Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning

Machine learning y deep learning son subcampos de la inteligencia artificial que se utilizan para desarrollar sistemas capaces de aprender y tomar decisiones basadas en datos. Aunque están relacionados, tienen diferencias clave en su enfoque, complejidad y aplicaciones.

¿Qué es Machine Learning?

Machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de datos sin estar explícitamente programadas para realizar tareas específicas. En ML, los modelos utilizan algoritmos para identificar patrones en los datos, mejorar su rendimiento con el tiempo y realizar predicciones o clasificaciones. Los algoritmos de ML pueden ser supervisados (con etiquetas) o no supervisados (sin etiquetas), y se utilizan en diversas aplicaciones como la predicción de tendencias, reconocimiento de voz, y sistemas de recomendación.

¿Qué es Deep Learning?

Deep learning (DL) es un subcampo más avanzado del machine learning que utiliza redes neuronales profundas, estructuras inspiradas en el cerebro humano, para procesar grandes volúmenes de datos. A diferencia del machine learning tradicional, en el que los algoritmos pueden requerir intervención humana para seleccionar las características relevantes de los datos, el deep learning puede automatizar este proceso, logrando mayor precisión en tareas como el reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y análisis de grandes bases de datos.

Algunos ejemplos