Machine Learning, Deep Learning
Cada minuto se recopila una gran cantidad de información sobre las personas a través de redes sociales, hardware y software, registro, uso de aplicaciones y cookies de sitios web. Esta información es muy valiosa para las empresas en todos los niveles dado que trae beneficios como conocer mejor a sus clientes para mejorar el servicio, descubrir clientes potenciales y nuevas estrategias para crecer en el mercado.
La inteligencia artificial (AI) brinda diferentes opciones para analizar los datos recolectados e identificar patrones de comportamiento y tendencias; técnicas de machine learning como aprendizaje supervisado y no supervisado son algunas de estas opciones. El aprendizaje supervisado, es relativamente rápido y requiere menos poder de cómputo que algunas otras técnicas, sin embargo, tiene un inconveniente para las aplicaciones de la vida cotidiana, el problema es que todos estos datos no están etiquetados y no se pueden usar para entrenar estos algoritmos, se necesitaría una persona para etiquetar los datos, lo cual toma tiempo y es costoso. Es allí donde entra deep learning para ofrecer soluciones a las empresas aprovechando uno de sus activos más importantes en la actualidad, los datos. Ahora, ¿Qué diferencia hay entre machine learning y deep learning? Primero veremos algunas definiciones.
- Artificial Intelligence (Inteligencia artificial): Son técnicas que permiten que una computadora imite el comportamiento humano.
- Machine learning (Aprendizaje de máquina): Es un conjunto de algoritmos entrenados con datos que hacen posible la imitación de la forma como aprendemos los humanos. Para probar la precisión del modelo, el conjunto de datos se divide en datos de entrenamiento y datos de prueba. Las técnicas de machine learning permiten reconocer patrones entre los datos para realizar una clasificación o predicción basados en las características comunes encontradas.
- Deep learning (Aprendizaje profundo): Es un tipo de machine learning inspirado en la estructura del cerebro humano y la conexión de las neuronas. Deep learning lleva a cabo este proceso utilizando una red neuronal artificial que se compone de varios niveles, también llamados capas que a su vez están conformados por nodos. La red aprende algo simple en el nivel inicial y luego envía esta información al siguiente nivel, el siguiente nivel toma esta información simple, la convierte en algo que es un poco más complejo y la pasa al tercer nivel, este proceso continúa a medida que cada nivel construye algo más complejo a partir de la entrada que recibió del nivel anterior.
Pasos para implementar Machine learning:
- Recolección de datos.
- Selección de datos.
- Análisis de datos.
- Entrenamiento de algoritmos.
- Prueba de algoritmos.
- Uso de algoritmo para predecir y/o clasificar. Su precisión depende del caso de aplicación.
Pasos para implementar Deep learning:
- Recolección de datos.
- Entrenamiento de algoritmos.
- Prueba de algoritmos.
- Uso de algoritmo para predecir y/o clasificar. Su precisión depende del caso de aplicación.
La precisión de cada modelo sea de machine learning o deep learning depende entre otros factores de la calidad de los datos de entrenamiento, la cantidad de datos, tener un objetivo claro del caso de estudio y la infraestructura requerida para un buen procesamiento. Ambas técnicas son buenas alternativas para creación de modelos de predicción y clasificación, cada una tiene sus ventajas y desventajas dependiendo del campo de aplicación.
