Deep learning o machine learning, ¿cuál es mejor?

 

A mitad del siglo pasado los ingenieros informáticos sentaban las primeras bases de la llamada Inteligencia Artificial que hoy en día pretende ser el sustento de la publicidad digital.

De la IA surgen dos ramificaciones que perfeccionan la aplicación de este tipo de herramientas en las estrategias de marketing: el machine learning y el deep learning.

Son conceptos relacionados, con elementos en común, complementarios pero distintos, al fin y al cabo. En realidad, son todo y parte, porque el deep learning es una forma singular de machine learning.

¿Qué debes utilizar en tu estrategia, machine learning o deep learning?

Pues depende. Para tener claros los conceptos podemos decir que la IA es lo que te permite jugar al ajedrez contra tu ordenador; el machine learning lo que consigue desviar al buzón de spam esos mails que no quieres leer, y el deep learning, en última instancia, es lo que reconoce, como el famoso ejemplo de 2012, a un gato entre más de 10 millones de vídeos después de cruzar datos de sus características como su color de pelo, su silueta, sus ojos, sus garras…

Su funcionamiento tiene que ver con el sistema neuronal que se replica en el entorno digital. Capas, datos, categorías y un resultado concreto.

En el ámbito de la publicidad digital ambos recursos nos proporcionan los elementos necesarios para realizar campañas exitosas. Brocha gorda para pintar el fondo del cuadro y pincel fino para delimitar los pequeños detalles y matices.

El machine learning utiliza algoritmos para analizar datos, aprender de esos datos y tomar decisiones informadas basadas en lo que ha aprendido.

El deep learning estructura los algoritmos en capas para crear una red “neuronal” artificial que pueda aprender y tomar decisiones inteligentes por sí mismo. Eso es, en esencia, lo que hace la IA más humana.

La realidad: el deep learning aún no está listo

No es un proceso sencillo implementar el deep learning en la publicidad. Falta potencia para recabar y procesar todos esos datos necesarios.

Y no siempre mejora los modelos tradicionales, porque pese a su sistema de capas que detectan características generales (las más bajas) y le dan sentido global (las más altas), los datos de la publicidad digital no son tan básicos como, por ejemplo, los píxeles de las imágenes.

Lo importante, a fin de cuentas, es entender que, en función de nuestras necesidades, dispondremos de una herramienta basada en IA. Para entender cómo el deep learning puede ayudar a tu empresa empieza siguiendo el método científico y realizando experimentos con tus propios datos y KPIs. Descubrirás qué solución aporta más beneficios.