¿Qué es Deep learning?

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¿Qué es Deep learning?

 

Concordará conmigo que la tecnología ha dado pasos agigantados y nos avalancha con diferentes términos. Por un momento, es posible que carezcan de importancia. Pero, al pasar los tiempos te das cuenta de lo necesario que es conocer a fondo estos conceptos. Un ejemplo claro de esto, es el termino Deep Learning, el cual ha cobrado mucho auge en los últimos años.

Algunos expertos en la materia, dicen que Deep learning, ha llegado al punto de ser la base primordial de las funciones de productos de empresas importantes a nivel tecnológico, como lo es Google. Por ello, cabe preguntarse ¿Qué es? ¿Para qué sirve? Y ¿Cuáles son sus principales aplicaciones? A continuación, analizaremos a profundidad cada uno de estos temas en cuestión.

       Traducción de Deep learning al español

  Aunque, esta expresión es utilizada en inglés, es esencial que conozca la traducción literal del término para que comprenda a cabalidad lo que implica. Deep learning en español, es aprendizaje profundo. Es decir, que es un grupo de algoritmos que provienen del aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas, que en Ingles es Machine Learning. De manera, que no se puede hablar de Deep learning sin hacer alusión a Machine Learning.

Sin embargo, cada vez que se habla de este sistema de algoritmos se le llama en inglés, aquí usaremos los dos términos tanto en español como el de inglés.

   La relación entre Deep learning y Machine Learning

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Por consiguiente, hablemos un poco de lo que es Machine learning, y es que no es más que la disciplina encargada de hacer que las máquinas puedan aprender. Dicho de otra forma, es la que desarrolla técnicas especializadas para que un ordenador pueda realizar ciertos comportamientos sin que se le programe, facilitando así la labor del ser humano

Ahora bien, el Deep learning hace uso de machine learning para llevar a cabo sus procesos, solo que en este caso no hay la intervención humana, claro tomando conclusiones acertadas información provenientes de datos. Dando así, lugar a lo que es llamado el aprendizaje automático, pero el que no es supervisado. De tal manera que un máquina puede procesar información la cual no está organizada ni estructurada. Y a partir de eso construir de forma propia, documentos totalmente estructurados.

Para comprender mejor que es Deep Learning, piense por ejemplo en su sistema nervioso. Según algunos estudios, este sistema cuenta con el encéfalo, el cual tiene una arquitectura donde existe una red de neuronas que cumplen con ciertas actividades específicas. Entre esas están, aquellas encargadas del lenguaje y otras referentes a la visión, particularmente en aspectos como   los diferentes colores, líneas y la identificación del rostro de personas.

Asimismo, actúa el Deep learning, ya que trata de imitar a la perfección el sistema nervioso. Por esa razón, el aprendizaje profundo, cuenta con un gran grupo de neuronas, que son artificiales y pueden percibir ciertos aspectos específicos de los datos, que de una u otra manera se encuentran ocultos.

 Conceptos relacionados con Deep learning 

Es posible que estudiar de cerca el aprendizaje profundo quizás lo vea muy complicado, pero no se preocupe, al desglosar algunos conceptos relacionados entenderá por completo la información.  En ese mismo orden de ideas, veamos algunos de los significados de esos conceptos.

  • Red de neuronas:

    Son las utilizadas ampliamente por los sistemas de Deep learning. Y volviendo al ejemplo anterior del cerebro, en él hay muchísimas neuronas que a su vez realizan sinapsis unas con otras, formando así una red de neuronas. Dentro del sistema del aprendizaje profundo, esta red de neuronas actúa como procesadores de datos, la cual recibe información que es llama la entrante codificada en números. Después, se produce la información saliente, pero en otros números.

  • La función de activación:

    Es aquella que se encarga de recibir la suma de todos los números, por medio de aquellas conexiones que son las entrantes.  En base a eso, se le aplica una fórmula y tiene como resultado un número diferente. Su objetivo principal, es mantener la suma de las neuronas dentro de un rango que sea razonable.

  • La arquitectura:

    Si bien, la arquitectura es el arte de construir cualquier edificación en base a una serie de técnicas y reglas específicas. En la parte informática este concepto constituye el orden de elementos dentro de los sistemas automatizados, como lo son las máquinas. Y, dentro del aprendizaje profundo, la arquitectura se usa para organizar las entradas y las salidas de red de neuronas, las cuales están en capas. También, están aquellas neuronas que contienen datos que están ocultos. Formando una red de capas que se intercomunican unas con otras.

  Principales aplicaciones del Deep Learning

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  Naturalmente, cuando puedes comprender un poco lo que implica Deep learning, es lógico que quede convencido como el sector empresarial está interesado en invertir mucho dinero en esta nueva tecnología. Ya que, las industrias manejan un caudal de datos informáticos impresionantes. Y, encontrarse con un sistema que los puedan interpretar de manera inteligente muy parecido al humano, es de por si magnifico.

En este caso, existen innumerables aplicaciones al aprendizaje profundo que las empresas están empleando para resolver algunos de sus grandes problemas. Le mostraré algunos ejemplos prácticos del uso de Deep learning:

  • La identificación dentro de imágenes que se encuentran en las redes sociales de logotipos y también de marcas.
  • Poder conocer el efecto de cierta campaña publicitaria de algún producto en tiempo real.
  • Conocer las diferentes estadísticas de clientes potenciales, además de saber cuál es la confianza, actitud y opinión de los mismos ante un servicio o el producto de la empresa que sea automatizado.
  • En la búsqueda de productos o servicios de empresas ya no se utilizan palabras, sino que hacen uso de imágenes.
  • Identificación de rostros humanos, lo que incluyen hasta estados de ánimos.
  • Utilizado en el reconocimiento de voz, para sistema de seguridad o teléfonos móviles y hasta de automóviles.
  • En la genética, permite comprender y conocer algunas enfermedades y como evolucionan. También, la mutación de virus y su comportamiento.
  • En el campo de la medicina, sirve para interpretar los datos de ciertos estudios que son especializados. Tales como: resonancia magnética, radiografías y entre otros exámenes.
  • En los sistemas informáticos, el Deep learning es usado para protegerse de los robos de información o de datos que son altamente confidenciales. Así que ayuda a la ciberseguridad.

Las ventajas del Deep learning

   Como ya observamos, tiene muchas aplicaciones. Ahora, hablemos de lo ventajoso que es hacer uso de este sistema.

Empecemos, este radica más que todo en el comportamiento del sistema que se asemeja al ser humano:

  • Es la autonomía y la independencia de cuál goza este sistema al trabajar. Lo que se traduce en no necesitar la intervención del usuario para obtener resultados sofisticados y la vez hasta complicados.
  • Ante el margen de error, el sistema puede aprender de la experiencia. Por lo tanto, buscar innovar estrategias que le permitan superar los obstáculos y obtener la manera de poder seguir realizando la tarea que tiene propuesta.

  Las desventajas del Deep learning

Por otro lado, como es de esperarse existen desventajas de este sistema, veamos unas cuantas:

  • El problema está en su propio desarrollo, ya que el mismo está incompleto si no tiene la información suficiente. Dicho de otra forma, este sistema necesita de muchos datos para tener la respuesta correcta o inteligente que queremos.
  • Los algoritmos que son usados en Deep learning necesitan una mejoría considerable.
  • Es posible que una máquina identifique patrones pocos útiles, atrasando el trabajo.
  • En cuanto a migrar los datos para realizar aplicaciones que sean paralelas, se invierte mucho tiempo y esfuerzo.
  • Su porcentaje de éxito es algo bajo, aunque cada día va aumentado.

Para finalizar, no existe duda que el Deep learning ha revolucionado nuestras vidas. Piense por un instante en lo que puede realizar, hacer una pregunta a una máquina y que le dé respuesta totalmente inteligente. ¡Es impresionante! Ahora nos corresponde aprender a manejar de manera eficaz estos avances tecnológicos que evolucionan de manera exponencial.

 

 

 

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