Cada vez es más común que te topes con términos nuevos. Por ejemplo, el de Deep learning y aunque es una expresión en inglés es importante saber su significado, lo que implica y así como sus objetivos y usos.
Por esa razón, es interesante saber que proviene de la inteligencia artificial, es decir que es una rama de ella. Quizás es aquí, donde cobra vital importancia, ya que está muy presente en nuestras vidas. Es posible que más de lo que pudieras imaginar. Así que, si sigues leyendo conocerás mucho sobre esta técnica tan esencial.
¿Qué es Deep learning?
Su traducción del inglés al español es aprendizaje profundo. Es una subdivisión de la inteligencia artificial que se compone de unas redes de neuronas que son profundas. Dicho de otra manera, trata de asemejar el aprendizaje que los humanos usan para obtener el conocimiento específico de una cosa o imagen. También se le conoce como una derivación del Machine learning o aprendizaje automático.
Pero, ¿Existirá una diferencia entre lo que es Machine learning del Deep learning? Si, nota que mientras que los algoritmos que pertenecen al Machine learning son lineales y tradicionales. Lo de Deep learning son sumamente complejos y hasta abstractos.
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Diferencias entre Deep Learning y Machine Learning
Te explico un poco más qué implica esto, en el caso del aprendizaje automático, el proceso de aprendizaje es totalmente supervisado ¿Cómo es esto? Supongamos que tú eres el programador. Lo primero que debes hacer, es indicarle a tu máquina que cosas, por ejemplo, debe buscar para identificar que en una foto hay un gato. La efectividad de esto dependerá de que seas un buen programador dando los datos correctos y por otra lado, que el proceso el cual se le llama extracción de características haya sido óptimo.
En contraposición a esto, el aprendizaje profundo utiliza el aprendizaje, el cual no es supervisado. Donde no hace falta que como programador esté muy presente para indicar cosas que debe buscar, cómo identificar si hay un animal específico en una foto. No, aquí solo debes dar datos de entrenamiento. En este particular, sería por ejemplo, etiquetar imágenes sin dar descripciones de sus características.
A partir de allí, el programa empieza a crear con la información que contiene, un grupo de características para identificar el objeto que se le pidió que reconociera. Entonces, elabora un modelo predictivo. Lo más impresionante del proceso, es que a medida que transcurre el tiempo la máquina se vuelve con más precisión, debido a la experiencia que va obteniendo.
Principales objetivos del Deep learning
En este mismo orden de ideas, es posible que hayas escuchado que el objetivo principal de Deep learning es hacernos “la vida fácil”. Y por supuesto, cuando analizas a fondo lo que implica y como está más que inmersa en nuestra vida cotidiana. Puedes percibir que hasta cierto grado, es cierto. La pregunta que surge es ¿Eses es su único objetivo? Te mostraré un poco más detalladamente, cuales son sus objetivos.
- Que un ordenador aprenda a clasificar imágenes, sonidos y hasta textos sin la intervención directa del ser humano.
- Precisión, que sea mejor que la del ser humano. Pues en el proceso de imitar los comportamientos de este, busca perfeccionar los.
- Optimizar los procesos tediosos e industriales. Responder a las necesidades humanas y resolver los problemas de la sociedad
Para finalizar, aunque esto parezca fantástico, piensa en cómo funciona la red social del Facebook, te recomienda amigos. Además, de identificar algunos de estos en las fotos para que los etiquetes. Así de sencillo está el Deep learning en la cotidianidad, cada día está más presente, solo debes hacer buen uso de él.
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