El Deep Learning (“aprendizaje profundo”) pertenece al ámbito de la inteligencia artificial y del Machine Learning. No obstante, hasta que no apareció el Big Data, la investigación sobre Deep Learning no experimentó un verdadero crecimiento y todo ello, con la ayuda de las empresas. ¿Quieres comprender el interés de un curso de Deep Learning? Este artículo es para ti.
¿Cómo funciona el Deep Learning?
El Deep Learning o aprendizaje profundo forma parte de una familia de métodos de aprendizaje automático basados en el aprendizaje de modelos de datos.
El Deep Learning funciona por etapas o steps. En cada step, se eliminan las respuestas incorrectas y el sistema vuelve hacia las etapas anteriores para configurar correctamente su modelo. Poco a poco, el programa vuelve a organizar la información en grupos más complejos.
Cuando ese modelo de Deep Learning se utiliza en otros casos, es capaz de reconocer si corresponde a lo que ha aprendido anteriormente. Por ejemplo, si el programa ha aprendido a reconocer una casa, será capaz de decir después si hay una casa presente o no en una imagen.
Además, para poder identificar una casa, el algoritmo debe ser capaz de distinguir los diferentes tipos de viviendas, diferenciar qué es una casa de lo que no, y reconocerla desde cualquier ángulo desde el que se muestre en el algoritmo.
Efectivamente, el Deep Learning se perfecciona con las experiencias vividas y se hace cada vez más eficaz a medida que estudia nuevos sistemas. Para ello, es importante que se le asigne el mayor número de entrenamientos posibles.
Retomando el ejemplo de la casa, habrá que presentarle un máximo de imágenes de casas e integrar en ellas imágenes en las que no aparezca ninguna para que sea capaz de diferenciar lo correcto de lo incorrecto. Esas imágenes se transformarán entonces en datos y se colocarán en la red. El algoritmo comparará entonces esa respuesta con las respuestas correctas dadas por los humanos. Si las respuestas son similares, el sistema guarda ese acierto en la memoria y podrá utilizarlo después para reconocer las casas sin error. Si no es el caso, el sistema memoriza el error y ajusta el algoritmo para evitar que no se vuelva a reproducir. El proceso se repite muchas veces hasta que es capaz de reconocer siempre la casa de una foto.
¿Cuáles son las ventajas del Deep Learning?
Una de las principales ventajas del Deep Learning es la calidad de los resultados obtenidos. Gracias a datos de gran calidad, el Deep Learning permite que los usuarios hagan a diario tareas con mucha más facilidad.
Existen otros tipos de aprendizaje, pero estos últimos muy a menudo suelen necesitar la intervención de los humanos para analizar los datos brutos y añadir información adicional y así conseguir que la potencia de predicción del algoritmo sea superior.
Por el contrario, en el aprendizaje profundo, el propio algoritmo es el que es capaz de identificar los datos e integrarlos en su modelo de aprendizaje: esa es su cualidad más poderosa. De ese modo, no es necesario que intervenga una persona cualificada para garantizar el desarrollo de sus funcionalidades, y eso constituye uno auténtico beneficio económico.
Además, antes se pedía que se introdujesen personalmente grandes cantidades de datos para permitir el aprendizaje de la máquina. Con el Deep Learning, esta fase es mucho más corta y supone una auténtica ventaja: efectivamente, las empresas obtienen a diario grandes cantidades de datos, pero esos datos no suelen estar estructurados. En ese sentido, el aprendizaje profundo es el único apto para analizar diferentes fuentes de datos no estructurados según el tipo de tarea que haya que efectuar.
Finalmente, decir que el Deep Learning es demasiado caro para una producción en masa es incorrecto.
De hecho, cada vez hay más servicios que ofrecen a las empresas la posibilidad de basarse en algoritmos existentes en vez de tener que desarrollarlos desde cero. Estos puntos fuertes son los que permiten que el Deep Learning se esté imponiendo en el mundo empresarial.
El Deep Learning se utiliza en muchos ámbitos como el reconocimiento de imágenes (lo que permite, por ejemplo, que tu teléfono reconozca caras y clasifique las fotos en función de las personas que salen en ellas), la traducción automática, las recomendaciones personalizadas, los live chats.
¿Por qué formarse en Deep Learning?
En el perfil profesional de Data Scientist, hoy en día parece primordial conocer perfectamente el Deep Learning, su uso y sus ventajas. Efectivamente, se le suele pedir al Data Scientist que sea capaz de dominar herramientas de Deep Learning como Tensorflow o Keras. Ahora es posible formarse gracias a cursos a distancia especializados. Por ese motivo, DataScientest ha puesto en marcha un módulo de 40 horas dedicado al Deep Learning en su curso de Data Scientist.
En ese módulo, dedicado sobre todo al aprendizaje y al uso de Keras y Tensorflow, las competencias adquiridas serán sobre todo.
