{"id":11201,"date":"2020-03-23T16:57:14","date_gmt":"2020-03-23T16:57:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/es\/?p=11201"},"modified":"2021-01-07T17:55:45","modified_gmt":"2021-01-07T17:55:45","slug":"deep-learning-o-machine-learning-cual-es-mejor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/es\/blog\/deep-learning-o-machine-learning-cual-es-mejor\/","title":{"rendered":"Deep learning o machine learning, \u00bfcu\u00e1l es mejor?"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

A mitad del siglo pasado los ingenieros inform\u00e1ticos sentaban las primeras bases de la llamada Inteligencia Artificial que hoy en d\u00eda pretende ser el sustento de la publicidad digital<\/a>.<\/p>\n

De la IA surgen dos ramificaciones que perfeccionan la aplicaci\u00f3n de este tipo de herramientas en las estrategias de marketing: el machine learning y el deep learning.<\/p>\n

Son conceptos relacionados, con elementos en com\u00fan, 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.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 debes utilizar en tu estrategia, machine learning o deep learning? <\/strong><\/h3>\n

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 buz\u00f3n de spam esos mails que no quieres leer, y el deep learning, en \u00faltima instancia, es lo que reconoce, como el famoso ejemplo de 2012<\/a>,<\/u> a un gato entre m\u00e1s de 10 millones de v\u00eddeos despu\u00e9s de cruzar datos de sus caracter\u00edsticas como su color de pelo, su silueta, sus ojos, sus garras…<\/p>\n

Su funcionamiento tiene que ver con el sistema neuronal que se replica en el entorno digital. Capas, datos, categor\u00edas y un resultado concreto.<\/p>\n

En el \u00e1mbito de la publicidad digital ambos recursos nos proporcionan los elementos necesarios para realizar campa\u00f1as exitosas. Brocha gorda para pintar el fondo del cuadro y pincel fino para delimitar los peque\u00f1os detalles y matices.<\/p>\n

El machine learning utiliza algoritmos para analizar datos, aprender de esos datos y tomar decisiones informadas basadas en lo que ha aprendido.<\/p>\n

El deep learning estructura los algoritmos en capas para crear una red \u201cneuronal\u201d artificial que pueda aprender y tomar decisiones inteligentes por s\u00ed mismo. Eso es, en esencia, lo que hace la IA m\u00e1s humana.<\/p>\n

La realidad: el deep learning a\u00fan no est\u00e1 listo <\/strong><\/h3>\n

No es un proceso sencillo implementar el deep learning en la publicidad. Falta potencia para recabar y procesar todos esos datos necesarios.<\/p>\n

Y no siempre mejora los modelos tradicionales, porque pese a su sistema de capas que detectan caracter\u00edsticas generales (las m\u00e1s bajas) y le dan sentido global (las m\u00e1s altas), los datos de la publicidad digital no son tan b\u00e1sicos como, por ejemplo, los p\u00edxeles de las im\u00e1genes.<\/p>\n

Lo importante, a fin de cuentas, es entender que, en funci\u00f3n de nuestras necesidades, dispondremos de una herramienta basada en IA. Para entender c\u00f3mo el deep learning puede ayudar a tu empresa empieza siguiendo el m\u00e9todo cient\u00edfico y realizando experimentos con tus propios datos y KPIs. Descubrir\u00e1s qu\u00e9 soluci\u00f3n aporta m\u00e1s beneficios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  A mitad del siglo pasado los ingenieros inform\u00e1ticos sentaban las primeras bases de la llamada Inteligencia Artificial que hoy en d\u00eda pretende ser el sustento de la publicidad digital. 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