El deep learning o aprendizaje profundo es un concepto que se ha popularizado mucho en los últimos años con el crecimiento de la IA (inteligencia artificial). Está emparentado con otro término clave: el de machine learning, para comprender las ventajas y las diferencias que hay entre ambos es crucial para poder integrarlos debidamente en el tejido empresarial.
Ventajas del deep learning
La matriz de la idea que genera este tipo de aprendizaje es la de buscar la mayor similitud posible con el trabajo de las propias neuronas humanas. En este sentido, habría diferentes capas de datos o de procesos, representando cada una de ellas una red neuronal. Individualmente sabrían hacer una cosa, cumplir con una función, y colectivamente podrían cruzar sus diferentes habilidades para producir resultados más sofisticados y complejos. La ventaja principal está en la independencia que tiene este sistema a la hora de trabajar, es decir, no es necesaria una atención por parte del usuario para conseguir resultados.
Ventajas del machine learning
Este se trata de un proceso de aprendizaje mucho más guiado y menos espontáneo. Un ejemplo claro de esta habilidad se puede encontrar en la categorización de “spam” de parte del correo electrónico de un usuario. En sí, es él mismo quien debe de dar la orden a la máquina para que esta empiece a considerar como basura determinados mails. Una vez dada la orden, la inteligencia del sistema permite que esta se cumpla en todo momento y que siga funcionando. Si bien puede asimilar órdenes complejas, su principal ventaja es que responde muy bien a los objetivos fijados y, por supuesto, que es el usuario el que elige el control del propio sistema y qué puede hacer este y qué no.
Diferencias entre deep learning y machine learning
Con lo expuesto hasta ahora se ha perfilado ya la diferencia principal entre ambos sistemas, así como su mayor desventaja. Esta está en el procedimiento que siguen y en la capacidad de su aprendizaje para asemejarse al humano. En el caso del aprendizaje profundo, la propia máquina y su sistema pueden reaccionar ante errores sin necesidad de que se les dé orden alguna. Son capaces de encontrar nuevas estrategias o alternativas para sortear esos obstáculos y encontrar otras vías de realizar su tarea. De la misma manera que los humanos, son capaces de aprender de sus errores y de buscar con libertad formas más eficaces de hacer una tarea. La principal dificultad o desventaja está en el reto que supone su desarrollo, el cual no está todavía plenamente completado.
En el caso del machine learning, esa complejidad no se llega a dar. La orden siempre es necesaria. Por lo tanto, sigue siendo la persona quien debe de afinar el sistema hasta que este se adapta exactamente al objetivo que se está buscando cumplir.
Si se analiza con mayor profundidad, la diferencia entre ambos modelos no deja de ser la necesidad de una persona. En el aprendizaje profundo, la idea es la de que el individuo en sí desaparezca, y el propio sistema de la máquina sea capaz de emitir sus propias órdenes y formar un proceso adecuado. En cambio, en el machine learning la presencia humana es siempre necesaria. Siguiendo con el ejemplo anterior, si surge un nuevo actor que envía spam a un correo, nuevamente el dueño de la cuenta tendrá que dar la orden. El propio sistema no aprende por sí mismo a hacer frente a todas las posibilidades de spam que hay.
En conclusión, el deep learning surge como un arma nueva para el análisis de datos, que se complementa con el machine learning. En ambos casos son modelos que cuentan con una serie de ventajas y de inconvenientes diferentes. Por lo tanto, deben de emplearse para distintas tareas.
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