Giovanna Caneva
Creative Copywriter Sr. en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
¿Qué es Deep Learning y en qué se diferencia del Machine Learning?
Publicado el
28 de agosto de 2025
En los últimos años, la inteligencia artificial se convirtió en protagonista de la transformación digital. Conceptos como Machine Learning y Deep Learning aparecen en noticias, empresas y universidades, pero muchas veces se usan como sinónimos. La realidad es que están relacionados, pero no significan lo mismo. En este artículo vas a entender qué es Deep Learning, cómo funciona y en qué se diferencia del Machine Learning, con ejemplos prácticos y recursos para empezar a aprender.
¿Qué es Machine Learning?
El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que entrena algoritmos para que aprendan patrones a partir de datos. En lugar de programar reglas fijas, se le dan ejemplos al sistema para que pueda predecir o clasificar nuevos casos.
Ejemplos comunes de Machine Learning:
Filtros de correo spam.
Sistemas de recomendación como Netflix o Spotify.
Modelos de predicción de precios o demanda.
¿Qué es Deep Learning?
El Deep Learning es una subrama del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas (deep neural networks). Estas redes imitan, de forma simplificada, cómo funciona el cerebro humano, con capas de neuronas artificiales que procesan información en múltiples niveles.
La diferencia principal es que mientras el ML tradicional necesita que los humanos seleccionen y diseñen las variables (feature engineering), el Deep Learning puede aprender automáticamente esas representaciones a partir de grandes cantidades de datos.
Ejemplos de Deep Learning en acción:
Reconocimiento facial: sistemas de seguridad o desbloqueo de teléfonos.
Procesamiento de lenguaje natural: chatbots, traducción automática, asistentes virtuales.
Generación de contenido: imágenes, música o texto creado por IA generativa.
Principales diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
Cantidad de datos: ML funciona con datasets más pequeños; DL necesita millones de ejemplos para ser preciso.
Recursos computacionales: ML puede correr en CPUs; DL suele requerir GPUs o TPUs para entrenar modelos.
Diseño de variables: en ML el analista crea las características; en DL la red neuronal las aprende sola.
Tiempo de entrenamiento: ML es más rápido; DL requiere más tiempo pero logra mayor precisión en tareas complejas.
Aplicaciones: ML para predicciones y clasificaciones clásicas; DL para visión, lenguaje natural e IA generativa.
Aplicaciones reales de Deep Learning
Autos autónomos: interpretan el entorno con cámaras y sensores.
Diagnóstico médico: identificación de tumores en imágenes médicas.
Asistentes virtuales: Siri, Alexa o Google Assistant que entienden y responden en lenguaje natural.
Arte y creatividad: generación de música, imágenes o videos mediante IA generativa.
Cómo empezar a aprender ML y Deep Learning
Lo ideal es comenzar con los fundamentos de inteligencia artificial y luego avanzar hacia proyectos de machine learning y deep learning. En Coderhouse podés dar los primeros pasos con programas diseñados para principiantes:
Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial — una visión clara de qué es IA, cómo funciona y en qué se aplica.
Curso de IA: Generación de Prompts — práctico para aplicar deep learning generativo y aprender a dar instrucciones efectivas a los modelos.
Diplomatura en Data — formación intensiva que cubre analítica, machine learning y deep learning aplicado.
Preguntas frecuentes
¿Deep Learning reemplaza al Machine Learning?
No. El DL es una técnica dentro del ML. Ambos se usan según el problema: ML para tareas más simples y DL para desafíos complejos con muchos datos.
¿Necesito saber matemáticas para aprender ML/DL?
Es útil tener bases de estadística y álgebra, pero no es un requisito para empezar. Los cursos introductorios te enseñan lo necesario paso a paso.
¿Qué lenguaje se usa más en Deep Learning?
Python es el estándar por su ecosistema de librerías como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
¿Qué ejemplos sencillos puedo probar como principiante?
Clasificación de imágenes, predicción de precios con datasets pequeños o generación de texto con modelos preentrenados.
¿Dónde se usan más ML y DL en la vida real?
En marketing (recomendaciones), salud (diagnósticos), finanzas (detección de fraude) y entretenimiento (plataformas de streaming, videojuegos).
Conclusión
El Machine Learning y el Deep Learning son motores de la inteligencia artificial moderna. El ML es ideal para problemas clásicos y datasets moderados, mientras que el DL brilla en tareas complejas que requieren gran volumen de datos y potencia computacional. Aprender ambos te prepara para uno de los campos más demandados del presente y el futuro.
Podés comenzar con el Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial, avanzar con el Curso de IA: Generación de Prompts y completar tu formación con la Diplomatura en Data.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
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