemplo, durante una reunión de ventas con un posible cliente, esta tecnología puede analizar la grabación de la llamada, identificar las ideas principales y generar un archivo de notas para que el comercial lo revise más tarde.
• Reconocimiento de imágenes: Esta función del ML permite a los ordenadores contextualizar las imágenes e indexarlas como información. Esto es lo que nos permite desbloquear un smartphone con reconocimiento facial o encontrar posibles páginas de productos a partir de la fotografía de un artículo. Entre sus aplicaciones empresariales, destacan la posibilidad de que los técnicos de servicio de campo suban imágenes para identificar reparaciones necesarias in situ, o que los minoristas fotografíen las estanterías para gestionar el inventario de forma automatizada.
• Análisis predictivo: El análisis impulsado por el machine learning tiene aplicaciones ilimitadas para las empresas. Algunos de los usos más habituales son la previsión de ventas, la segmentación de clientes con iniciativas relevantes de marketing o la detección de fraudes en los servicios financieros.
• Recomendaciones personalizadas: Las recomendaciones inteligentes de productos, como las que ofrece un agente autónomo en una web de comercio electrónico, están impulsadas por el machine learning.
• Optimización empresarial: El machine learning también puede ayudar a las aplicaciones de IA a identificar el despilfarro y mejorar la asignación de recursos en las operaciones empresariales. Por ejemplo, en el sector manufacturero, aplicar las recomendaciones de la IA para ahorrar tiempo o mejorar procesos puede contribuir a aumentar la producitividad de una fábrica.

El uso de la IA ofrece muchas ventajas, como el deep learning, que puede entender y extraer información de datos de sus clientes no estructurados, como imágenes, texto y audio, sin necesidad de etiquetas o categorías.

Gracias al uso de redes neuronales con varias capas, los modelos de deep learning pueden detectar automáticamente patrones y representaciones complejas a partir de datos sin procesar. De esta manera, los algoritmos de aprendizaje profundo descubren información que de otro modo permanecería oculta y realizan predicciones precisas, abriendo nuevas posibilidades en campos como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.

Empecemos por la visión artificial.

• Detección y clasificación de objetos: Los algoritmos de deep learning pueden analizar vídeos en tiempo real para detectar y clasificar objetos, lo que contribuye a que los vehículos autónomos sean más seguros y eficientes.
• Supervisión e identificación en tiempo real: El deep learning también permite supervisar e identificar en directo posibles amenazas, y reforzar en consecuencia las medidas de seguridad de los sistemas de vigilancia.

En el PLN, el deep learning ha transformado las tareas lingüísticas. Al igual que las redes neuronales recurrentes (RNN) y los transformadores, los modelos de deep learning han revolucionado la traducción de idiomas, el análisis de sentimientos y los asistentes de IA. Esto tiene importantes implicaciones para las empresas, entre ellas:

• Chatbots basados en deep learning: Los chatbots que utilizan IA conversacional pueden ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado y eficiente, que reduce costes y mejora la satisfacción de los clientes.
• Análisis de sentimientos: A través del deep learning, el análisis de sentimientos permite a las empresas comprender a gran escala los comentarios y las impresiones de sus clientes. Esta información facilita la toma de decisiones basadas en datos y permite mejorar sus productos y servicios.

La combinación de visión artificial y PLN ha abierto nuevas horizontes. Por ejemplo, los modelos de deep learning pueden analizar imágenes y extraer información textual, la cual se utiliza para generar títulos autómaticos de imágenes o moderar contenidos. Esto repercute directamente en sectores como las redes sociales, el comercio electrónico y la creación de contenido.

El deep learning también resulta prometedor para aplicaciones emergentes, como el uso de la IA generativa en la creación de contenido. Es una herramienta muy interesante para los equipos de atención al cliente que necesitan alimentar repositorios de gestión del conocimiento tanto para clientes como para representantes.

El deep learning también puede ser útil para las organizaciones de ventas, ya que facilita la gestión y calificación de candidatos (así como su precisión), e identifica oportunidades de venta ascendente a partir del historial y las preferencias de cada cliente.

El deep learning es un tipo de machine learning, pero presenta las siguientes diferencias de enfoque y capacidades:

• Machine learning: Esta tecnología emplea algoritmos que aprenden de los datos y hacen predicciones o toman decisiones estar programados explícitamente para ello. Se basa en la ingeniería de atributos, mediante la cual expertos humanos extraen atributos relevantes de los datos para entrenar los modelos. Los algoritmos de machine learning suelen funcionar bien con datos estructurados y son eficaces en tareas como la regresión, la clasificación y el clustering.
• Deep learning: Estos modelos constan de varias capas de nodos interconectados (neuronas) que aprenden representaciones de los datos a distintos niveles de abstracción. A diferencia del machine learning, los algoritmos de deep learning pueden aprender características directamente a partir de datos no procesados, por lo que resultan innecesarias las tareas manuales de ingeniería de atributos. Esto último hace que el deep learning sea especialmente eficaz para gestionar datos no estructurados, como imágenes, audio y texto.

A continuación presentamos otras diferencias entre estas tecnologías.

El machine learning suele requerir tareas manuales de ingenieía de atributos, mediante las cuales los profesionales extraen atributos relevantes de los datos. Dichos atributos se usan para entrenar los algoritmos de machine learning. Por ejemplo, en una tarea de clasificación de correos no deseados, un modelo de ML podría basarse en características como la presencia de ciertas palabras clave o la extensión del correo para tomar una decisión.

Sin embargo, los modelos de deep learning pueden aprender automáticamente a partir de datos no procesados, con lo cual no es necesaria una ingeniería de atributos explícita. Por ejemplo, en la clasificación de imágenes, un modelo de deep learning puede aprender a reconocer bordes, formas y texturas directamente a partir de los valores de los píxeles de las imágenes. Esto permite que los agentes virtuales gestionen datos no estructurados, como imágenes, audio y texto, sin intervención manual.

Los modelos de machine learning suelen necesitar una cantidad moderada de datos etiquetados para obtener buenos resultados. El tamaño y la calidad de los datos de entrenamiento son fundamentales para la precisión del modelo. A menudo, los modelos de machine learning pueden entrenarse con conjuntos de datos más pequeños y son escalables aun con recursos informáticos limitados.

Por el contrario, los modelos de deep learning suelen necesitar una gran cantidad de datos etiquetados para lograr un rendimiento ideal. Esto se consigue mediante el uso de LLM, que pueden emplearse para crear agentes LLM. Cuantos más datos estén disponibles para el entrenamiento, mejor podrá el modelo de deep learning identificar patrones complejos y generalizar con ejemplos no vistos. Los modelos de deep learning también se benefician de recursos computacionales potentes, como las GPU, para gestionar los cálculos a gran escala que implica el entrenamiento de redes neuronales profundas.

Los modelos de machine learning suelen ofrecer mayor transparencia. Dado que los atributos se definen manualmente, resulta más sencillo comprender e interpretar la relación entre las variables de entrada y las predicciones del modelo. Por ejemplo, en un modelo de regresión lineal, los coeficientes asignados a cada variable pueden aportar información sobre su importancia y su impacto en el resultado.

En cambio, los modelos de deep learning se consideran a menudo "cajas negras" debido a sus arquitecturas complejas y a su proceso de aprendizaje automático de atributos. Si bien son capaces de lograr una gran precisión, comprender su funcionamiento interno y explicar el proceso de toma de decisiones puede resultar difícil. No obstante, se están desarrollando técnicas para interpretar y explicar estos modelos, como la visualización de datos y los mecanismos de atención.

Los modelos de deep learning y de machine learning ofrecen un valor único, con ventajas y limitaciones. Por ejemplo, si necesita resolver problemas complejos y enrevesados, el deep learning puede ser la opción más adecuada. Sin embargo, necesitará una mayor potencia de cálculo y conjuntos de datos más amplios.

Vamos a ver con más detalle cuándo conviene utilizar modelos de machine learning vs deep learning, empezando por este último:

• Clasificación de imágenes y reconocimiento de voz: El deep learning facilita que las aplicaciones médicas identifiquen y clasifiquen distintos tipos de enfermedades comparando radiografías, además de ayudar a los asistentes digitales a reconocer consultas de voz y actuar en consecuencia.
• Traducción de idiomas: El deep learning entra en acción cuando se usa la función de traducción en una página web o en una aplicación de idiomas.
• Análisis de sentimientos: El deep learning es decisivo en esta tarea, de gran importancia tanto para los equipos de ventas como de atención al cliente. La IA puede ayudar a estos equipos a comprender los sentimientos de los clientes y contextualizar mejor sus datos.
• Desarrollo de chatbots: Los clientes demandan chatbots modernos capaces de ejecutar tareas más sofisticadas que los modelos antiguos. Por ejemplo, gracias al deep learning, los chatbots recomiendan con precisión productos en webs de comercio electrónico.
• Contenido realista: El deep learning permite generar imágenes, vídeos y música de gran realismo. No obstante, estas aplicaciones requieren grandes conjuntos de datos.

Dado que los modelos de machine learning recurren a datos estructurados, son especialmente útilles en determinados casos de uso, como los siguientes:

• Evaluaciones de solvencia: Los modelos de machine learning pueden ayudar a las aplicaciones de servicios financieros a hacer evaluaciones de solvencia de sus clientes de forma rápida y precisa.
• Detección de fraude financiero: Además de las evaluaciones de solvencia, las empresas de servicios financieros pueden desarrollar aplicaciones de IA con machine learning para reducir el fraude.
• Mantenimiento de maquinaria: El machine learning es ideal para identificar cuándo hay que inspeccionar, reparar o sustituir piezas, eliminando las conjeturas y reduciendo el riesgo de averías.
• Predicción del comportamiento de los clientes: A partir de conjuntos de datos sobre los clientes, las aplicaciones de IA impulsadas por machine learning pueden ayudar a los equipos de ventas a identificar a los clientes con más probabilidades de pasarse a la competencia.

Juntas, las aplicaciones de machine learning y deep learning son el corazón de la inteligencia artificial, ya que impulsan la innovación y transforman nuestra forma de relacionarnos con la Tecnología.

Comprender el machine learning vs deep learning, así como las ventajas y aplicaciones reales de estas tecnologías, ayuda a las empresas a desarrollar una estrategia potente de IA y a lograr un ROI positivo.

Agentforce es un buen punto de partida si quiere poner a prueba agentes de IA impulsados por deep learning y machine learning.