Hay muchas palabras de moda: aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc. Aunque suenan similares, difieren considerablemente. Estamos aquí para definirlas, hablar sobre sus similitudes y diferencias, y asegurarnos de que domines el tema al finalizar este artículo.
Antes de llegar, es importante entender que tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son dos enfoques para crear inteligencia artificial.
¿Qué es el aprendizaje automático?
¿Cuál es nuestra definición de aprendizaje automático? “Aprendizaje automático” es un término relativamente amplio que abarca métodos diseñados para crear la inteligencia artificial partiendo de datos.Los algoritmos de aprendizaje automático suelen dividirse en dos categorías: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En ambos casos, se utilizan grandes cantidades de datos para entrenar modelos para extraer patrones y relaciones significativos. Los modelos entrenados se pueden aplicar a nuevos datos o tareas.
El aprendizaje automático engloba varios algoritmos y técnicas, incluido el subconjunto de técnicas denominado “aprendizaje profundo”. En este artículo, y como sucede de forma coloquial, consideraremos que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son dos enfoques distintos de entrenamiento de modelos para hacer predicciones y/o tomar decisiones basadas en datos.
Ejemplos reales de aprendizaje automático
El aprendizaje automático se utiliza con mucha más frecuencia de la que imaginas. Solía ser una competencia especializada, pero, con la llegada de potentes herramientas como PyTorch y TensorFlow, muchos más ingenieros de software y científicos de datos han comenzado a implementar estas técnicas en sus proyectos. Te mostramos algunos ejemplos de cómo se usa para mejorar nuestras vidas:
Detección de spam: los modelos de aprendizaje automático analizan el contenido del correo electrónico para clasificarlo como spam o no spam. Esto ayuda a filtrar los mensajes no deseados y mantener la bandeja de entrada despejada.
Sistemas de recomendación: ¿usas redes sociales? ¿Utilizas alguna aplicación de streaming? Si es así, hay modelos de aprendizaje automático que utilizan tus preferencias y comportamientos para ofrecerte mejores recomendaciones.
Diagnóstico médico: ahora los médicos tienen acceso a herramientas donde introducir los síntomas, los resultados de las pruebas y las imágenes para ayudar a diagnosticar enfermedades. ¿Cómo te quedas?
Detección de fraude: los bancos emplean modelos de aprendizaje automático para analizar constantemente las cuentas y las transacciones de los usuarios en busca de comportamientos inusuales con el fin de evitar fraudes como robos de identidad o estafas con tarjetas de crédito.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Las redes neuronales y el aprendizaje profundo van de la mano. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza unas herramientas llamadas “redes neuronales artificiales” para aprender de los datos. Las redes neuronales utilizan múltiples capas interconectadas de neuronas artificiales (continuando con la metáfora del cerebro) o nodos entrenados para sintetizar patrones de mayor nivel en los datos. El aprendizaje profundo se considera un método más potente de aprendizaje automático, ya que sirve para extraer información significativa de conjuntos de datos más grandes y para resolver problemas más complejos. En consecuencia, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere una potencia y unas capacidades computacionales notablemente superiores.
Ejemplos reales de aprendizaje profundo
Utilizamos el aprendizaje profundo cuando el problema es más complejo y requiere más entrenamiento y procesamiento del que la técnica estándar de aprendizaje automático es capaz. Con “complejo” no nos referimos a algo como viajar al espacio: cosas tan sencillas para los humanos como reconocer formas y objetos es una tarea extremadamente difícil para las máquinas. Veamos un ejemplo.
Supón que estás entrenando un modelo de aprendizaje automático y un modelo de aprendizaje profundo para reconocer una casa. Un modelo de aprendizaje automático podría considerar que una estructura grande y rectangular sobre el suelo es una casa. Sin embargo, un modelo de aprendizaje profundo definiría como casas las estructuras con ventanas, puertas y tejado. Si les proporcionas una foto de una casa bocabajo, es posible que el modelo de aprendizaje automático no pueda deducirlo debido a la posición del suelo y el cielo. Por su parte, el algoritmo de aprendizaje profundo reconocería las ventanas, las puertas y el tejado y, por tanto, concluiría correctamente que el objeto de la foto es realmente una casa.
¿Qué más pueden hacer los modelos de aprendizaje profundo? Te mostramos otros ejemplos:
Procesamiento del lenguaje natural: ¿has oído hablar de ChatGPT? Los lenguajes son increíblemente ricos y complejos, pero los modelos de aprendizaje profundo son capaces de consumir y sintetizar el lenguaje como ninguna otra técnica hasta la fecha.
Conducción autónoma: ¡el futuro ya está aquí! Muchos fabricantes de automóviles (no solo Tesla) ya ofrecen software de conducción autónoma. En condiciones adecuadas, puedes soltar el volante y dejar que el coche te lleve a tu destino. Los modelos de conducción autónoma no harán más que mejorar y es de esperar que todos los coches los incorporen de serie próximamente.
Descubrimiento de fármacos: la ciencia nunca es fácil, así que las empresas farmacéuticas emplean modelos de aprendizaje profundo que analizan grandes conjuntos de datos químicos para identificar posibles candidatos a fármacos y acelerar su proceso de descubrimiento.
¿Cómo me convierto en un experto?
Llegar a ser un experto en aprendizaje automático o aprendizaje profundo requiere una combinación de experiencia, conocimientos, curiosidad y habilidades. No se necesita ningún título, pero la formación a través de un bootcamp o algún curso académico resulta definitivamente útil para desarrollar unas bases de conocimiento sólidas que nos sirvan para dar el salto. Estos son los pasos que te aconsejamos para convertirte en un experto en aprendizaje automático:
Desarrolla una base matemática sólida: el aprendizaje automático es una rama de la informática y, como tal, requiere una base matemática sólida. No necesitas un grado en Matemáticas para empezar, pero debes sentirte cómodo con temas como el álgebra lineal, el cálculo, la probabilidad y la estadística. Si aún no es tu caso, no te preocupes: puedes iniciarte en el mundo del aprendizaje automático igualmente y aprender la teoría sobre la marcha.
Aprende a programar: aunque el aprendizaje automático es teórico, es una disciplina totalmente aplicada. La mejor forma poner en práctica el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo es con Python. La inmensa mayoría de la comunidad de programadores utiliza Python y bibliotecas como Pandas, scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
Practica tus habilidades: practicar es fundamental. Hay muchos conjuntos de datos gratuitos a disposición del público que puedes utilizar para poner en práctica técnicas de aprendizaje automático. La experiencia práctica te ayuda a entender mejor los conocimientos y a desarrollar más habilidades de resolución de problemas.
Sé activo en la comunidad: para ser considerado un experto, hay que estar al día de las últimas tendencias y novedades. Estar en contacto con profesionales en el campo, asistir a eventos del sector y leer artículos académicos son formas de mantenerse actualizado.
Apuesta por temas avanzados: cuando tengas una base sólida, puedes explorar temas avanzados como el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo, la visión artificial o el procesamiento del lenguaje natural. Céntrate en lo que más te interese.
¿Cuál es mejor? Aprendizaje automático o aprendizaje profundo
Ninguno es mejor o peor. Los pros y los contras de cada enfoque dependen en gran medida del conjunto de problemas que desees resolver. En general, el aprendizaje automático es una buena opción para problemas que se pueden resolver con algoritmos relativamente simples, mientras que el aprendizaje profundo es más recomendable para problemas que requieren un análisis más complejo y pueden beneficiarse de la potencia de las redes neuronales. Veamos ejemplos de uso en los que el aprendizaje automático es más recomendable que el profundo y viceversa.
El aprendizaje automático es mejor si...
El conjunto de datos es pequeño: los algoritmos de aprendizaje automático pueden entrenar modelos con muchos menos datos de los que imaginas.
Hay que interpretar los resultados: los modelos de aprendizaje profundo suelen ser cajas negras; si necesitas entender los resultados del modelo, un enfoque con aprendizaje automático resultará más aconsejable.
Necesitas hacer predicciones rápidamente: entrenar modelos de aprendizaje automático es mucho más rápido, ya que requieren menos datos y menos potencia de procesamiento.
El aprendizaje profundo es mejor si...
El conjunto de datos es grande: los algoritmos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos.
Necesitas hacer predicciones más exactas: no estamos afirmando que los modelos de aprendizaje automático no sean precisos; sin embargo, un modelo de aprendizaje profundo puede ser más aconsejable.
Hay que resolver un problema complejo: algunos algoritmos de aprendizaje automático tradicionales pueden tener dificultades para encontrar patrones en conjuntos de datos complejos. En este caso, decántate por un modelo de aprendizaje profundo.
Al final, la elección de una técnica u otra depende del problema específico que se intenta resolver. Si no estás muy seguro de cuál sería más recomendable en tu caso, puedes consultarlo con un científico de datos o un experto en aprendizaje automático.
Pese a todas las innovaciones que estamos viendo en una amplia gama de sectores, el aprendizaje automático es probablemente el campo más emocionante de la actualidad. Si quieres estar a la vanguardia de la innovación, desatar todo el potencial de los datos y tener un impacto significativo en el mundo, el mejor punto de partida es inscribirte en uno de los bootcamps de Ironhack. Disfruta del viaje, aprovecha la oportunidad y adquiere las habilidades y conocimientos necesarios para adentrarte en el universo del aprendizaje automático. ¿A qué estás esperando?
