El machine learning y deep learning son dos conceptos relacionados con la inteligencia artificial. Gracias al desarrollo de la era digital, ambas ramas están adquiriendo una importancia enorme. Pero, ¿en qué consisten?

Antes de explicar estas dos tecnologías, es necesario recordar la definición de su origen: la Inteligencia Artificial. Esta reside en la capacidad de una máquina para procesar los datos que capta, que a la vez son resultantes de experiencias previas. Dicho procesamiento es similar al funcionamiento del cerebro humano, que capta información y la transforma para generar conocimientos.

¿Qué son el machine learning y el deep learning?

En primer lugar, el machine learning, como derivación de la IA, involucra la creación de algoritmos que poseen la capacidad de modificarse a sí mismos sin la presencia humana.

Básicamente, el machine learning es un método de análisis de datos fundamentado en la premisa de que nuestros sistemas obtengan un aprendizaje a partir de esos datos. A través de dicho método, los sistemas podrán identificar patrones y tomar decisiones sin ninguna intervención de nuestra parte.

Deep learning

Por otro lado, el deep learning es un tipo de machine learning cuya función es entrenar a un sistema, para que este pueda aprender por sí mismo. Dicha competencia es posible mediante el reconocimiento de patrones y la ejecución de tareas como las que hacemos los seres humanos. Como dato relevante, esta rama de la IA usa una clase específica de algoritmos, denominados redes neuronales.

Si bien los algoritmos se crean y funcionan de forma similar al machine learning, existen múltiples capas de redes neuronales que se encargan de proporcionar individualmente una interpretación diferente de los datos. Estas redes tienen como propósito intentar imitar la función de las redes neuronales de nuestro cerebro. Esto incluye el reconocimiento de voz, la detección de objetos y la identificación de imágenes. Precisamente, en esta tecnología se basan los asistentes de voz como Alexa de Amazon, o Siri de Apple. Incluso, los sistemas de reconocimiento biométrico de huellas dactilares, rostro, voz, etc., también cuentan con este tipo de tecnología.

Machine learning y  deep learning tienen capacidades distintas

Un modelo de deep learning está diseñado para realizar continuamente los análisis de datos, manteniendo una estructura lógica similar a la de un ser humano. Para lograr este tipo de análisis, el deep learning debe usar unas capas de estructuras algorítmicas, las ya mencionadas redes neuronales artificiales. Estas redes son las que permiten un aprendizaje mucho más avanzado que los modelos básicos de machine learning. De hecho, el deep learning facilita la automatización de los procesos de entrenamiento y es capaz de crear sus propios criterios automáticamente, prescindiendo totalmente de la intervención humana.

En resumen, machine learning y deep learning son casi lo mismo, ya que funcionan de igual manera, pero poseen capacidades diferentes. Aunque los modelos básicos del machine learning están evolucionando continuamente, sus funciones todavía requieren de una monitorización de nuestra parte. Es decir, si un algoritmo de la inteligencia artificial da una predicción incorrecta como resultado, tendremos que intervenir y aplicar los ajustes necesarios. Al contar con este modelo, un algoritmo podrá determinar por su cuenta si una predicción es incorrecta, por medio de su propia red neuronal.

Anomaly Detection Service de Vodafone

Sin embargo, en su forma más avanzada, el machine learning puede tener amplias capacidades. Tal como ocurre con el Anomaly Detection Service, desarrollado por Vodafone y Nokia y ejecutable en Google Cloud. Se trata de un producto que detecta y corrige con rapidez las anomalías de la red antes de que afecten a los clientes de la multinacional de telecomunicaciones. Se espera que este servicio detecte y gestione cerca del 80% de inconvenientes como la congestión e interferencia del sitio móvil o la latencia inesperada, que repercuten en la calidad de la comunicación.

Ventajas del machine learning y deep learning

En la actualidad, gran cantidad de organizaciones cuentan con aplicaciones básicas o avanzadas de Inteligencia Artificial y el uso de estas continúa extendiéndose.

Con independencia del sector productivo o del tamaño de estas empresas, la implementación de esta tecnología ayuda a resolver desde problemas comunes del día a día hasta los más complejos. Por esta razón, esta tecnología tiene un impacto muy positivo en la eficiencia y en la rentabilidad.

En particular, las empresas que gestionan grandes cantidades de datos necesariamente deben apoyarse en machine learning y deep learning; ya que estos recursos pueden emplearse en diferentes ámbitos, desde el financiero y de salud hasta en el marketing y las ventas.

Podemos resumir parte de las ventajas de la IA en estas áreas:

• Velocidad en la gestión y procesamiento de datos e identificación de información relevante.
• Capacidad de análisis del comportamiento del consumidor con mayor precisión.
• Detección y prevención de fraudes, específicamente en el sector bancario y de seguros.

Incluso, el machine learning y el deep learning sustentan la toma de decisiones acertadas en las empresas. Asimismo, incrementan la capacidad de trabajo eficiente e inteligente, disminuyendo el porcentaje de error humano y añadiendo ventajas competitivas.

¿Cómo el machine learning y el deep learning pueden ser útiles en nuestra empresa?

El machine learning y el deep learning contribuyen decisivamente a que nuestra empresa obtenga escalabilidad, mayor rendimiento, ahorro de costes y tiempo. Además, estas tecnologías también pueden aportar los siguientes beneficios:

• Servicio al cliente personalizado. Permite analizar las preferencias de los usuarios, para que se puedan ofrecer productos personalizados automáticamente. De esta manera, se mejora la percepción que los clientes tienen de nuestra empresa, potenciando así la fidelización. Por ejemplo, plataformas como Netflix, YouTube y Spotify utilizan esta tecnología constantemente para sugerirnos otros contenidos con base a los que hemos disfrutado. 
• Automatización de procesos. Por supuesto, una de las contribuciones más relevantes de las dos tecnologías que analizamos es la automatización de las tareas rutinarias. Estas últimas absorben mucho tiempo y esfuerzo del talento humano y no proporcionan valores añadidos. Al hacer uso del machine learning, nuestros sistemas pueden detectar los procesos que deben tratar.
• Reducir errores. El aprendizaje automático de los sistemas de gestión que se aplican en la organización hace que los errores cometidos no se vuelvan a repetir. Mientras más tiempo permanezca en el sistema, más resistente será.
• Acciones preventivas. Basado en lo anterior, las herramientas de aprendizaje automático pueden prevenir fallos y errores. La Inteligencia Artificial puede excluir por sí misma toda acción que comprometa o ponga en riesgo el desarrollo de productos o servicios.

Otros usos importantes

• Ciberseguridad. Sin duda, es significativo el aporte de esta tecnología en la protección de las redes, sistemas y terminales de las organizaciones ante riesgos de ciberataques. Cabe destacar que el malware, en su mayoría, utiliza código similar, por lo que el uso del aprendizaje automático puede evitar su intromisión.
• Detección de fraudes. Gracias a las tecnologías que nos ocupan, es posible detectar con facilidad qué transacciones son legítimas y cuáles no. Incluso es viable desvelar la mala administración de recursos. Tal función es viable cuando se asigna un patrón a los movimientos financieros.
• Diagnósticos médicos. Al ser implementado en las herramientas tecnológicas del sistema de salud, estas tecnologías ayudan a las aseguradoras a ser más intuitivas acerca de los posibles problemas de salud, según la frecuencia de las consultas médicas. Aparte de eso, estas tecnologías permiten ofrecer costes más razonables, recomendar diferentes opciones de medicamentos, entre otros.
• Mejora la seguridad e integridad de la información. El almacenamiento en la nube es otro servicio que facilita estas dos vertientes de la IA.

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