El llamado "aprendizaje profundo" o Deep Learning, es un concepto muy ligado al desarrollo de la inteligencia digital y que consiste en una forma de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de datos. Estas redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano, formados por una serie de nodos conectados entre sí, que pueden aprender a reconocer patrones en los datos.
Si bien esta es una idea que tiene ya cierto tiempo desarrollándose en el campo de la informática, es a partir del año 2010 que empieza a sistematizarse, una vez que los avances tanto en los algoritmos de aprendizaje automático como en el hardware de la computadora alcanzaron métodos más eficientes para formar redes neuronales profundas, que podían contener muchos niveles de unidades ocultas no lineales y una capa de salida muy grande.
Esas redes neuronales imitan los procesos humanos, facilitando un aprendizaje eficiente, llamado profundo, y que se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como son el reconocimiento de imágenes (las redes neuronales profundas se pueden utilizar para identificar objetos en imágenes, como caras, texto o números), el reconocimiento de voz (las redes neuronales profundas se pueden utilizar para reconocer palabras hablada), la clasificación de elementos (las redes neuronales profundas se pueden utilizar para clasificar datos en categorías, como spam o no spam, por ejemplo), y la predicción, puesto que las redes neuronales profundas se pueden utilizar para predecir resultados futuros, como el precio de las acciones o el clima, hechos que requieren de gran acumulación de datos.
El desarrollo del aprendizaje profundo ha revolucionado el campo de la inteligencia artificial. Ha permitido a las computadoras aprender de datos de una manera que era imposible antes. Esto ha dado lugar a nuevos avances en una amplia gama de aplicaciones, desde la detección de cáncer hasta la conducción autónoma. El aprendizaje profundo es parte de un conjunto más amplio de métodos de aprendizaje automático basados en asimilar representaciones de datos.
Veamos algunos ejemplos específicos de cómo se utiliza el aprendizaje profundo. Una empresa como Amazon utiliza el aprendizaje profundo para recomendar productos a sus clientes; Google usa el aprendizaje profundo para traducir idiomas; la red social Facebook aplica el aprendizaje profundo para detectar contenido ofensivo. Hasta los automóviles autónomos utilizan el aprendizaje profundo, porque les sirve para "ver" el mundo que les rodea.
No hay duda de que el aprendizaje profundo es una tecnología poderosa que tiene el potencial de cambiar el mundo, cosa que ya ha comenzado a suceder. A medida que la tecnología continúe desarrollándose, es probable que veamos aún más aplicaciones innovadoras de esta técnica en la inteligencia artificial y otras aplicaciones, en los próximos años.
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