¿Cómo funciona el deep learning?

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Tokio School | 15/01/2021

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son las piedras angulares de la próxima revolución informática. Conocer cómo funciona el deep learning y todo lo que lo rodea es fundamental para entender lo que el futuro, en cuanto a nuevas tecnologías, nos depara.

Estas tecnologías dependen de la capacidad de reconocer patrones para luego, basándose en datos observados en el pasado, predecir resultados futuros.

Este tipo de ramas de la investigación científica y tecnológica explican las sugerencias que ofrece Amazon mientras compras online o cómo Netflix conoce tu inclinación por las malas películas de los 80.

Aunque las máquinas que utilizan los principios de la inteligencia artificial a menudo se denominan inteligentes, la mayoría de estos sistemas no aprenden por sí solos; es necesaria la intervención de la programación humana.

Los científicos de datos preparan las entradas, seleccionando las variables que se utilizarán para el análisis predictivo. En el otro lado tenemos al deep learning, que puede hacer este trabajo automáticamente.

¿Suena bien? ¿Te gustaría tener una especialización en deep learning? Pues no te pierdas ni un detalle, porque este artículo te va a servir de introducción a un campo apasionante y que no para de crecer y transformarse.

 

¿Qué es el deep learning?

El deep learning (aprendizaje profundo) se puede considerar como un subconjunto del aprendizaje automático. Es un campo que se basa en aprender y mejorar por sí solo examinando algoritmos informáticos.

Mientras que el aprendizaje automático utiliza conceptos más simples, el aprendizaje profundo funciona con redes neuronales artificiales, que están diseñadas para imitar cómo piensan y aprenden los humanos.

Hasta hace poco, las redes neuronales estaban limitadas por la potencia informática y, por lo tanto, tenían una complejidad limitada. No obstante, gracias a los grandes avances en IA y Big Data, los científicos han podido desarrollar redes neuronales mucho más complejas.

Las redes neuronales con las que se trabaja en deep learning permiten a los ordenadores observar, aprender y reaccionar a situaciones complejas más rápido que los humanos. El aprendizaje profundo ha ayudado a la clasificación de imágenes, la traducción de idiomas y el reconocimiento de voz. Se puede utilizar para resolver cualquier problema de reconocimiento de patrones y sin intervención humana.

Ahora que ha entendido qué es el aprendizaje profundo, vamos a profundizar un poco en cómo funciona el deep learning. ¡Toma nota!

 

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

¿Cómo funciona el deep learning? Como te hemos contado antes, lo hace basándose en el funcionamiento de redes neuronales artificiales que imitan el comportamiento del cerebro humano.

Las redes neuronales profundas (DNN) son tipos de redes en las que cada capa puede realizar operaciones complejas como la representación y la abstracción que dan sentido a las imágenes, el sonido o el texto.

Las redes neuronales son capas que, igual que el cerebro humano, están formadas por neuronas o nodos.

Cada uno de estos nodos está dentro de una capa individual que se conecta a capas adyacentes. Se dice que la red es más profunda en función de la cantidad de capas que tiene. Los nodos funcionan de forma parecida a como lo hacen las neuronas en nuestro cerebro, se conectan entre ellos, manda señales e interpretan la información que reciben.

Considerado el campo de más rápido crecimiento en el aprendizaje automático, el deep learning representa una tecnología digital verdaderamente innovadora y son muchas las empresas que la utilizan para crear nuevos modelos comerciales.

Los sistemas de deep learning requieren un hardware potente porque tienen que procesar una gran cantidad y realizan varios cálculos matemáticos complejos.

Además, requieren esta gran cantidad de datos para poder devolver resultados lo más precisos posibles, por lo que, en deep learning, las redes neuronales se alimentan con enormes conjuntos de datos.

Al procesar los datos, las redes neuronales artificiales pueden clasificar los datos con las respuestas recibidas de una serie de preguntas binarias, verdaderas o falsas, que involucran cálculos matemáticos muy complejos. Cuantos más datos, cuanto más tiempo pasa aprendiendo, mejores resultados se pueden obtener.

 

Reconocimiento facial

Para entender mejor cómo funciona el deep learning vamos a ver, brevemente, una de sus aplicaciones: el reconocimiento facial.

Un programa de reconocimiento facial funciona aprendiendo a detectar y reconocer bordes y líneas de caras, después pasa a partes más significativas de las caras y, finalmente, las representaciones generales de caras.

Esto lo hace mediante un sistema de compilación de imágenes, previamente clasificado en el algoritmo y que compara con lo etiquetado por los humanos para ver si ha dado el resultado esperado o debe volver a procesar para mejorar su procesamiento de la imagen.

Con el tiempo, el programa se entrena a sí mismo y aumenta la probabilidad de proporcionar respuestas correctas. En este caso, el programa de reconocimiento facial acabará por identificará rostros con mucha precisión.

 

Usos del deep learning

Al principio bromeábamos con la capacidad de los sistemas de aprendizaje automático para clasificar tus preferencias en lo que se refiere a compras, cine o música. No obstante, son muchas más las aplicaciones que se pueden dar a este tipo de tecnologías:

  • Facebook identifica y etiqueta a tus amigos cuando carga nuevas fotos.
  • Los asistentes digitales como Siri, Cortana, Alexa y Google Now utilizan el aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
  • Skype traduce conversaciones habladas en tiempo real.
  • Muchas plataformas de correo electrónico se han vuelto expertas en identificar mensajes de spam incluso antes de que lleguen a la bandeja de entrada.
  • PayPal ha implementado el Deep Learning para evitar pagos fraudulentos.

Estos son algunos otros ejemplos, pero es que el deep learning es una tecnología a la que aún le queda mucho por hacer. Se trata de una tecnología que está solo en su infancia y, en las próximas décadas, transformará la sociedad.

Piensa que se trata de un sistema que se está probando en coches autónomos en todo el mundo para reconocer los semáforos y saber cuándo ajustar la velocidad.

Además, las redes neuronales se están volviendo expertas en pronosticar todo, desde los precios de las acciones hasta el clima; y sus aplicaciones en otros ámbitos, como la inteligencia artificial en medicina, solo se están empezando a explorar.

 

Perspectivas profesionales del deep learning. ¡Conviértete en un experto!

Ahora ya conoces un poco mejor como funciona el deep learning y has visto algunas de sus aplicaciones. Como habrás podido intuir, se trata de un campo que está en una búsqueda constante de nuevo talento y nuevos profesionales especializados.

El campo de la inteligencia artificial carece de personal. Si bien todavía no todas las empresas están contratando profesionales con habilidades de aprendizaje profundo, se espera que contar con expertos capacitados se convierte en un requisito fundamental para las organizaciones que buscan seguir siendo competitivas e impulsar la innovación.

En este contexto, los expertos de aprendizaje a profundo tienen una gran demanda. ¿Quieres ser uno de ellos? Con el curso de especialización en deep learning de Tokio podrás introducirte en esta apasionante profesión.

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