Deep learning: qué es y sus diferencias con el machine learning

El deep learning, o aprendizaje profundo, es una rama del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para imitar la forma de aprender del cerebro humano. Su principal diferencia con el machine learning es que procesa enormes volúmenes de datos mediante capas no lineales, sin necesidad de reglas previas definidas por una persona.

Qué es el deep learning

La aplicación de la inteligencia artificial en áreas como el mundo de los negocios ha traído consigo una nueva terminología —deep learning y machine learning— que conviene diferenciar para no caer en confusiones. Ambos conceptos están relacionados: el deep learning es, en realidad, una rama del machine learning que emplea algoritmos capaces de simular el funcionamiento de las redes neuronales artificiales inspiradas en nuestro cerebro.

El aprendizaje profundo tiene como objetivo automatizar y ayudar a la toma de decisiones a través de la inteligencia artificial. Utiliza algoritmos avanzados para emular el aprendizaje humano, de modo que no son necesarias reglas previas: el propio sistema, compuesto por redes neuronales artificiales interconectadas, procesa grandes cantidades de información y realiza análisis predictivos. Cada vez se utiliza en más aplicaciones cotidianas, y la tendencia apunta a que más empresas lo incorporen para mejorar sus procesos y ofrecer un mejor servicio a sus clientes.

Cómo funciona el aprendizaje profundo

El funcionamiento del deep learning se basa en una serie de capas neuronales, conexiones y direcciones de propagación de los datos. Toda la información recogida pasa por distintas capas de procesamiento no lineal que emulan la manera de razonar de las neuronas, refinando el resultado a medida que avanza de una capa a la siguiente.

Para aprender, la máquina recurre a dos tipos de aprendizaje:

• Aprendizaje supervisado: requiere la intervención de una persona para guiar el proceso, etiquetando los datos y orientando el resultado esperado.
• Aprendizaje no supervisado: es la propia máquina la que encuentra patrones y establece relaciones a partir de los datos, sin indicaciones externas.

Esta arquitectura en capas es la que permite al deep learning trabajar con datos no estructurados —imágenes, audio o texto— y mejorar su precisión cuanto mayor es el volumen de información disponible.

Ejemplos de deep learning en el día a día

Aunque suene a tecnología de laboratorio, el aprendizaje profundo está presente en herramientas que usamos a diario. Los asistentes de voz, como Siri de Apple o el histórico Cortana de Windows, se apoyan en esta tecnología, igual que las búsquedas por voz de los buscadores, que la emplean para reducir su tasa de error.

También los chats inteligentes son cada vez más habituales en los servicios de atención al cliente: basados en deep learning, responden automáticamente a las preguntas de los usuarios y derivan hacia un operador o técnico especializado aquellas incidencias que no pueden resolver. Otro ejemplo claro son las búsquedas por imágenes de Google, capaces de reconocer objetos, lugares y elementos para encontrar imágenes similares.

Machine learning vs. deep learning: principales diferencias

Machine learning y deep learning son ramas de la inteligencia artificial con mucho en común, hasta el punto de que el aprendizaje profundo forma parte del aprendizaje automático. La diferencia está en cómo procesan la información. En el machine learning, los algoritmos utilizan datos clasificados y analizados para buscar patrones; aprenden por su cuenta y realizan predicciones basándose en una serie de modelos, normalmente con datos estructurados y cierta intervención humana en la preparación.

En el deep learning, en cambio, los algoritmos avanzados son capaces de soportar inmensas cantidades de datos (Big Data) y funcionar con una superposición de capas no lineales que procesan toda esa información para tomar decisiones de forma más autónoma. Dicho de otro modo: el machine learning es eficaz con conjuntos de datos más manejables, mientras que el deep learning destaca cuando hay un volumen masivo de datos y la capacidad de cómputo necesaria para analizarlos.

Llevar estas tecnologías a un proyecto real —por ejemplo, un chatbot de atención al cliente o un buscador inteligente dentro de tu web— exige una base técnica estable. Apoyar tu página en un alojamiento web fiable con discos NVMe y tecnología LiteSpeed ayuda a que estas funciones respondan con rapidez. HostingPlus, con experiencia desde 2004 y soporte 24/7 en español, incluye certificado SSL y migración, una base sobre la que integrar servicios de inteligencia artificial sin sobresaltos.

Ventajas del deep learning para las empresas

La adopción del aprendizaje profundo aporta beneficios concretos a las organizaciones que saben aplicarlo. Al procesar grandes volúmenes de datos de forma autónoma, permite automatizar tareas repetitivas que antes consumían muchas horas de trabajo, liberando a los equipos para que se centren en labores de mayor valor. Además, su capacidad predictiva ayuda a anticipar comportamientos: desde prever la demanda de un producto hasta detectar operaciones fraudulentas o identificar a los clientes con más probabilidades de marcharse.

Otra ventaja importante es la personalización. Los sistemas basados en deep learning aprenden de las interacciones de cada usuario y ofrecen recomendaciones o respuestas adaptadas, algo que mejora la experiencia y, en el caso del comercio electrónico, las ventas. Eso sí, conviene recordar que estos modelos solo son tan buenos como los datos con los que se entrenan: una información incompleta o sesgada puede llevar a conclusiones erróneas. Por eso, antes de implantar cualquier solución de inteligencia artificial, merece la pena invertir tiempo en recopilar datos de calidad y en definir con claridad el objetivo que se quiere alcanzar.

Preguntas frecuentes

¿El deep learning sustituye al machine learning?

No. El deep learning es una especialización dentro del machine learning, no un reemplazo. Cada enfoque resulta más adecuado según el problema: para conjuntos de datos pequeños o medianos, el machine learning suele ser suficiente; para volúmenes masivos de datos no estructurados, el deep learning ofrece mejores resultados.

¿Qué necesito para aplicar deep learning?

Fundamentalmente, una gran cantidad de datos de calidad y capacidad de cómputo para entrenar los modelos. Existen plataformas y servicios en la nube que facilitan el acceso a esta potencia de cálculo sin necesidad de adquirir hardware especializado desde el primer momento.

¿En qué sectores se usa más el aprendizaje profundo?

Se aplica en ámbitos muy diversos: atención al cliente, comercio electrónico, sanidad, banca, seguridad o reconocimiento de voz e imagen. Cada vez más empresas apuestan por esta tecnología para analizar grandes cantidades de datos, realizar predicciones y detectar oportunidades.