Machine Learning o Deep Learning: ¿Cuál es la elección correcta?

EYNG, 20/09/2023. En la era de la transformación digital, las organizaciones se encuentran ante la necesidad de adoptar tecnologías de inteligencia artificial para mantenerse competitivas. Dos de las opciones más destacadas son el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL). Estas disciplinas están revolucionando la forma en que las empresas operan y toman decisiones.

En ese sentido, Marco Antonio Valentín, Digital Practice Lead & Software Architect de Softtek, señala que comprender estas disciplinas, así como sus diferencias y similitudes, es clave para determinar cuál es la más adecuada para una compañía.

Aprendizaje automático en acción

El Machine Learning se emplea ampliamente en organizaciones para una variedad de tareas, desde la clasificación hasta la detección de anomalías. Esto incluye aplicaciones como chatbots, vehículos autónomos y robots inteligentes. En el sector financiero, el ML es fundamental para la detección de fraudes y análisis de riesgo crediticio, mientras que en el comercio, se utiliza para el marketing predictivo y la optimización de precios. En logística, ayuda en la gestión de inventarios y la optimización de rutas, y en agricultura, permite hacer predicciones de rendimiento de cultivos y detección de enfermedades en plantas.

En el entretenimiento, el ML se utiliza en la recomendación de contenido personalizado y la creación de experiencias interactivas. En educación, ayuda en la personalización de contenidos educativos y la detección temprana de estudiantes en riesgo.

Aprendizaje profundo: Una subdisciplina poderosa

El Deep Learning, por otro lado, es una subdisciplina del Machine Learning basada en redes neuronales profundas. Se destaca en tareas que involucran el reconocimiento de patrones en grandes volúmenes de datos no estructurados. Sin embargo, a diferencia del ML, el DL requiere algoritmos más complejos y hardware especializado como GPU.

Ejemplos de aplicaciones del DL incluyen la formación de robots para tareas precisas en empresas, la predicción de precios y comportamientos de mercado en finanzas, y el análisis automático de contratos y documentos a partir de datos no estructurados. En el campo de la salud, se utiliza para el reconocimiento de imágenes médicas y la predicción de epidemias.

Consejos para el éxito con ML y DL

Para tener éxito en la implementación de ML y DL, las empresas deben construir una cultura Data-Driven, gestionar el cambio de manera efectiva y fomentar la capacitación continua. Es esencial asociarse con expertos en la materia y comprender que la implementación es un proceso continuo.

“Por último, es importante mencionar que la elección entre ML y DL debe basarse en las necesidades específicas de cada empresa y su capacidad para gestionar recursos y datos. Ambas tecnologías tienen un papel vital en la transformación digital y seguirán siendo relevantes en el futuro de la inteligencia artificial”, subraya Valentín.

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