A grandes rasgos... Diferencia entre Machine learning y Deep learning

Machine Learning vs Deep Learning

Una comparación visual simple: modelos clásicos con features manuales frente a redes neuronales profundas.

Machine Learning

Normalmente trabaja con datos estructurados y suele depender de seleccionar o crear características relevantes antes del entrenamiento [web:13][web:21].

Datos más estructurados Modelo más simple

Deep Learning

Usa redes neuronales con varias capas para aprender representaciones más complejas directamente desde los datos [web:13][web:21][web:22].

Red neuronal profunda Más complejidad

Diferencias clave

Esta vista resume cuándo suele encajar mejor cada enfoque: machine learning para problemas más simples o con datos tabulares, y deep learning para tareas con datos más grandes y complejos como imagen, audio o texto [web:13][web:22][web:17].

Datos

• ML: suele funcionar bien con datos estructurados.
• DL: suele rendir mejor con grandes volúmenes y datos no estructurados.

Modelado

• ML: depende más de ingeniería de características.
• DL: aprende representaciones de forma automática.

Recursos

• ML: normalmente necesita menos cómputo.
• DL: suele requerir más datos y más potencia de cálculo.