Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo: Una guía completa

En el ámbito de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) son dos potentes técnicas que impulsan numerosas innovaciones y aplicaciones. Aunque comparten similitudes, difieren significativamente en sus enfoques, capacidades y casos de uso. Comprender estas diferencias puede ayudarle a elegir la tecnología adecuada para sus necesidades y aprovechar la IA de manera más eficaz. En este blog, exploraremos las distinciones clave entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, sus aplicaciones y sus respectivas ventajas y limitaciones.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de ML utilizan métodos estadísticos para encontrar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en los datos de entrada.

Características clave del aprendizaje automático

• Ingeniería de características: En el ML tradicional, la ingeniería de características es un paso crucial. Los científicos de datos seleccionan y transforman manualmente las características (variables de entrada) para mejorar el rendimiento del modelo.
• Algoritmos: El ML engloba una serie de algoritmos, como los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte (SVM), los k-nearest neighbors (KNN) y la regresión lineal.
• Datos de entrenamiento: Los modelos ML se entrenan con datos estructurados o tabulares, que suelen estar bien organizados en filas y columnas.
• Complejidad: Los modelos ML pueden manejar tareas relativamente simples y suelen ser menos intensivos computacionalmente en comparación con los modelos de aprendizaje profundo.
  
  

Aplicaciones del aprendizaje automático

• Detección de spam: Filtrado de mensajes de correo electrónico no deseados.
• Sistemas de recomendación: Sugerir productos o contenidos en función del comportamiento del usuario (por ejemplo, recomendaciones de Netflix).
• Análisis predictivo: Previsión de tendencias o resultados futuros a partir de datos históricos (por ejemplo, previsión de ventas).
• Detección de fraudes: Identificación de transacciones fraudulentas en los sistemas financieros.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto especializado del aprendizaje automático en el que intervienen redes neuronales con múltiples capas, conocidas como redes neuronales profundas. Estas redes están diseñadas para aprender automáticamente representaciones y características a partir de datos brutos sin necesidad de una intervención manual exhaustiva.

Características principales del aprendizaje profundo

• Extracción automática de características: Los modelos DL aprenden y extraen automáticamente características de los datos brutos, lo que reduce la necesidad de ingeniería manual de características.
• Redes neuronales: La DL se basa en redes neuronales profundas con múltiples capas (de entrada, ocultas y de salida) para modelar patrones y relaciones complejas en los datos.
• Datos de formación: DL destaca con grandes volúmenes de datos no estructurados, como imágenes, audio y texto.
• Complejidad: Los modelos DL son intensivos desde el punto de vista computacional y requieren importantes recursos de hardware, incluidas potentes GPU.
  
  

Aplicaciones del aprendizaje profundo

• Reconocimiento de imágenes: Identificación de objetos, caras o escenas en imágenes (por ejemplo, sistemas de reconocimiento facial).
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Comprensión y generación del lenguaje humano (por ejemplo, chatbots, traducción de idiomas).
• Reconocimiento de voz: Conversión del lenguaje hablado en texto (por ejemplo, asistentes de voz como Siri y Alexa).
• Vehículos autónomos: Permitir que los coches autónomos interpreten los datos de los sensores y tomen decisiones de conducción.
  
  

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados. El proceso de aprendizaje automático puede dividirse en varios pasos clave:

1. 1. Recogida de datos

La base de cualquier modelo de aprendizaje automático son los datos. Los datos se recogen de diversas fuentes, entre ellas:

• Datos estructurados (por ejemplo, bases de datos, hojas de cálculo)
• Datos no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes, vídeos)

Estos datos sirven de entrada para el proceso de aprendizaje y se dividen en dos categorías principales:

• Datos de entrenamiento: Se utiliza para entrenar el modelo de aprendizaje automático ayudándole a identificar patrones y relaciones.
• Datos de las pruebas: Se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo en ejemplos no vistos.
  
  

2. Preprocesamiento de datos

Antes de introducir los datos en el modelo, hay que limpiarlos y procesarlos para garantizar su coherencia y precisión. Esto implica varios pasos:

• Limpieza de datos: Eliminación o corrección de errores, valores omitidos o incoherencias en los datos.
• Normalización/Estandarización: Escalar los datos a un rango o distribución uniforme para mejorar el rendimiento del modelo.
• Ingeniería de funciones: Extraer y seleccionar características relevantes (variables de entrada) que sean útiles para el proceso de aprendizaje.
• Dividir los datos: Dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para garantizar que el modelo se generaliza bien a los nuevos datos.
  
  

3. Elegir un modelo

El aprendizaje automático implica elegir el tipo adecuado de algoritmo o modelo en función del problema que se intenta resolver. Los modelos de aprendizaje automático más comunes son:

• Modelos de aprendizaje supervisado:
  • Regresión lineal: Se utiliza para predecir variables continuas.
  • Árboles de decisión: Se utiliza para tareas de clasificación y regresión.
  • Máquinas de vectores soporte (SVM): Separe los puntos de datos en clases utilizando hiperplanos.
• Modelos de aprendizaje no supervisado:
  • Agrupación K-Means: Agrupa los datos en clusters en función de su similitud.
  • Análisis de componentes principales (ACP): Reduce la dimensionalidad de los datos conservando la información importante.
• Modelos de aprendizaje por refuerzo:
  • Q-Learning: Optimiza la toma de decisiones mediante ensayo y error para maximizar las recompensas.
    
    

4. Entrenamiento del modelo

Una vez seleccionado el modelo, se entrena utilizando los datos de entrenamiento. El modelo analiza los datos de entrada y aprende patrones o relaciones entre las características (variables de entrada) y la variable objetivo (salida). Esto se hace ajustando los parámetros internos, como los pesos, mediante técnicas de optimización.

Durante el entrenamiento, el modelo intenta minimizar el error o "pérdida" comparando sus predicciones con los resultados reales de los datos de entrenamiento. El proceso suele implicar múltiples iteraciones, conocidas como épocasdonde el modelo se actualiza a sí mismo para mejorar la precisión.

5. Evaluación

Tras el entrenamiento, el rendimiento del modelo se evalúa utilizando un conjunto de datos de prueba independiente. Los principales parámetros de evaluación son:

• Precisión: Mide la frecuencia con la que el modelo predice correctamente la variable objetivo.
• Precisión y recuperación: La precisión mide cuántos de los positivos predichos son realmente positivos, y la recuperación mide cuántos positivos reales se predijeron correctamente.
• Puntuación F1: La media armónica de precisión y recuperación, útil para conjuntos de datos desequilibrados.
• Matriz de confusión: Proporciona un desglose detallado de verdaderos positivos, falsos positivos, verdaderos negativos y falsos negativos.

El rendimiento del modelo en los datos de prueba ayuda a determinar en qué medida se generaliza a datos nuevos y desconocidos.

6. Ajuste del modelo

Una vez evaluado el modelo, se realizan ajustes para optimizar su rendimiento. Esto puede implicar:

• Ajuste de hiperparámetros: Ajuste de hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote o el número de capas para mejorar la precisión del modelo.
• Validación cruzada: Dividir los datos en varios pliegues y entrenar el modelo en cada uno de ellos para garantizar un rendimiento coherente en los distintos subconjuntos de datos.
• Regularización: Aplicar técnicas como la regularización L1 o L2 para evitar que el modelo se ajuste en exceso, es decir, que funcione bien con los datos de entrenamiento pero mal con los nuevos.
  
  

7. Despliegue

Una vez entrenado y optimizado el modelo, puede implantarse en un entorno de producción. El modelo puede ahora hacer predicciones o tomar decisiones basadas en nuevos datos. Los casos de uso más comunes son:

• Sistemas de recomendación: Sugerir productos o servicios a los usuarios.
• Detección de fraude: Identificación de actividades fraudulentas en las transacciones financieras.
• Filtrado de spam: Clasificar los correos electrónicos como spam o no.
  
  

8. Supervisión y mejora continuas

Tras la implantación, el rendimiento del modelo se supervisa continuamente para garantizar que cumple los objetivos empresariales. Con el tiempo, los modelos pueden degradarse debido a cambios en los patrones de datos, también conocidos como deriva de datos. Para mantener un rendimiento óptimo, los modelos deben volver a entrenarse con nuevos datos o ajustarse según sea necesario.

Diferencias clave entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

1. Requisitos de datos

• Aprendizaje automático: Normalmente funciona bien con conjuntos de datos más pequeños. La extracción y selección de características suelen hacerse manualmente.
• Aprendizaje profundo: Requiere grandes cantidades de datos para funcionar eficazmente. El modelo aprende características automáticamente a partir de los datos.
  
  

2. Ingeniería de características

• Aprendizaje automático: Se basa en la ingeniería manual de características, en la que los científicos de datos extraen y seleccionan características relevantes de los datos.
• Aprendizaje profundo: Automatiza la extracción de características, aprendiendo representaciones jerárquicas a partir de datos brutos a través de múltiples capas de la red.
  
  

3. Complejidad del modelo

• Aprendizaje automático: Los modelos suelen ser más sencillos y menos exigentes desde el punto de vista computacional. Pueden constar de menos parámetros y capas.
• Aprendizaje profundo: Los modelos son complejos con muchas capas y parámetros, lo que los hace computacionalmente intensivos y requieren hardware especializado.
  
  

4. Interpretabilidad

• Aprendizaje automático: Los modelos suelen ser más interpretables y fáciles de entender, ya que implican menos capas y algoritmos más sencillos.
• Aprendizaje profundo: Los modelos suelen verse como "cajas negras" debido a su complejidad, lo que dificulta su interpretación y la comprensión de cómo llegan a las decisiones.
  
  

5. Recursos informáticos

• Aprendizaje automático: Normalmente requiere menos potencia de cálculo y puede ejecutarse en CPU estándar.
• Aprendizaje profundo: Requiere recursos computacionales sustanciales, incluyendo GPUs o TPUs, para manejar los cálculos complejos involucrados en el entrenamiento de redes neuronales profundas.
  
  

6. Rendimiento con datos no estructurados

• Aprendizaje automático: Generalmente rinde mejor en datos estructurados con características claramente definidas.
• Aprendizaje profundo: Sobresale en el procesamiento y análisis de datos no estructurados, como imágenes, audio y texto.
  
  

¿Cuál elegir entre ML y Deep Learning?

Elegir entre Aprendizaje automático (ML) y Aprendizaje profundo (DL) depende de varios factores relacionados con el problema que está resolviendo, los datos de que dispone, los recursos disponibles y el nivel de complejidad requerido. Aquí tienes un desglose de las consideraciones clave para ayudarte a decidir qué enfoque se adapta mejor a tus necesidades:

1. Tamaño y calidad de los datos

• Aprendizaje automático:
  • Funciona bien con conjuntos de datos más pequeños.
  • Adecuado cuando los datos están estructurados y no requieren un preprocesamiento exhaustivo.
  • Si se dispone de una cantidad limitada de datos etiquetados, los modelos de ML tradicionales, como los árboles de decisión o los bosques aleatorios, pueden funcionar adecuadamente.
• Aprendizaje profundo:
  • Requiere grandes cantidades de datos para lograr un buen rendimiento, sobre todo en tareas como el reconocimiento de imágenes o de voz.
  • Funciona bien con datos no estructurados como imágenes, vídeos y texto, ya que los modelos de aprendizaje profundo extraen automáticamente características de los datos en bruto.
  • Si se dispone de grandes conjuntos de datos (por ejemplo, millones de registros) y datos no estructurados, el aprendizaje profundo es más eficaz.

Veredicto: Si tiene un conjunto de datos más pequeño y estructurado, opte por ML. Para conjuntos de datos grandes, complejos o no estructurados, el aprendizaje profundo es la mejor opción.

2. Complejidad del problema

• Aprendizaje automático:
  • Ideal para problemas más sencillos o tareas que pueden resolverse con menos capas de abstracción.
  • Algoritmos como la regresión logística, los árboles de decisión y las SVM funcionan bien cuando el problema no requiere aprender patrones intrincados en los datos.
• Aprendizaje profundo:
  • Destaca en problemas complejos que requieren múltiples capas de comprensión, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la clasificación de imágenes, el reconocimiento del habla y la conducción autónoma.
  • Los modelos de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) pueden captar relaciones complejas y rendir mejor en tareas intrincadas.

Veredicto: Para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes o el modelado del lenguaje, se prefiere el aprendizaje profundo. Para tareas más sencillas, como predecir tendencias de ventas o detectar fraudes, el ML tradicional suele ser suficiente.

3. Ingeniería de características

• Aprendizaje automático:
  • Requiere ingeniería de características manual. Esto significa que los científicos de datos tienen que preprocesar y seleccionar manualmente las características relevantes para introducirlas en el modelo. Este proceso puede llevar mucho tiempo, pero puede arrojar resultados interpretables.
• Aprendizaje profundo:
  • Aprende automáticamente las funciones a partir de datos brutos, lo que puede ahorrar mucho tiempo y esfuerzo. Los modelos de aprendizaje profundo pueden descubrir patrones complejos en los datos sin mucha intervención manual.
  • Sin embargo, esto suele hacerse a expensas de interpretabilidad, ya que los modelos de aprendizaje profundo se consideran "cajas negras".

Veredicto: Si desea evitar la ingeniería manual de características y trabajar con datos sin procesar, el aprendizaje profundo es la mejor opción. Para un mayor control sobre las características y una mejor interpretabilidad, ML podría ser una mejor opción.

4. Cómputo y recursos

• Aprendizaje automático:
  • Normalmente requiere menos potencia de cálculo y puede ejecutarse en CPU estándar.
  • Puede implementarse en hardware modesto y es adecuado para proyectos con recursos limitados.
• Aprendizaje profundo:
  • Caro desde el punto de vista informático y requiere importantes recursos de hardware, como GPU potentes o infraestructura en la nube.
  • Los algoritmos de aprendizaje profundo consumen mucho tiempo y energía para su entrenamiento, especialmente cuando se trabaja con modelos y conjuntos de datos muy grandes.

Veredicto: Si tiene recursos informáticos limitados o limitaciones presupuestarias, los modelos de ML tradicionales son más factibles. Para el aprendizaje profundo, necesitarás acceso a GPU y mayor memoria para el entrenamiento.

5. Interpretabilidad y explicabilidad

• Aprendizaje automático:
  • Ofertas mayor interpretabilidad. A menudo se puede entender cómo un modelo de ML llega a una decisión, especialmente con modelos como árboles de decisión, regresión logística o SVM.
  • Importante para sectores como la sanidad, las finanzas o el derecho, donde es crucial comprender el proceso de toma de decisiones.
• Aprendizaje profundo:
  • Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales, suelen considerarse "cajas negras" porque sus procesos de decisión son más difíciles de interpretar.
  • Aunque funcionan bien, puede ser difícil explicar por qué un modelo de aprendizaje profundo hizo una determinada predicción.

Veredicto: Si la interpretabilidad es importante, se prefiere el aprendizaje automático. El aprendizaje profundo es más adecuado cuando se prioriza el rendimiento sobre la transparencia.

6. Tiempo de formación y aplicación

• Aprendizaje automático:
  • Formación y aplicación más rápidas en comparación con el aprendizaje profundo.
  • Dado que los modelos ML son más sencillos y menos intensivos desde el punto de vista computacional, tardan menos en desarrollarse e implantarse.
• Aprendizaje profundo:
  • Tiempos de entrenamiento más largos debido a la complejidad de las redes neuronales y a la gran cantidad de datos necesarios.
  • Los modelos de aprendizaje profundo pueden tardar días o incluso semanas en entrenarse, dependiendo del tamaño del conjunto de datos y de la arquitectura del modelo.

Veredicto: Si necesita una solución rápidamente, ML es más rápido de entrenar y desplegar. Para proyectos a largo plazo en los que el rendimiento pesa más que el tiempo, el aprendizaje profundo puede merecer la inversión.

7. Casos prácticos

• Aprendizaje automático:
  • Análisis predictivo
  • Detección de fraude
  • Filtrado de spam
  • Segmentación de clientes
  • Optimización de precios
• Aprendizaje profundo:
  • Clasificación de imágenes (por ejemplo, reconocimiento facial)
  • Procesamiento del lenguaje natural (por ejemplo, chatbots, traducción)
  • Vehículos autónomos (por ejemplo, coches que se conducen solos)
  • Reconocimiento de voz (por ejemplo, asistentes virtuales como Siri y Alexa)
  • Análisis de imágenes médicas (por ejemplo, detección de tumores)

Veredicto: El aprendizaje automático es ideal para tareas clásicas de análisis predictivo y clasificación, mientras que el aprendizaje profundo brilla en campos de vanguardia como la visión por ordenador, PNLy los sistemas autónomos.

Elegir entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

A la hora de decidir entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo, tenga en cuenta los siguientes factores:

• Disponibilidad de datos: Si dispone de un gran volumen de datos no estructurados, el aprendizaje profundo puede ser más apropiado. Para conjuntos de datos más pequeños y estructurados, el aprendizaje automático tradicional puede ser suficiente.
• Complejidad del problema: Para problemas complejos que requieren representaciones de características sofisticadas, el aprendizaje profundo puede ofrecer un mejor rendimiento. Para tareas más sencillas, los modelos de aprendizaje automático pueden ser suficientes.
• Recursos informáticos: Evalúe el hardware y la potencia computacional disponibles. El aprendizaje profundo requiere recursos importantes, mientras que los modelos de aprendizaje automático son menos exigentes.

Conclusión

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son dos técnicas potentes en el campo de la inteligencia artificial, cada una con sus propios puntos fuertes y aplicaciones. El aprendizaje automático es adecuado para datos estructurados y tareas más sencillas, mientras que el aprendizaje profundo destaca en la gestión de datos no estructurados y problemas complejos. Comprender las diferencias entre estos enfoques puede ayudarle a seleccionar la tecnología adecuada para sus necesidades específicas y aprovechar al máximo el potencial de la IA.

Preguntas más frecuentes

1. ¿Cuál es la principal diferencia entre Machine Learning y Deep Learning?

El aprendizaje automático (AM) implica algoritmos que aprenden de los datos y mejoran su rendimiento a lo largo del tiempo con una intervención humana mínima, normalmente mediante la identificación de patrones. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales con múltiples capas para aprender automáticamente patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos.

2. Cuándo debo utilizar el aprendizaje automático en lugar del aprendizaje profundo?

Utilice el aprendizaje automático cuando tenga un conjunto de datos más pequeño y estructurado, necesite un procesamiento más rápido o cuando la interpretabilidad sea importante. El aprendizaje profundo es más adecuado para grandes conjuntos de datos no estructurados (por ejemplo, imágenes, texto) y tareas complejas como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural (PLN).

3. ¿El aprendizaje profundo supera siempre al aprendizaje automático?

No necesariamente. El Deep Learning destaca con grandes cantidades de datos y tareas complejas, pero el Machine Learning a menudo puede superar al DL en escenarios con conjuntos de datos más pequeños, tareas más simples o cuando los recursos computacionales son limitados.

4. ¿Qué enfoque es más intensivo desde el punto de vista computacional?

El aprendizaje profundo es significativamente más intensivo desde el punto de vista computacional debido a la necesidad de GPU potentes y de un entrenamiento exhaustivo en grandes conjuntos de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático suelen ser más rápidos y requieren menos recursos, por lo que son más adecuados para proyectos con recursos informáticos limitados.

5. ¿Es necesaria la ingeniería de características tanto en Machine Learning como en Deep Learning?

El aprendizaje automático suele requerir una ingeniería de características manual, en la que los científicos de datos seleccionan y optimizan las características relevantes. En el aprendizaje profundo, la extracción de características se automatiza y las redes neuronales aprenden las características relevantes directamente de los datos en bruto.