🚀 Las tres eras de la Ciencia de Datos: ¿ML tradicional, Deep Learning o LLM?

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La evolución del machine learning ha cambiado por completo la forma en que resolvemos problemas. Este artículo explica de forma brillante cuándo usar cada enfoque según la complejidad del caso:

• 🤖 Machine Learning tradicional → rápido, barato y perfecto para datos limpios y estructurados.
• 🧠 Deep Learning (BERT, embeddings) → ideal cuando el lenguaje es ambiguo o contextual.
• 🌐 LLMs (GPT y similares) → poderosos cuando no hay datos etiquetados o el problema exige comprensión avanzada.

Cada tecnología tiene su lugar. No siempre hace falta “disparar un cañón para matar una mosca”.

🧩 Explicación en pocas palabras

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Imagina que quieres clasificar el sentimiento de un texto:

• ML tradicional funciona bien si las frases son simples y directas.
• Deep Learning entiende mejor el sarcasmo, dobles sentidos o matices.
• LLMs pueden clasificar incluso sin haber sido entrenados con ejemplos previos.

La clave es elegir la herramienta según precisión, velocidad y coste.

Más información en el link 👇

The Three Ages of Data Science: When to Use Traditional Machine Learning, Deep Learning, or a LLM (Explained with One Example) | Towards Data Science

A practical use case to describe how the data scientist job changed across three generations of machine learning

towardsdatascience.com ↗