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Fundamentos del deep learning en Python

Fundamentos del deep learning en Python

Todo el mundo habla del deep learning en Python, pero no todos comprenden la dimensión que tiene esta disciplina aplicada a dicho lenguaje de programación. En este artículo trataremos de explicarte cuáles son las bases y claves para que puedas comprenderlo de una forma sencilla.

Si estás pensando en orientar tu carrera hacia el desarrollo de aplicaciones en aprendizaje profundo, consulta nuestro curso de Python especializado en inteligencia artificial.

 

¿Qué es deep learning?

En este artículo hablaremos de cuestiones complejas, por lo que mejor explicarlas poco a poco y por partes. La primera es comprender qué es el deep learning.

Se trata de una variante del machine learning que consiste en “enseñar” a un ordenador a ejecutar tareas complejas de la misma forma que las realizaríamos los humanos. La idea es conseguir un aprendizaje perfecto en el que el ordenador tenga autonomía en la toma de decisiones y de predicciones, a la vez que va asimilando datos nuevos y aprendiendo nuevas cuestiones que aplicará de forma progresiva.

De forma muy sencilla y clara podríamos entender al ordenador como un niño al que se le van explicando cuestiones y, a base de la experiencia y la formación, va acumulando conocimientos que puede ir aplicando en su día a día.

Ejemplos de deep learning

Son muchas las aplicaciones que usamos a diario que parten de la tecnología del deep learning. Algunos ejemplos son los siguientes:

  • Reconocimiento del habla: los asistentes de habla como Siri, Cortana o Alexa son claros ejemplos de desarrollos estrella del deep learning. Se trata de sistemas con los que puedes mantener una conversación y hacer que el dispositivo ejecute órdenes.
  • Reconocimiento de imágenes: un gran avance para la comunidad ciega es que existan sistemas capaces de narrar lo que se está viendo en una imagen. “Prado con amapolas con una casa azul al final de la colina”, por ejemplo. También se aplica esta función a los coches autónomos, con reconocimiento de obstáculos y humanos para frenar o esquivar.
  • Sistemas de recomendación: plataformas como Netflix o Amazon utilizan algoritmos basados en la experiencia de un usuario para emitir recomendaciones. ¿A qué suelen acertar? Eso es porque el sistema ha logrado una precisión máxima.

Lenguaje Python y su implicación en el desarrollo del deep learning

Python es el lenguaje de programación elegido por excelencia para el desarrollo de aplicaciones y sistemas de Deep Learning. Probablemente sin él no se hubieran llegado a desarrollar muchas de las aplicaciones que hoy día tenemos.

Se trata de un lenguaja de programación multiparadigma, es decir, válido para su aplicación en diferentes ámbitos. Si bien el concepto de deep learning lleva existiendo muchísimos años, no sería hasta 1991 que aparecía Python.

Como principal ventaja destaca que es un código abierto, por lo que hay toda una comunidad detrás trabajando en nuevas implementaciones de uso universal por todos.

Bases del funcionamiento de Python

Python funciona a base de reglas de estilos, de forma que la escritura del código sea no solo más fácil de leer, sino que se estandarice.

Este lenguaje trabaja también con varios elementos que, en conjunto, dan sentido a la creación de una serie de órdenes o estructuras. Estos son los más destacados:

  • Variables: espacios para almacenar datos modificables.
  • Datos: las variables están compuestas de datos, que pueden ser booleanos (verdaderos o falsos), números octales, enteros, hexadecimales o reales.
  • Operadores: utilizados para expresar sumas, resta, negaciones, multiplicaciones, exponentes…
  • Comentarios: anotaciones que puedes añadir en el código a mayores de los datos computables en el código fuente.
  • Datos complejos: listas, tuplas, diccionarios…

Por otro lado, también es importante que sepas que en Python se trabaja con agrupaciones de módulos (conjuntos de archivos en formato .py), que a su vez forman parte de paquetes.

Por último, queremos mencionar que Python es un lenguaje de programación que permite introducir funciones a realizar por parte de la creación en código. ¡Súper completo!

 

El desarrollo de deep learning en Python: la unión perfecta

Ahora que ya comprendes cuál es la relación entre deep learning y Python entenderás la complejidad del asunto a la hora de sentar las bases. Lo más importante es que cuentes con una formación adecuada que te permita tener una visión completa y ajustada de lo que significa desarrollar deep learning y utilizar Python para ello.

Sin lugar a dudas, uniendo la mecánica del deep learning con Python como lenguaje para su desarrollo podrás lograr aplicaciones capaces de cumplir con todas tus expectativas.

Campos de aplicación del Deep Learning con Python

Y es que el Deep Learning es una tecnología tan completa que a día de hoy ya se está utilizando en numerosos ámbitos de la sociedad. Los más destacados son:

  • Medicina
  • Sector de ventas
  • Economía
  • Industria
  • Ocio

Fórmate para aprender a desarrollar deep learning en Python

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En Tokio School estamos siempre pendientes de las últimas actualizaciones tecnológicas, por lo que sabemos que esta disciplina te permitirá crecer profesionalmente. Sin ir más lejos, podrás trabajar en los siguientes puestos:

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