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Cada vez es más frecuente observar cómo cientos de usuarios realizan en Google la siguiente búsqueda: ‘Machine Learning vs Deep Learning’. El motivo principal que impulsa a los usuarios a realizar esta búsqueda es la confusión a la que pueden dar lugar estos términos. Al fin y al cabo, se trata de conceptos muy recientes vinculados al sector tech y ligados a diversos conceptos relacionados con la inteligencia artificial. Por ello, en este artículo se van a explicar las principales diferencias entre Machine Learning y Deep Learning.

Cuáles son las principales diferencias entre Machine Learning y Deep Learning

Uno de los principales aspectos a tener en cuenta es que estos dos conceptos no son independientes entre sí, pues ambos guardan relación con el aprendizaje automático. Consecuentemente, el Deep Learning está considerado una extensión del Machine Learning, y como tal, no pueden entenderse el uno sin el otro.

Dentro de las diferencias más importantes entre Machine Learning y Deep Learning debemos destacar el formato de los datos de ambos. Por un lado, el Machine Learning cuenta con datos estructurados y organizados mientras que el Deep Learning carece de este tipo de datos.

Además, existen otro tipo de factores que hacen que las principales diferencias entre el Machine Learning y el Deep Learning sean todavía mayores. Respecto a la base de datos de ambas, es reseñable destacar que la tecnología de Machine Learning cuenta con una database más controlada que el Deep Learning.

Como ya hemos comentado en otros artículos, los algortimos de Machine Learning son fundamentales en este sentido. Pues tienen un papel muy importante en la generación de los patrones de aprendizaje.

Casos de éxito del Machine Learning y Deep Learning

Si hablamos de los casos de éxito del Machine Learning y Deep Learning en los que se aplican estas técnicas, podríamos debatir durante horas y horas interminables. Uno de los casos de éxito que más relevancia ha generado durante el transcurso de los últimos años es el filtro automático de correo no deseado.

Estos filtros implementan técnicas basadas en Machine Learning que permiten generar un aprendizaje automático capaz de detectar aquellos correos no deseados por el usuario y marcarlos directamente como spam.

Por su parte, algunos de los casos de éxito más relevantes del Deep Learning hacen referencia a los diferentes asistentes virtuales como son el caso de Siri o Alexa. Esta vez se está aludiendo a un tipo de aprendizaje de mayor profundidad en el que dichos asistentes virtuales son capaces de entender la voz de la persona que interactúa, reconocer ciertas instrucciones o llevar a cabo ciertas órdenes.

Así pues, últimamente es cada vez mayor la presencia de asistentes virtuales o chatbots en las páginas web. Este es uno de los recursos más utilizados por parte de las empresas de desarrollo web en Zaragoza y en cualquier otro lugar. Por ende, este es otro de los ejemplos de Deep Learning al que más nos enfrentamos en nuestro día a día como internautas.

En definitiva, conocer las diferencias entre Machine Learning y Deep Learning va a permitir reconocer las funcionalidades de cada uno de los sistemas de manera independiente y saber distinguir aquellos sistemas que se nos presenten con el paso del tiempo. De esta forma, la comprensión de ambos sistemas se realiza de una forma más intuitiva pese a su complejidad.

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