Machine Learning vs. Deep Learning: La diferencia entre un estudiante aplicado y un genio autodidacta

Hay debates absurdos, como si la pizza con piña es una herejía (lo es) o si es mejor Android o iPhone (eso ya te lo dejo a ti).

Hay debates absurdos, como si la pizza con piña es una herejía (lo es) o si es mejor Android o iPhone (eso ya te lo dejo a ti). Pero hoy vamos a resolver otro que también genera confusión: ¿Machine Learning o Deep Learning?

Si alguna vez has oído a alguien soltar estas palabras en una reunión para parecer más inteligente, pero en realidad ni él sabía de qué hablaba, tranquilo. Hoy lo vamos a dejar claro de una vez por todas.

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Machine Learning: cuando la máquina necesita un tutor

Machine Learning, o aprendizaje automático si quieres sonar más culto, es cuando entrenas a una máquina para que detecte patrones y tome decisiones en función de los datos. Pero aquí hay un detalle importante: alguien tiene que decirle qué mirar.

Por ejemplo, imagina que tienes un software que quiere diferenciar entre fotos de perros y gatos. En Machine Learning tradicional, un humano (o sea, tú o cualquier pobre becario) tiene que definir qué características son importantes: las orejas, el tamaño, el hocico, la cola… Y una vez hecho esto, el algoritmo se entrena con esos datos y aprende a clasificar correctamente.

Es como un estudiante aplicado que sigue un esquema de estudio. Si el examen se parece a los ejercicios que ha practicado, lo hará bien. Pero si le cambian la pregunta, empieza a sudar.

Algunos ejemplos donde Machine Learning es una buena opción:

• Detección de fraudes en tarjetas de crédito.

• Análisis de clientes para saber quién comprará tu producto.

• Motores de recomendación tipo "si te gustó esto, te gustará aquello".

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Deep Learning: la máquina que aprende por sí sola

Aquí es donde la cosa se pone interesante. Deep Learning es como Machine Learning pero con esteroides. Usa redes neuronales artificiales que, en lugar de necesitar que alguien le diga qué mirar, aprende solito a detectar patrones en los datos.

Volviendo al ejemplo de los perros y gatos, en vez de programar la máquina para que se fije en el hocico o las orejas, simplemente le das un montón de imágenes y la red neuronal encuentra las diferencias sin que nadie tenga que decirle cómo hacerlo.

Deep Learning es ese genio autodidacta que nunca toma apuntes, pero llega al examen y saca un 10 porque ha entendido todo a su manera.

¿Dónde se usa Deep Learning?

• Reconocimiento facial (tu teléfono desbloqueándose con tu cara).

• Asistentes de voz como Alexa o Siri.

• Coches autónomos que identifican señales de tráfico y peatones.

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¿Entonces cuál es mejor? Spoiler: ninguno

Y aquí es donde viene el punto clave que nadie te dice: no hay uno mejor que otro.

Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, y depende completamente de lo que necesites:

• Si tienes datos limitados y quieres algo más rápido y fácil de implementar, usa Machine Learning.

• Si tienes montañas de datos y quieres que la máquina aprenda por sí sola, usa Deep Learning.

Es como elegir entre un cuchillo y una motosierra. Para cortar un filete, el cuchillo es perfecto. Pero si tienes que talar un bosque, mejor la motosierra. No es que uno sea mejor que el otro, simplemente cada uno sirve para lo suyo.

Así que la próxima vez que alguien diga “Deep Learning es el futuro” sin entender qué significa, ya tienes munición para ponerle en su sitio. Y si quieres seguir aprendiendo cosas útiles sin que te vendan humo, estás tardando en suscribirte.