Comparación entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la IA que implica el uso de datos y de algoritmos para imitar cómo los seres humanos adquieren conocimientos y aprenden a través de ensayo y error. Los algoritmos del aprendizaje automático requieren enormes cantidades de datos para aprender y mejorar en sus tareas asignadas. El proceso es un poco diferente al del aprendizaje profundo, que es un subconjunto del AA.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje guiado en el que un/a usuario/a brinda al algoritmo conjuntos de datos conocidos. Cada conjunto de datos incluye resultados y entradas.

Mientras el algoritmo realiza las predicciones, la persona con rol de operador realiza correcciones para que la máquina pueda aprender y evolucionar. Esta persona repite el proceso hasta que el sistema alcance un nivel de precisión aceptable.

Aprendizaje semisupervisado

En el aprendizaje semisupervisado, la persona con rol de operador brinda al algoritmo tanto datos conocidos como datos sin etiquetar. Los datos conocidos incluyen etiquetas que ayudan al algoritmo a comprenderlos. Los datos sin etiquetar no incluyen ninguna marca o identificador.

Al analizar datos marcados y sin marcar, el algoritmo del AA puede aprender a procesar la información no estructurada.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo realiza procesos reglamentados para enseñar al algoritmo cómo utilizar el ensayo y error. La persona que opera crea parámetros estrictos y brinda al sistema de AA un conjunto de acciones definidas. El algoritmo explorará el conjunto de datos dentro de sus límites y aprenderá qué estrategias producen los resultados esperados.

Aprendizaje no supervisado

En el proceso de aprendizaje no supervisado, se proporciona al algoritmo de AA un gran conjunto de datos. Se proporciona sin guía y es libre para organizar y ordenar los datos como lo considere conveniente.

La diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

En los procesos de AA, el algoritmo debe ingerir continuamente más información para aprender a hacer predicciones precisas. Por ejemplo, un algoritmo de AA quizás deba extraer las características para obtener información adicional sobre un conjunto de datos particular.

En cambio, las soluciones del aprendizaje profundo pueden usar la estructura de la red neuronal de múltiples capas para realizar predicciones precisas a través de sus capacidades de procesamiento de datos innatas.

La tecnología del aprendizaje profundo reduce de manera significativa la cantidad de intervención humana necesaria para producir un resultado preciso. Además, los algoritmos del aprendizaje profundo pueden procesar grandes conjuntos de datos, incluso si no son estructurados.

Analicemos un poco más los mecanismos del aprendizaje profundo frente a los del aprendizaje automático teniendo en cuenta sus diferencias clave.

Cantidad de puntos de datos

Los algoritmos del aprendizaje automático pueden realizar predicciones utilizando solo pequeñas cantidades de datos. Sin embargo, cuantos más datos tengan disponibles, más precisas serán sus predicciones.

Los algoritmos del aprendizaje profundo deben alimentarse con grandes cantidades de datos para poder producir algún resultado; no pueden funcionar si se les proporcionan conjuntos de datos pequeños.

Proceso de creación de atributos

En el aprendizaje automático, los/as usuarios/as deben etiquetar apropiadamente o identificar las características de los datos. En general, los algoritmos de AA no pueden llevar adelante una creación de atributos independiente, es decir, el proceso de crear nuevos atributos.

En cambio, los algoritmos del aprendizaje profundo pueden aprender atributos de gran relevancia de datos no estructurados. Estos algoritmos también pueden crear nuevos atributos de manera independiente.

Dependencia del hardware

Las soluciones de aprendizaje automático utilizan tres o menos capas de redes neuronales, lo que significa que no necesitan una potencia informática significativa para funcionar. Como tal, los algoritmos de AA pueden funcionar con equipos de baja gama.

Durante el aprendizaje profundo, el algoritmo realizará una cantidad impresionante de operaciones de multiplicación de matrices. En este caso, se necesita de un hardware sólido para facilitar estas operaciones.

Tiempo de ejecución

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenarse en un par de horas, mientras que los algoritmos simples pueden entrenarse en solo un par de minutos. Eso se debe a que el algoritmo procesa información solo con un par de capas de redes neuronales.

En contraste, el aprendizaje profundo procesa los datos utilizando muchas capas ocultas. Entrenar a los algoritmos particularmente sofisticados puede tomar varios días o semanas.

Resultados

Los resultados algorítmicos del aprendizaje automático son casi siempre representados con un valor numeral. Este valor puede ser una clasificación o una puntuación.

Los resultados del aprendizaje profundo pueden adoptar varias formas, como sonidos, puntuaciones o texto. Esta versatilidad hace que el aprendizaje profundo sea el indicado para una amplia gama de aplicaciones, desde la comunicación con el conjunto de clientes hasta el uso de un mando a distancia de TV activado por voz.

Enfoque de aprendizaje

Los algoritmos de AA dividen los procesos de aprendizaje complejos en pasos más pequeños y manejables. El algoritmo combinará luego los datos obtenidos en un solo resultado consolidado.

El aprendizaje profundo resuelve problemas utilizando un enfoque integral. El algoritmo progresa a través del problema con datos de entrada sin procesar y no necesita de la extracción manual de atributos.

Ventajas del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Existen muchas ventajas asociadas con el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático. Estas son algunas de las más destacadas:

• Más fuentes de entrada de datos. Según varias estimaciones, entre el 80 % y el 90 % de los datos que recopilan las empresas no están estructurados. Estos datos no pueden analizarse con las herramientas comunes, pero la combinación de herramientas de AA y aprendizaje profundo permite a las empresas aprovecharlos.
• Mejor y más rápida toma de decisiones. Los algoritmos del aprendizaje profundo y del AA brindan a quienes lideran las empresas información procesable que pueden utilizar para guiar los procesos de toma de decisiones.
• Aumento en la eficiencia operativa. Según una encuesta de negocios en los Estados Unidos, el 33 % de las personas encuestadas citó el “ahorro de tiempo” como la mayor ventaja de las herramientas de aprendizaje automático.
• Experiencia de cliente mejorada. Las herramientas de aprendizaje automático pueden mejorar de manera significativa la experiencia de cliente al proporcionar información procesable sobre la mente de tu audiencia objetivo. El conjunto de clientes también se suma a la idea, ya que el 48 % de las personas encuestadas dijo que interactuaría con la IA de manera “más frecuente” si eso mejorara su experiencia.
• Reducción de costes. Al echar un vistazo a la mente del conjunto de clientes, agilizar la toma de decisiones y aumentar la eficacia general, las herramientas de AA y aprendizaje profundo pueden allanar el camino para una reducción de costes significativa.

Como puedes ver, incorporar los algoritmos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo a tus flujos de trabajo puede influir de manera positiva en cada faceta de tu empresa.

Cómo funcionan en conjunto el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

Como el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, las dos tecnologías ya están interconectadas. Sin embargo, puedes utilizar de manera intencional los algoritmos de aprendizaje profundo junto con el AA para procesar los conjuntos de datos complejos.

Cómo funciona

Las soluciones de aprendizaje profundo estructurarán o separarán en capas múltiples algoritmos de aprendizaje automático para formar la antes mencionada red neuronal. A medida que los datos progresan por cada capa, el algoritmo evaluará la información y tomará decisiones basadas en lo que aprende.

Supongamos que has recopilado una enorme cantidad de datos sobre los hábitos de compra de clientes, muchos de los cuales están sin estructurar. Puedes utilizar la tecnología del aprendizaje profundo para analizar y categorizar los datos sin procesar. Luego, puedes utilizar los algoritmos del AA para evaluar eficazmente subconjuntos de información nuevos y más pequeños para distinguir información detallada.

El aprendizaje profundo y el aprendizaje automático se utilizan todos los días. Los asistentes de voz con tecnología de IA son un claro ejemplo, ya que un 97 % de personas que usan un móvil ya recurren a esta tecnología.

Aplicación del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático

No es necesario que elijas entre el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo al momento de incorporar las tecnologías de IA en tu flujo de trabajo. En cambio, puedes aprovechar las funcionalidades de ambos. Comparemos los diferentes sectores, usos empresariales y aplicaciones sociales del aprendizaje profundo y el automático.

Casos prácticos del aprendizaje profundo

Estos son algunos casos prácticos del aprendizaje profundo:

• Servicios financieros. Los algoritmos del aprendizaje profundo pueden ayudar a las instituciones financieras a predecir las condiciones del mercado, guiar las inversiones y ofrecer un mejor servicio a sus clientes.
• Servicio de atención a clientes. El aprendizaje profundo puede permitir a los equipos de atención a clientes agilizar la prestación de asistencia y predecir las necesidades de los/as usuarios/as.
• Cumplimiento de la ley. Las entidades encargadas del cumplimiento de la ley pueden utilizar el aprendizaje profundo para predecir las tendencias criminales y proteger a colectivos de personas.
• Servicios de asistencia sanitaria. Las herramientas de aprendizaje profundo pueden asistir a profesionales de la salud en la realización de diagnósticos y la mejora en los resultados de pacientes.

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

Casos prácticos del aprendizaje automático

Estos son algunos casos prácticos del aprendizaje automático:

• Sitios web personalizados. El AA permite a las marcas ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes basándose en el historial de navegación y otros datos.
• Motores de búsqueda. De igual manera, los motores de búsqueda utilizan algoritmos de AA para predecir el comportamiento futuro y ofrecer a cada usuario/a mejores resultados.
• Chatbots. Con el tiempo, los chatbots pueden aprender a dar a los/as usuarios/as respuestas a sus preguntas cada vez más rápidas y precisas.

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