¿Qué es el deep learning o aprendizaje profundo?

¿Qué es el deep learning o aprendizaje profundo?

Las personas mientras más experiencia acumulamos, mejor nos desenvolvemos en ciertas actividades. Lo mismo ocurre en la Inteligencia Artificial (IA) con el deep learning o aprendizaje profundo, la cantidad y calidad de datos hace que las máquinas desarrollen mejor sus funciones.

Si hace unas décadas nos hubieran dicho que la tecnología haría que las máquinas fueran autónomas, probablemente no le daríamos crédito a esa afirmación. Pero ocurrió y no solo son capaces de hacer cosas por sí solas, sino que tienen diferentes tipos de inteligencia.

En este post vamos a descubrir la evolución del aprendizaje artificial, su importancia y qué podemos esperar en el futuro.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Empecemos por darle un concepto al aprendizaje profundo. Deriva del aprendizaje automático, así que podemos decir que es una subcategoría de este y, al mismo tiempo, es una rama de la inteligencia artificial.

No se trata de algo nuevo, este concepto existe desde el año 1950, cuando se empezó a estudiar la posibilidad de que las computadoras pudieran pensar de una forma similar a los humanos. Lo que sí es innovador es su puesta en práctica.

El deep learning se trata de que las máquinas puedan pensar sin ser programadas de una forma específica e imitan la manera en que el hombre aprende cosas nuevas.

Con este tipo de IA, los equipos son capaces de mejorar muchas de las funciones que usamos en la actualidad como, por ejemplo, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje, entre otras.

Hoy, es uno de los campos más solicitados en la informática y las oficinas inteligentes.

¿Cómo funciona?

La forma en que se ejecuta el deep learning se basa en el funcionamiento del cerebro humano, simulando de forma artificial el proceso de aprendizaje.

Se le denomina red neuronal y es un sistema constituido por una serie de programas y datos. El protocolo de comunicación tiene procesadores interconectados que funcionan en paralelo y cada uno de ellos absorbe conocimiento a través de una memoria local.

Todos los datos que la máquina estudia, le permite establecer qué tipo de comportamiento tener ante ciertas circunstancias.

En otras palabras, todo el aprendizaje se va dando por capas y estas se hacen cada vez más complejas y eficientes.

A diferencia de otros tipos de aprendizaje que tienen una memoria finita, este accede a un mayor número de datos que le permite a los equipos tecnológicos adquirir cada vez más experiencia.

Es así como las máquinas aprenden de manera automática y profunda.

¿Cuál es su importancia?

La tecnología arropa nuestra vida en todos los sentidos. A la medida que las máquinas adquieren más conocimientos, también obtienen suficiente experiencia como para hacer cosas que, a muchos, podría sorprender.

Por ejemplo, el conocimiento profundo puede llevar a un automóvil a conducirse solo, a inspeccionar maquinarías en las industrias para detectar errores, en el campo de la medicina, diagnosticar enfermedades y así en cada rama en la que se aplique.

Por lo tanto, estamos ante un aspecto tecnológico con grandes avances para la humanidad.

Quizás no lo sabías, pero el aprendizaje profundo ha jugado un papel importante en la elaboración de fármacos, el descubrimiento de exoplanetas, solo por mencionar algunos logros. Desde este punto de vista, solo imagina lo que podemos esperar en el futuro.

Algunos ejemplos de la aplicación del aprendizaje profundo

Para entender mejor cómo se aplica este tipo de aprendizaje, elegimos algunos ejemplos:

En la agricultura

Cuando la IA se puso en práctica en la agricultura significó un paso importante para lograr tierras más productivas.

Ahora que el deep learning es una realidad, ha sido posible detectar automáticamente la aparición de malas hierbas, ya que las máquinas las distinguen de las plantas desde el primer momento.

Esto a su vez hace que las máquinas rocíen los herbicidas de forma selectiva y se logren cultivos más saludables.

En páginas web

Este es uno de los casos más conocidos, se trata de las plataformas de streaming y compras que son capaces de predecir nuestros gustos.

Si te preguntabas cómo es posible que las páginas que frecuentas sepan cuáles son tus gustos, en el aprendizaje profundo está la respuesta.

De acuerdo a la navegación que haces constantemente en internet, los algoritmos de websites como Amazon y Netflix estudian y guardan datos para mostrarte justo lo que deseas.

En la industria farmacéutica

Basándose en una estructura, este tipo de aprendizaje abrió las puertas para investigar con mayor rapidez y efectividad la combinación de datos para la creación de nuevos fármacos.

Así, el deep learning se usa para predecir las moléculas con las que pueden tratarse enfermedades como, por ejemplo, el ébola.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

Es importante no confundir el aprendizaje profundo con el aprendizaje automático. Aunque ambos pertenecen a la inteligencia artificial, tienen marcadas diferencias que te explicaremos a continuación:

Aprendizaje automático

  • Tiene la capacidad de funcionar con una reducida cantidad de datos;
  • todos los datos tienen que estar estructurados para poder estudiarlos;
  • necesita de poco tiempo para entender un modelo;
  • funcionan en todo tipo de máquinas, incluso las de gama baja;
  • para la resolución de problemas, divide los datos en subpartes que son solventadas por separado para, luego, tener un resultado final;
  • puede resolver problemas simples y complejos.

Aprendizaje profundo

  • Depende de una gran cantidad de datos. Mientras más tenga, mayor será la transformación de datos en información para el aprendizaje;
  • funciona con datos estructurados y no estructurados;
  • se toma su tiempo para ejecutar un modelo. Pero, una vez que lo ha entendido, lo prueba rápidamente;
  • el hardware en que se ejecuta es moderno, así que el equipo tiene que ser de alta gama;
  • enfoca la resolución de problemas de extremo a extremo como un todo;
  • su principal uso es para la resolución de problemas complejos.

Antes de finalizar este post, vale la pena preguntarnos ¿cuál será el futuro el deep learning? Se espera que en mediano plazo tengamos a disposición una tecnología aún más sofisticada en la que la IA no necesitará ser supervisada.

Además, las arquitecturas de redes neuronales podrán resolver problemas realmente complejos ¿Impresionante, no lo crees?

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