¡Hola, Claudia! ¿Cómo estás?
Muchas gracias por compartir tu cuadro comparativo. Está muy claro y bien organizado, y el uso de negritas ayuda a identificar rápidamente las diferencias principales entre ambos enfoques.
Nos gustó especialmente que incluyeras el poder de cómputo y el tiempo de entrenamiento, porque son aspectos muy importantes al momento de decidir qué enfoque conviene usar en un proyecto real.
Algunas sugerencias para complementarlo
Tipo de datos: el machine learning tradicional funciona mejor con datos estructurados, como tablas, mientras que el deep learning se destaca con datos no estructurados, como imágenes, audio o texto.
Interpretabilidad: en el machine learning tradicional suele ser más fácil explicar cómo el modelo llegó a un resultado. En el deep learning, en cambio, el proceso funciona más como una “caja negra”.
Ejemplos de aplicación: agregar casos como la detección de fraude o la predicción de demanda (machine learning) y el reconocimiento facial o los asistentes conversacionales (deep learning) ayudaría a aterrizar los conceptos.
Un detalle más: los tiempos de entrenamiento que indicas son una buena referencia general, aunque pueden variar bastante según el tamaño del modelo y de los datos.
¡Un saludo y buenos estudios!