Deep learning

El Deep Learning es una disciplina de inteligencia artificial, y más precisamente una rama del Machine Learning. Consiste en dejar que las máquinas aprendan a partir de sus experiencias, como hacen los seres humanos.

La diferencia con el Machine Learning es que los algoritmos de Deep Learning no tienen realmente ningún límite en términos de capacidad de aprendizaje. Cuantos más datos reciban para entrenarse, más mejoran su rendimiento.

Las redes neuronales artificiales en las que se basa el Deep Learning aprenden descubriendo estructuras en los datos que se les proporcionan. Esas redes desarrollan modelos de cálculos compuestos de múltiples capas de tratamiento, para crear múltiples niveles de abstracción para representar los datos.

Un modelo de Deep Learning de tipo red neuronal convolucional se puede entrenar con millones de imágenes de chats. Aprenderá entonces a reconocer los píxeles que representan un chat, para clasificarlos como tales.

Con un sistema de Machine Learning convencional, un experto humano debería pasar un tiempo considerable a configurar el sistema para permitirle detectar las características del chat. En el caso del Deep Learning, basta con proporcionarle una gran cantidad de imágenes.

Los rendimientos de los algoritmos de Deep Learning superan los de los sistemas de Machine Learning en un gran número de tareas, entre las que se encuentran la visión por ordenador, el reconocimiento de voz o la robótica. No obstante, es necesario configurar los “hiperparámetros” para que el modelo sea eficaz.

El Deep Learning se utiliza para una gran variedad de aplicaciones como la detección de enfermedades, la inspección de equipos industriales, los vehículos autónomos, el descubrimiento de exoplanetas o de medicamentos, el estudio del genoma o incluso la lucha contra el cambio climático.

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