{"id":2178,"date":"2022-02-16T12:12:18","date_gmt":"2022-02-16T11:12:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/"},"modified":"2023-10-31T17:30:44","modified_gmt":"2023-10-31T16:30:44","slug":"machine-learning-vs-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning vs Deep Learning, \u00bfqu\u00e9 son? \u00bfC\u00f3mo funcionan?"},"content":{"rendered":"<p>\u00a1Hola Nitroamig@s! Seguimos una semana m\u00e1s con vosotros, y ahora toca hablar de algo muy interesante. En cuanto se oyen estos t\u00e9rminos autom\u00e1ticamente nos explota el cerebro, pero hoy os los vamos a explicar de forma r\u00e1pida y sencilla. Machine Learning vs Deep Learning, \u00bfqu\u00e9 son? \u00bfC\u00f3mo funcionan?<\/p><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_81 ez-toc-wrap-left counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de Contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #ff5124;color:#ff5124\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #ff5124;color:#ff5124\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"#\" data-href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/#Inteligencia_Artificial\" >Inteligencia Artificial<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"#\" data-href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/#Machine_Learning_vs_Deep_Learning\" >Machine Learning vs Deep Learning<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"#\" data-href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/#Machine_Learning\" >Machine Learning<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"#\" data-href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/#Ejemplo_y_limitaciones\" >Ejemplo y limitaciones<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"#\" data-href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/#Deep_Learning\" >Deep Learning<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"#\" data-href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/#Ejemplo_y_limitaciones-2\" >Ejemplo y limitaciones<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"#\" data-href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/#Conclusiones\" >Conclusiones<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p>\u00a1Vamos a verlo!<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/mindblow-mind-explosion.gif\" alt=\"Mindblow Mind Explosion GIF - Mindblow Mind Explosion Mind Blown - Descubre &amp;amp; Comparte GIFs\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Inteligencia_Artificial\"><\/span>Inteligencia Artificial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los robots inteligentes y las ramas h\u00edbridas de estas con humanos como los androides y <em>cyborgs<\/em> llevan acompa\u00f1\u00e1ndonos mucho tiempo en la literatura y el cine. No obstante, fue en la d\u00e9cada de 1950 cuando se empezaron a crear las primeras inteligencias artificiales.<\/p>\n<p>Eran ordenadores enormes a la par que primitivos, y <strong>se experimentaba con ellos para ver si pod\u00edan llegar a superar la mente humana.<\/strong> De aquellos intentos recordamos las competiciones para ver qui\u00e9n resolv\u00eda antes problemas matem\u00e1ticos, o las ya famosas partidas de ajedrez que nos dejaban boquiabiertos.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Deep Blue vs Kasparov: How a computer beat best chess player in the world - BBC News\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/KF6sLCeBj0s?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>Al fin y al cabo, <strong>una inteligencia artificial se podr\u00eda resumir en una m\u00e1quina creada para imitar el comportamiento humano o emular nuestra forma de pensar.<\/strong>\u00a0Claro est\u00e1, supone una visi\u00f3n muy limitada, ya que la m\u00e1quina no pod\u00eda ir m\u00e1s all\u00e1 que lo que sus creadores le dejaban o eran capaces de discernir.<\/p>\n<p>Una vez que los humanos nos resignamos al casi infinito potencial de las IA, comenzamos a dar pasos de gigante. Actualmente, y en los \u00faltimos 10 a\u00f1os, no solo la tecnolog\u00eda de estas ha aumentado. Se trata del \"libre albedr\u00edo\" que se les est\u00e1 dando para que aprendan, <a href=\"https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/2022-02-03\/deepmind-desarrolla-un-sistema-de-inteligencia-artificial-capaz-de-programar-de-forma-creativa.html\">lo cual nos ha hecho avanzar d\u00e9cadas en este campo.<\/a><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Machine_Learning_vs_Deep_Learning\"><\/span>Machine Learning vs Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Lo primero que hay que aclarar, es que no son sistemas enfrentados. Ponemos nuestro cl\u00e1sico \"vs\" por la serie del blog, pero realmente no es ninguna competici\u00f3n. De hecho, <strong>el Deep Learning es una evoluci\u00f3n del Machine Learning.<\/strong> Digamos que es el siguiente salto que deb\u00edan dar las inteligencias artificiales para ser m\u00e1s eficientes.<\/p>\n<p>As\u00ed pues, os comentamos de forma sencilla en qu\u00e9 consisten cada uno.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Machine_Learning\"><\/span>Machine Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Se trata de <strong>un compendio de algoritmos matem\u00e1ticos<\/strong> cuya funci\u00f3n es conseguir una inteligencia artificial funcional. Es decir, se juntan miles, o millones de datos concretos que interesan que tenga la IA y se conectan entre s\u00ed, como un \u00e1rbol con millones de ramas. La IA, creada con toda esta informaci\u00f3n, <strong>usar\u00e1 sus datos para tomar una decisi\u00f3n \"l\u00f3gica\",<\/strong> tal y como har\u00eda una persona.<\/p>\n<p>Esperamos que con este dibujo os ayude un poco m\u00e1s a comprenderlo. No se trata de leer todo lo que pone ah\u00ed, sino que ve\u00e1is un tipo de estructura que puede tener el sistema de aprendizaje de una IA. Con todas estas variantes y datos, cuando se le presente un problema, <strong>la IA usar\u00e1 toda esta informaci\u00f3n para lograr una soluci\u00f3n con la informaci\u00f3n de la que dispone.<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Machine-Learnig-Tree-example.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6883\" src=\"https:\/\/www.nitro-pc.es\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Machine-Learnig-Tree-example.png\" alt=\"\" width=\"1400\" height=\"662\" \/><\/a><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ejemplo_y_limitaciones\"><\/span>Ejemplo y limitaciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>\u00bfQuer\u00e9is un ejemplo? Vamos a imaginar que quieres crear una IA que detecte coches y sepa diferenciarlo de las personas. Tendr\u00e1s que crear una base de datos con miles y miles de im\u00e1genes de coches y de personas indic\u00e1ndole cu\u00e1l es cu\u00e1l y por qu\u00e9 lo es. Adem\u00e1s, tendr\u00e1s que dar detalles diferenciadores de uno y otro. Por ejemplo, los coches tienen ruedas negras y redondas, mientras que las personas, no. De esta forma, <strong>tras analizar miles de fotos, aprender\u00e1 a diferenciar qu\u00e9 es un coche de una persona.<\/strong><\/p>\n<p>Ahora bien, \u00bfy si le pones una foto de una persona yendo en una bicicleta o en una moto? \u00bfY si pones una foto de una persona que usa una silla de ruedas? Si no has dado pautas muy claras a tu IA, cometer\u00e1 errores de identificaci\u00f3n en situaciones concretas. <strong>Aunque acierte un 96% de las veces, fallar ese 4% puede ser un problema.<\/strong> Si quer\u00e9is saber lo desastroso que puede resultar una IA poco pulida, <a href=\"https:\/\/www.bbc.com\/mundo\/noticias\/2016\/03\/160325_tecnologia_microsoft_tay_bot_adolescente_inteligencia_artificial_racista_xenofoba_lb\">pod\u00e9is leer lo que le sucedi\u00f3 a Microsoft.<\/a><\/p>\n<p>Es por m\u00faltiples limitaciones educacionales que se desarroll\u00f3 el nuevo sistema, el <strong>Deep Learning.<\/strong><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Deep_Learning\"><\/span>Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Este s\u00ed es un poco m\u00e1s complicado de explicar, pero es igual de f\u00e1cil de entender. Si el Machine Learning se asemeja a un \u00e1rbol, <strong>el Deep Learning ser\u00eda una fusi\u00f3n entre una telara\u00f1a y un rascacielos.<\/strong> Decenas, o cientos de pisos, y en cada uno de ellos una enorme tela de ara\u00f1a. Esto es as\u00ed porque ya no solo se trata de imitar el razonamiento humano, sino la estructura de nuestro cerebro. Por esta raz\u00f3n se crean las llamadas \"redes neuronales\" con las que ahora trabajan las IA m\u00e1s avanzadas.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/j.gifs.com\/qxYAk3.gif\" alt=\"Cortocircuito datos, m\u00e1s datos! animated gif\" \/><\/p>\n<p>No se trata solamente de darles la informaci\u00f3n como en el caso anterior, sino que ya no hace falta decirle las diferencias entre una persona y un coche. La IA, tras ver millones de fotos, <strong>sabr\u00e1 por s\u00ed misma, sin que le digamos nada, diferenciarlos correctamente.<\/strong> Con esto se busca conseguir que la IA tenga su propia percepci\u00f3n e instinto. Por ejemplo, ver\u00e1 que todos los humanos tienen nariz, mientras que los coches no.<\/p>\n<p>Gracias a estos avances, <strong>se intenta que la m\u00e1quina sea capaz de tener creatividad propia, as\u00ed como \"sentimientos\".<\/strong> Y es en esto \u00faltimo donde m\u00e1s existe la dificultad.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Cozmo, la mascota rob\u00f3tica que tiene emociones\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/20dErCwfxTY?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ejemplo_y_limitaciones-2\"><\/span>Ejemplo y limitaciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p>En cuanto a las limitaciones, lamentablemente <strong>las \u00fanicas que tiene son las que le ponen los humanos.<\/strong> Es decir, al tratar de darle una \u00e9tica y moral subjetivas a gusto de los autores, la IA tendr\u00e1 perspectivas condicionadas por estos. El hecho de que una IA alcance una inteligencia tan desarrollada que no se pueda controlar, <a href=\"https:\/\/www.sdpnoticias.com\/tecnologia\/una-inteligencia-artificial-descontrolada-podria-violar-los-derechos-humanos-advierte-onu\/\">es un temor m\u00e1s que fundamentado y que hasta ha se\u00f1alado la ONU.<\/a><\/p>\n<p>El ejemplo m\u00e1s cl\u00e1sico es el de las decenas y decenas de novelas y pel\u00edculas en las que las m\u00e1quinas llegan a la conclusi\u00f3n de que lo mejor para salvar el planeta es acabar con los humanos. Tambi\u00e9n se dice que cuando una m\u00e1quina sea capaz de fabricar a otras m\u00e1quinas y dirigirlas, acabar\u00eda por desacatar la producci\u00f3n controlada. Otra de las teor\u00edas es que <strong>podr\u00eda darse la situaci\u00f3n en que la IA, simplemente, ignorase las \u00f3rdenes humanas.<\/strong><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Hot Robot At SXSW Says She Wants To Destroy Humans | The Pulse\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/W0_DPi0PmF0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusiones\"><\/span>Conclusiones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sabemos que este tema, simplemente le\u00eddo, puede resultar un tanto complicado. Aunque lo hemos simplificado tanto como ha sido posible, siempre decimos eso de: \"m\u00e1s vale un v\u00eddeo que 1.000 palabras\". Os dejamos con un excelente v\u00eddeo del canal de divulgaci\u00f3n inform\u00e1tica y tecnol\u00f3gica <strong>DOT CSV.<\/strong> Con \u00e9l terminar\u00e9is de entender los conceptos y definiciones que hemos tratado durante esta entrada.<\/p>\n<p>Recordad que sacamos entradas as\u00ed de interesantes todas las semanas, y que <a href=\"https:\/\/www.instagram.com\/nitro_pc\/\">pod\u00e9is seguirnos en las redes sociales<\/a>.<\/p>\n<p>\u00a1Un nitrosaludo a todos!<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"\u00bfQu\u00e9 es el Machine Learning?\u00bfY Deep Learning? Un mapa conceptual | DotCSV\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/KytW151dpqU?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00a1Hola Nitroamig@s! 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