Muchos de nosotros ya conocemos el Machine Learning (ML) y el Deep Learning (DL), siendo estos aliados fundamentales para las organizaciones que buscan transformar sus datos en decisiones inteligentes, sin embargo, ¿conocemos qué las distingue?
Aunque están estrechamente relacionados, sus diferencias en arquitectura, capacidades y requerimientos hacen que cada uno sea más adecuado para ciertos escenarios empresariales.
¿Qué es Machine Learning?
El Machine Learning se basa en algoritmos capaces de aprender patrones a partir de datos estructurados. Entre sus técnicas más comunes están: regresión logística, árboles de decisión, random forest y Support Vector Machines
Estos modelos requieren entrenamiento con datos etiquetados y tienden a ofrecer resultados explicables y con menor demanda computacional.
Ventajas de ML:
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Menor necesidad de datos masivos
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Fácil interpretación de los resultados
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Implementación más rápida y menos costosa
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¿Cuándo usar Machine Learning?
Cuando se trabaja con datos tabulares estructurados y en sectores donde la explicabilidad es clave (como banca o salud).
Es muy común para tareas como predicción de ventas, detección de abandono de clientes (churn) y Scoring crediticio.
¿Qué es Deep Learning?
Por su parte, el Deep Learning es una rama avanzada del ML que utiliza redes neuronales profundas para resolver problemas complejos.
Estas redes son capaces de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos, especialmente no estructurados, como imágenes, videos, texto o sonido. Estas unas tecnologías clave como: redes neuronales convolucionales (CNNs) para imágenes, redes recurrentes (RNNs) para secuencias o texto y transformers para procesamiento de lenguaje natural (como ChatGPT).
Ventajas de DL:
Mayor precisión en problemas complejos
Capacidad de aprendizaje automático sin intervención humana
Ideal para trabajar con big data y datos no estructurados
¿Cuándo usar Deep Learning?
Su uso es muy común para reconocimiento de voz o facial, en sistemas de recomendación avanzados (como en e-commerce o entretenimiento), cuando se cuenta con grandes volúmenes de datos sin estructura clara o en aplicaciones que requieren procesamiento de lenguaje natural o visión por computadora.
Factores clave para decidir entre ML y DL
Aquí te contamos qué los hace diferentes y de esta manera saber cuál es el más apropiado para tus proyectos.
Ya que conocemos entre estas dos opciones, Machine Learning y Deep Learning, su elección debe ser estratégica, basada en los objetivos del negocio, el tipo de datos disponible, los recursos técnicos y la necesidad de interpretar los resultados.
Ambas tecnologías son potentes, y su correcta implementación puede marcar la diferencia en la eficiencia, innovación y competitividad de una organización. ¿Quieres que te acompañemos en su definición?
