¿Alguna vez te has preguntado cómo Google traduce una página web por completo a un idioma diferente en cuestión de segundos? o ¿cómo la galería de tu celular agrupa tus fotos según tu ubicación? Todo esto es producto del deep learning. ¿Pero sabes qué es el deep learning? Si piensas estudiar un diplomado en Data Science, debes leer el siguiente artículo.
Según el portal web Investopedia, el deep learning o aprendizaje profundo es una técnica de la inteligencia artificial (IA) que copia la manera en que el cerebro humano funciona al momento de procesar datos y crear patrones para tomar decisiones.
De igual forma, cuenta con redes capaces de aprender a realizar una tarea sin supervisión a partir de datos no estructurados o etiquetados. El deep learning también recibe el nombre de aprendizaje neuronal profundo o red neuronal profunda.
En Investopedia se afirma que el deep learning y la era digital han evolucionado de forma paralela. Esto ha dado origen a una enorme cantidad de datos en todos los países del mundo. Estos datos, conocidos como big data, se obtienen de diversas fuentes, tales como los motores de búsqueda, las redes sociales, plataformas de e-commerce, páginas web, entre otros.
Es fácil acceder y compartir esta gran cantidad de datos mediante distintas aplicaciones tecnológicas, como las soluciones en la nube. No obstante, los humanos podrían tener dificultades para comprenderlos y extraer información pertinente, ya que no se encuentran estructurados y son muy extensos.
Las grandes compañías reconocen los increíbles beneficios que se obtienen a partir de la desintegración de toda esta información. Por ello, actualmente están apostando cada vez más por los sistemas con IA para gozar de la asistencia automatizada.
Según la compañía de software Zendesk, el aprendizaje profundo es solo una subcategoría del aprendizaje automático. De hecho, se podría decir que el deep learning funciona de manera similar que el machine learning (razón por la cual a veces los términos se usan como sinónimos). No obstante, sus capacidades son diferentes.
Si bien las funciones de los modelos básicos del machine learning se perfeccionan con el tiempo, aún necesitan orientación. Si un algoritmo de IA realiza una predicción inexacta, un ingeniero tiene que intervenir y realizar algunos ajustes. En cambio, un algoritmo en un modelo de deep learning puede determinar por su propia cuenta si una predicción es correcta o no a través de su propia red neuronal.
Analicemos un ejemplo. Una linterna diseñada con machine learning puede encenderse cuando reconoce a alguien decir «oscuro». Pero si a esta linterna se le incorpora un modelo de deep learning, puede prenderse cuando escuche las frases «no puedo ver» o «el interruptor no funciona».
Como ves, un modelo de deep learning es capaz de aprender a través de su propio método de cálculo, una técnica que hace que parezca que tiene su propio cerebro.
Aparte de tu servicio de streaming de música favorito que te sugiere canciones que podrías disfrutar, ¿cómo está impactando el aprendizaje profundo en las vidas de las personas? Resulta que el aprendizaje profundo está encontrando su camino en aplicaciones de todos los tamaños.
Cualquiera que use Facebook no puede dejar de notar que la plataforma social identifica y etiqueta comúnmente a tus amigos cuando subes nuevas fotos. Los asistentes digitales como Siri, Cortana, Alexa y Google Now utilizan el aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
De igual forma, Skype traduce conversaciones habladas en tiempo real. Muchas plataformas de correo electrónico se han convertido en expertos en la identificación de mensajes de spam antes de que lleguen a la bandeja de entrada.
Por otro lado, PayPal ha implementado el aprendizaje profundo para evitar pagos fraudulentos. Aplicaciones como CamFind permiten a los usuarios tomar una foto de cualquier objeto y, utilizando la tecnología de búsqueda visual móvil, descubrir lo que es el objeto.
El deep learning se encuentra apenas en su infancia y, en las próximas décadas, transformará la sociedad. Los vehículos automáticos se están poniendo a prueba en todo el mundo. Como consecuencia, la capa compleja de las redes neuronales se prepara para determinar los objetos a evitar, reconocer los semáforos y saber cuándo ajustar la velocidad.
Las redes neuronales se están volviendo expertas en pronosticar todo, desde los precios de las acciones hasta el clima. Considera el valor de los asistentes digitales que pueden recomendar cuándo vender acciones o cuándo evacuar antes de la llegada de un huracán.
Las aplicaciones de aprendizaje profundo incluso salvarán vidas a medida que desarrollen la capacidad de diseñar planes de tratamiento basados en pruebas para pacientes médicos y ayudarán a detectar el cáncer de manera temprana.
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El campo de la inteligencia artificial no cuenta con suficiente personal. Si bien algunas empresas todavía no están contratando profesionales con habilidades de aprendizaje profundo, se espera que estos expertos capacitados se conviertan gradualmente en un requisito crucial para las organizaciones que buscan ser competitivas e impulsar la innovación.
Hasta este punto, te hemos mostrado en qué consiste el deep learning y en qué se diferencia con el machine learning. Recuerda, el aprendizaje profundo es un campo que se basa en aprender y mejorar por sí solo examinando algoritmos informáticos. ¡Esperamos que esta información te haya resultado interesante!
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