{"id":77,"date":"2018-07-02T17:14:00","date_gmt":"2018-07-02T17:14:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=77"},"modified":"2024-10-22T19:42:16","modified_gmt":"2024-10-22T19:42:16","slug":"machine-learning-y-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/machine-learning-y-deep-learning\/","title":{"rendered":"Deep Learning y Machine Learning: las diferencias"},"content":{"rendered":"\n

Los t\u00e9rminos machine learning y deep learning<\/b> explotaron junto con la inteligencia artificial<\/a>. Todos ellos hacen parte de la evoluci\u00f3n que posibilita que m\u00e1quinas piensen como seres humanos, entretanto, no son la misma cosa.<\/p>\n\n\n\n

Para entender las diferencias, puedes pensar que uno evoluciona a partir del otro, siendo que machine learning (aprendizaje autom\u00e1tico<\/b>) y deep learning (aprendizaje profundizada<\/b>) son pilares que sustentan la inteligencia artificial. Sin ellos, la IA no ser\u00eda el fen\u00f3meno transformador que es hoy.<\/p>\n\n\n\n

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Adem\u00e1s de los t\u00f3picos enumerados, tambi\u00e9n vamos hablar sobre c\u00f3mo esas tecnolog\u00edas se relacionan para viabilizar la inteligencia artificial<\/a><\/strong> que conocemos hoy e utilizamos en el d\u00eda a d\u00eda y en los negocios.<\/p>\n\n\n\n

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Inteligencia Artificial para CRM<\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

En este e-book, aprender\u00e1s sobre la IA, qu\u00e9 es y c\u00f3mo est\u00e1 transformando los negocios.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

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\u00bfQu\u00e9 es Machine Learning?<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Machine learning, o aprendizaje autom\u00e1tico, es el uso de algoritmos para organizar datos, reconocer patrones y hacer que computadores puedan aprender<\/b> con esos modelos y generar insights inteligentes sin necesidad de pre-programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 son algoritmos?<\/b><\/h3>\n\n\n\n

Algoritmos son reglas que muestran el paso a paso necesario para la realizaci\u00f3n de un problema<\/b>. A trav\u00e9s de una secuencia l\u00f3gica, definida y finita de instrucciones, ellos determinan el camino a seguir para ejecutar una tarea.<\/p>\n\n\n\n

De una manera m\u00e1s general, podemos decir que machine learning es la \u00e1rea de la ciencia de la computaci\u00f3n que permite tornar la inteligencia artificial real<\/b>. El concepto de IA surgi\u00f3 hace mucho tiempo, en 1956, pero en la \u00e9poca a\u00fan faltaban las tecnolog\u00edas capaces de poner la teor\u00eda en pr\u00e1ctica. Con el aprendizaje autom\u00e1tico, computadores pudieron encontrar respuestas sin que fueran espec\u00edficamente programados para buscarlas.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de machine learning aprenden a partir de los datos a ellos sometidos<\/b> y, de esa manera, las m\u00e1quinas son entrenadas para aprender a ejecutar diferentes tareas de forma aut\u00f3noma. Luego, cuando son expuestas a nuevos datos, ellas se adaptan a partir de los c\u00e1lculos anteriores y los patrones se moldean para ofrecer respuestas confiables. \u00bfQu\u00e9 quiere decir, en la pr\u00e1ctica? En vez de programar reglas en un computador y esperar el resultado, con machine learning, la m\u00e1quina aprender\u00e1 esas reglas por cuenta propia.<\/p>\n\n\n\n

De la misma forma que la inteligencia artificial no es reciente, machine learning tambi\u00e9n no es una ciencia nueva. En el inicio, sus aplicaciones eran limitadas por la falta de datos y de tecnolog\u00edas capaces de procesarlas de forma r\u00e1pida y eficiente. Hoy, la gran cantidad de dados disponibles y el avance de la computaci\u00f3n permiten el desarrollo de algoritmos mucho m\u00e1s complejos y r\u00e1pidos<\/b>, que traen un nuevo impulso para machine learning. Es el caso de deep learning<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es Deep Learning?<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Deep learning, o aprendizaje profundo, es la parte del aprendizaje autom\u00e1tico que, por medio de algoritmos de alto nivel, imita la red neuronal del cerebro humano<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Para llegar al nivel de aprendizaje profundo m\u00e1s avanzado, el principio de las redes neurales artificiales<\/b> fue desarrollado para soportar capas discretas, conexiones y direcciones de propagaci\u00f3n de datos. De esa manera, los datos son sometidos a varias capas de procesamiento no lineares que simulan la forma de pensar de las neuronas.<\/p>\n\n\n\n

De forma simplificada, podemos decir que deep learning son esos algoritmos complejos construidos a partir de un conjunto de diversas capas de \u201cneuronas\u201d, alimentados por cantidades inmensas de datos, que son capaces de reconocer im\u00e1genes y habla, procesar el lenguaje natural y aprender a realizar tareas extremadamente avanzadas sin interferencia humana. La principal aplicaci\u00f3n de los algoritmos de Deep Learning son las tareas de clasificaci\u00f3n, en especial, reconocimiento de im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n

Deep Learning x Machine Learning<\/b><\/h2>\n\n\n\n
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Machine Learning<\/b><\/p>\n<\/td>

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Deep Learning<\/b><\/p>\n<\/td><\/tr>

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Qu\u00e9 es<\/b><\/p>\n<\/td>

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Es la ciencia que hace que computadores realicen acciones sin necesitar ser programados para eso.<\/p>\n<\/td>

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Es un tipo de algoritmo m\u00e1s sofisticado de machine learning, constru\u00eddo a partir del principio de las redes neuronales.<\/p>\n<\/td><\/tr>

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C\u00f3mo funciona<\/b><\/p>\n<\/td>

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Los algoritmos pueden ser abastecidos con datos y entonces aprender por cuenta propia para hacer predicciones y orientar decisiones a partir de modelos.<\/p>\n<\/td>

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Diferentemente de los primeros algoritmos existentes, es capaz de soportar y trabajar con big data y funcionar como una mente propia a trav\u00e9s de superposici\u00f3n de capas no lineales de procesamiento de datos.<\/p>\n<\/td><\/tr>

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Cu\u00e1ndo surgi\u00f3<\/b><\/p>\n<\/td>

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Empez\u00f3 a ser desarrollado en los a\u00f1os 80, como la primera forma de poner en pr\u00e1ctica los conceptos de inteligencia artificial.<\/p>\n<\/td>

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Se desarroll\u00f3 a partir de 2010 con el surgimiento de computadores poderosos y el aumento de los datos accesibles, tornando posible los avances de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

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