La inteligencia artificial ha experimentado un gran avance durante la última década, siendo hoy posible ver su aplicación en diferentes campos como la medicina, los procesos productivos o el marketing digital.
El deep learning es una de las ramas más interesantes del machine learning pues está basado en el funcionamiento del cerebro humano y sus redes neuronales, tratando de otorgar una autonomía suficiente a las máquinas para que puedan aprender de forma autónoma.
Qué es deep learning
El deep learning o aprendizaje profundo es una tecnología de machine learning que permite a un ordenador o máquina aprender utilizando una estructura similar a la del cerebro humano (que está basada en redes neuronales). Gracias a esta tecnología se puede desarrollar inteligencia artificial capaz de aprender por sí misma de forma continuada.
Su nombre de aprendizaje profundo hace referencia a la gran cantidad de capas que dispone un sistema neuronal que utiliza el cerebro humano para filtrar y extraer la información.
El deep learning es una rama del machine learning en la que se intenta prescindir de la intervención humana en los procesos de inteligencia artificial, dotando de mayor autonomía a la IA para que aprenda y tome sus propias decisiones.
Basándose en el comportamiento de las redes neuronales, el deep learning es capaz de identificar y clasificar muchos tipos de información, tanto en formato de texto, como de imágenes y vídeo.
Tipos de deep learning
Existen diversos tipos de deep learning:
- CNN – Redes Neuronales Convolucionales.
- RNN – Redes Neuronales recurrentes.
- GAN – Redes generativas antagónicas.
Dónde se aplica el deep learning
Hoy en día podemos encontrar muchos campos y ramas donde el deep learning está presente para optimizar procesos y facilitar la tarea de los humanos. Entre sus distintas aplicaciones podemos destacar:
Visión artificial
El deep learning es una tecnología que permite que un ordenador aprenda como un ser humano lo que facilita a los sistemas de visión artificial emplear métodos de aprendizaje más robustos, efectivos y muy similares a los del cerebro humano. En el futuro de la visión artificial, el deep learning tendrá un gran peso y mucha presencia por lo que aquellos profesionales que comprendan sus posibilidades y sean capaces de conocer cómo funciona tendrán una gran ventaja respecto a otros. Serán capaces de proyectar, diseñar o crear procesos industriales de mayor calidad, más eficientes y mucho más robustos.
Reconocimiento facial
Este tipo de IA avanzada se utiliza en sistemas de reconocimiento facial, tanto para sistemas de seguridad, como de control de acceso o búsquedas de personas desaparecidas, por ejemplo.
Automóviles inteligentes
Gracias a la deep learning los coches sin conductor son capaces de detectar obstáculos y corregir maniobras en tiempo real. Por ejemplo, son capaces de detectar el estado de un semáforo para detenerse de forma automática si se encuentra en color rojo.
Marketing digital
Muchas empresas utilizan esta tecnología para analizar el gran volumen de datos que manejan y poder ofrecer mejores productos y servicios a sus clientes, personalizados según sus necesidades y hábitos de consumo (como por ejemplo, Netflix).
Servicio de atención al cliente
Con los chatbots inteligentes bajo tecnología de aprendizaje profundo, las empresas pueden ofrecer un mejor servicio al cliente, al responder de forma inmediata a las peticiones o consultas con un lenguaje muy cercano al humano.
Traducción simultánea
En el mundo globalizado donde vivimos, la traducción en tiempo real se hace una necesidad para mejorar las comunicaciones. El deep learning es una tecnología muy interesante para facilitar el desarrollo de sistemas de traducción simultánea realmente eficientes.
El deep learning permite a un ordenador o dispositivo aprender de forma autónoma, sin necesidad de que el humano intervenga en la mayoría de los casos. Esta tecnología ya se aplica en muchos campos y seguiremos viéndola en el futuro cercano donde la visión artificial cada vez tendrá más incidencia en los procesos que realizamos en el día a día.
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