Deep learning vs machine learning: impulsa tu negocio con IA

La batalla deep learning vs machine learning aparece cada vez con más frecuencia en todos los sectores corporativos. A su vez, las expectativas del mercado de aprendizaje automático, aprendizaje máquina y otras soluciones de IA son aún más prometedoras. 

En este sentido, se espera que el mercado global de inteligencia artificial alcance los 2025 millones de dólares para 2030.

Estas tecnologías son una ventaja competitiva y quienes no saben cómo usarlas pueden perder clientes en el camino. En efecto, el número de organizaciones que invierten más del 30% de sus presupuestos en IA duplicará este 2024.

 Si también quieres sacar provecho de estas tendencias, estás en el sitio correcto. Aquí aprenderás qué es machine y deep learning, y cuáles son las diferencias clave entre ambos conceptos.

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En este artículo aprenderás:

• ¿Qué es machine learning?
• ¿Qué es deep learning?
• ¿Cuáles son las diferencias entre deep learning y machine learning?

¿Qué es machine learning?

El machine learning es una aplicación de inteligencia artificial que incluye algoritmos que analizan datos, aprenden con ellos y luego aplican lo descubierto para tomar decisiones informadas. En otras palabras, permite a las máquinas aprender cosas para las que no fueron programadas expresamente.

Decir que algo es capaz de aprendizaje automático significa que realiza una función con los datos proporcionados y mejora progresivamente con el tiempo. 

Ahora que sabes qué es machine learning, notarás que este aprendizaje impulsa todo tipo de tareas automatizadas en múltiples industrias. Desde la detección de fraudes en servicios financieros hasta el diagnóstico de pacientes en hospitales.

Este tipo de tecnología simula un asistente personal virtual altamente inteligente, cuyas sugerencias y recomendaciones se basan en datos.

Descubre también cómo se aplica la inteligencia artificial y machine learning en el servicio al cliente. 

Ejemplos de machine learning o aprendizaje automático

Un ejemplo sencillo de aprendizaje automático es un servicio de transmisión de música bajo demanda, como Spotify, Deezer o Tidal.

Para que la plataforma tome una decisión sobre qué nuevas canciones o artistas recomendar a un oyente, los algoritmos de aprendizaje automático asocian las preferencias del usuario con otros que tienen un gusto musical similar.

Lo mismo ocurre con un servicio de transmisión de películas y series a demanda como Netflix, Amazon Prime, HBO Go o Disney+. Cuantos más títulos mires, más aprenderá la plataforma sobre lo que te gusta. 

A partir de ahí, puede identificar otros programas similares y hacerte sugerencias personalizadas. Como los humanos, las máquinas pueden aprender de diferentes formas y cada una tiene su propio conjunto de trucos específicos.

¿Qué es deep learning?

El deep learning o aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning que estructura algoritmos en capas para crear una “red neuronal artificial”. Esta permite que aprenda y tome decisiones inteligentes por sí misma.

Un modelo de deep learning está diseñado para analizar continuamente datos con una estructura lógica similar a la forma en que un humano sacaría conclusiones. 

Esta red neuronal artificial está inspirada en el cerebro humano, lo que conduce a un proceso de aprendizaje mucho más profundo que las soluciones de aprendizaje automático.

El desafío es hacer que este tipo de inteligencia artificial llegue a las conclusiones correctas.

Ejemplos de deep learning o aprendizaje profundo

Los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Cortana son ejemplos de deep learning, ya que pueden reconocer tu voz, comprender un comando y realizar una acción específica.

Las herramientas de reconocimiento facial, ya sea en sistemas de vigilancia, filtros de Instagram o etiquetas de amigos de Facebook, también son ejemplos de aprendizaje profundo. Las personas cambian su apariencia a lo largo de sus vidas y la máquina necesita “adaptar su mirada” para reconocer su identidad.

Los coches autónomos, es decir, autos sin conductores, son una de las aplicaciones más fascinantes del deep learning. A partir del conocimiento y la experiencia de personas reales, se los capacita para actuar en diferentes escenarios del mundo, como señales de tráfico y peatones en la calle.

Pero si estos ejemplos de aprendizaje profundo todavía parecen fuera de tu alcance, piensa en los chatbots, que probablemente utilizaste alguna vez al buscar soporte en línea. Programados con algoritmos sofisticados, son capaces de ofrecer respuestas personalizadas y optimizar el servicio al cliente.

Otro ejemplo que seguramente conoces es el de Chat GPT, que utiliza una arquitectura de deep learning entrenada con grandes cantidades de datos para entender y generar texto de manera coherente y contextual.

Aprende los 5 beneficios de implementar un chat de inteligencia artificial. 

Deep learning vs machine learning: ¿cuáles son las diferencias?

Ahora que ya sabes qué es machine learning y qué es deep learning, debes conocer cuáles son las diferencias entre los dos tipos de aprendizaje. La respuesta corta es deep learning es un tipo de machine learning.

Más específicamente, el aprendizaje profundo (deep learning) se considera una evolución del aprendizaje automático (machine learning). Es como un niño que creció y adquirió habilidades más elaboradas. 

Por lo tanto, cuando pensamos en la comparación deep learning vs machine learning, la principal diferencia es la capacidad de acción o nivel de autonomía de la tecnología. 

Si bien los modelos básicos de machine learning se vuelven progresivamente mejores en cualquier función, aún necesitan cierta orientación. Si un algoritmo de IA devuelve una predicción inexacta, entonces un ingeniero debe intervenir y hacer ajustes.

Con un modelo de deep learning, un algoritmo determina por sí mismo si una predicción es precisa o no a través de su propia red neuronal. Es decir, aprende a través de su propio método de computación, como si tuviera un cerebro propio.

¡Así de simple tienes la diferencia de deep learning vs. machine learning!

Deep learning vs machine learning en el servicio al cliente

Según CX Trends 2024 de Zendesk, el 70% de los líderes de CX planean integrar la IA generativa en muchos de sus puntos de contacto en los próximos dos años. No es difícil imaginar por qué: el 70% piensa que los bots serán arquitectos de recorridos del cliente altamente personalizados.

En este sentido, las aplicaciones de inteligencia artificial se utilizan para impulsar el autoservicio, aumentar la productividad de los agentes y hacer que los flujos de trabajo sean más confiables.

Un gran ejemplo es el IA para el servicio de atención al cliente de Zendesk, que incorpora un modelo de deep learning para comprender el contexto de un ticket de soporte y aprender qué artículos del centro de ayuda debe sugerir a un cliente.

Este recurso es parte de la solución completa de servicio al cliente de Zendesk, con la que puedes:

• brindar soporte en cualquier canal (mensajería, chat en vivo, redes sociales, correo electrónico o teléfono);
• permitir que los clientes resuelvan sus problemas a su propio ritmo con el autoservicio;
• ofrecer un toque personal a gran escala con bots basados en la inteligencia artificial;
• acceder a planes que se adapten al crecimiento de tu empresa;
• aumentar la eficiencia de los agentes con herramientas de colaboración y administración del conocimiento.

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