Aprendizaje profundo y aprendizaje automático: comparación

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que implica usar datos y algoritmos para imitar la forma en que las personas adquirimos conocimientos y aprendemos mediante un método de prueba y error. Los algoritmos de aprendizaje automático (AA) requieren enormes cantidades de datos para mejorar en las tareas que se les han asignado. El proceso es ligeramente diferente al del aprendizaje profundo, que está comprendido en el AA.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje guiado en la que el usuario proporciona conjuntos de datos conocidos al algoritmo. Cada conjunto de datos incluye salidas y entradas.

A medida que el algoritmo hace predicciones, el operador las corrige y la máquina va aprendiendo y evolucionando. El operador repite este proceso hasta que el sistema alcance un nivel de precisión aceptable.

Aprendizaje semisupervisado

En el aprendizaje semisupervisado, el operador proporciona al algoritmo conjuntos de datos conocidos y datos sin etiquetar. Las etiquetas de los datos permiten que el algoritmo los entienda. Los datos sin etiquetar no incluyen identificadores o etiquetas.

Mediante el análisis de datos etiquetados y sin etiquetar, el algoritmo de AA puede aprender a procesar información no estructurada.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo realiza procesos regimentados para enseñarle al algoritmo a usar el método de prueba y error. El operador establece parámetros estrictos y proporciona al sistema de AA un conjunto definido de acciones. El algoritmo explora el conjunto de datos dentro de esos límites y aprende qué estrategias conducen a los resultados deseados.

Aprendizaje no supervisado

En el proceso de aprendizaje no supervisado, se proporciona al algoritmo de AA un conjunto de datos extenso. No recibe ninguna orientación, sino que tiene la libertad de organizar y ordenar los datos según convenga.

Diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

En los procesos de AA, el algoritmo tiene que ingerir más información continuamente para aprender a hacer predicciones precisas. Por ejemplo, un algoritmo de AA puede tener que hacer una extracción de características para obtener información adicional sobre un conjunto de datos en particular.

Por el contrario, las soluciones de aprendizaje profundo pueden usar la infraestructura de redes neuronales en múltiples capas para hacer predicciones precisas mediante sus capacidades innatas de procesamiento de datos.

La tecnología de aprendizaje profundo reduce de forma significativa la intervención humana necesaria para alcanzar un resultado preciso. Además, los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de procesar conjuntos de datos de gran tamaño, incluso si no están estructurados.

Analicemos más en detalle los mecanismos de aprendizaje profundo y los de aprendizaje automático y veamos algunas diferencias clave

Cantidad de puntos de datos

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer predicciones usando solo cantidades pequeñas de datos. Sin embargo, cuantos más datos tengan a su disposición, más precisas serán las predicciones.

Los algoritmos de aprendizaje profundo deben recibir grandes cantidades de datos para llegar a un resultado; no funcionan con conjuntos de datos pequeños.

Proceso de caracterización

En el aprendizaje automático, los usuarios deben usar etiquetas o identificadores precisos para las características de los datos. Por lo general, los algoritmos de AA no pueden realizar caracterizaciones independientes (es decir, crear características nuevas).

Por su parte, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden aprender características de alto nivel a partir de datos no estructurados. Estos algoritmos también son capaces de crear funciones nuevas de forma independiente.

Dependencias de hardware

Las soluciones de aprendizaje automático usan tres o menos capas de redes neuronales, por lo que no necesitan de mucha potencia informática para funcionar. Por este motivo, los algoritmos de AA funcionan con equipos de baja gama.

Durante el aprendizaje profundo, el algoritmo lleva a cabo una cantidad asombrosa de operaciones de multiplicación de matrices. Se necesita de un hardware potente para realizar estas operaciones.

Tiempos de ejecución

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático se pueden entrenar en unas pocas horas, y los algoritmos más simples se pueden entrenar en cuestión de minutos. Esto es porque el algoritmo procesa información usando solo un par de capas de la red neuronal.

En cambio, los algoritmos de aprendizaje profundo procesan datos mediante muchas capas ocultas. Los algoritmos más sofisticados pueden tardar días o incluso semanas en entrenarse.

Salida

Las salidas de los algoritmos de aprendizaje automático siempre están representadas en un valor numérico. Este valor puede ser una clasificación o un puntaje.

Las salidas del aprendizaje profundo pueden tener diversas formas, entre ellas sonidos, puntuaciones o texto. Esta versatilidad permite que el aprendizaje profundo tenga una amplia variedad de usos, desde comunicarse con consumidores hasta permitir que el control remoto de la TV se active con la voz.

Enfoque de aprendizaje

Los algoritmos de AA dividen los procesos de aprendizaje complejos en pasos más pequeños y manejables. Luego, el algoritmo combina los resultados en una salida consolidada.

El aprendizaje profundo resuelve problemas con un enfoque de principio a fin. El algoritmo avanza a lo largo del problema usando datos de entrada sin procesar y no requiere una extracción manual de las características.

Ventajas del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Hay muchas ventajas asociadas al aprendizaje profundo y al aprendizaje automático. Estas son las más destacadas.

• Más fuentes de entrada de datos. Según varias estimaciones, entre el 80% y el 90% de los datos que recolectan las empresas no están estructurados. Las empresas no pueden analizar estos datos con herramientas estándar, pero sí los pueden aprovechar combinando herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Toma de decisiones mejor y más rápida. Los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo proporcionan a los líderes de negocios información útil que pueden usar para guiar el proceso de toma de decisiones.
• Mayor eficiencia operativa. En una encuesta de empresas estadounidenses, el 33% de los encuestados citaron que“ahorrar tiempo” era la ventaja principal de usar herramientas de aprendizaje automático.
• Experiencia del cliente mejorada. Las herramientas de aprendizaje automático pueden mejorar de forma significativa la experiencia del cliente al brindar información útil de tu público destinatario. Y los consumidores también están a favor, ya que el 48% de los encuestados afirmaron que estarían dispuestos a interactuar con “más frecuencia” con la inteligencia artificial si esto mejorara su experiencia.
• Reducción de costos. Al permitir vislumbrar la mente de los clientes, agilizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia, las herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo conducen a ahorros significativos.

Como puedes ver, la incorporación de algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo a tu flujo de trabajo puede tener un impacto positivo en todos los aspectos de tu empresa.

Cómo se complementan el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Dado que el aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático, estas dos tecnologías están interconectadas. Sin embargo, puedes combinar todavía más los algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para analizar conjuntos complejos de datos.

Cómo funciona

Las soluciones de aprendizaje profundo estructuran o superponen varios algoritmos de aprendizaje automático para formar la red neuronal que hemos mencionado. Cuando los datos atraviesan cada capa, el algoritmo evalúa la información y toma decisiones en función de lo que aprende.

Imagina que tienes grandes cantidades de datos sobre los hábitos de compra de tus clientes, pero muchos de estos datos no están estructurados. Con la tecnología de aprendizaje profundo, puedes examinar los datos sin procesar y categorizarlos. A continuación, puedes usar los algoritmos de AA para evaluar con eficiencia nuevos subconjuntos de información estructurados y más pequeños y discernir detalles granulares.

El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático se utilizan a diario. Los asistentes de voz basados en IA son un ejemplo perfecto, ya que el 97% de los usuarios móviles ya hacen uso de esta tecnología.

Cómo aplicar el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Al momento de incorporar tecnologías de inteligencia artificial a tu flujo de trabajo, no es necesario que elijas entre el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo. Puedes aprovechar las funcionalidades complementarias de ambas soluciones. Comparemos los diferentes sectores, usos empresariales y aplicaciones sociales del aprendizaje profundo y del aprendizaje automático.

Casos de uso del aprendizaje profundo

Algunos casos de uso del aprendizaje profundo incluyen:

• Servicios financieros. Los algoritmos de aprendizaje profundo ayudan a las instituciones financieras a pronosticar las condiciones del mercado, guiar sus inversiones y atender mejor a los clientes.
• Servicio de atención al cliente. El aprendizaje profundo permite que los equipos de atención al cliente agilicen la atención que brindan y que se anticipen a las necesidades de los usuarios.
• Cumplimiento de la ley. Los organismos de seguridad pueden usar el aprendizaje profundo para predecir tendencias delictivas y proteger a las comunidades.
• Asistencia sanitaria. Las herramientas de aprendizaje profundo pueden ayudar a los profesionales de la salud a hacer diagnósticos y a mejorar la evolución de los pacientes.

A medida que la tecnología de aprendizaje profundo continúe evolucionando, sin duda se abrirá camino en muchos otros sectores.

Casos de uso del aprendizaje automático

Algunos casos de uso del AA incluyen:

• Sitios web personalizados. El AA permite que las marcas brinden experiencias personalizadas a sus clientes en función de su historial de búsqueda y otros datos.
• Motores de búsqueda. De igual manera, los motores de búsqueda usan algoritmos de AA para predecir comportamientos futuros y ofrecer mejores resultados al usuario.
• Chatbots. Con el tiempo, los chatbots pueden aprender a enviar respuestas más rápidas y precisas a las consultas de los usuarios.

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