Deep Learning y su parecido con el cerebro humano

Deep Learning y su parecido con el cerebro humano

驴Alguna vez te has preguntado como Youtube conoce tus preferencias y gustos? 馃 El deep learning o aprendizaje profundo es una funci贸n dentro de la inteligencia artificial que imita el funcionamiento del cerebro humano para el procesamiento de datos y creaci贸n de patrones para la toma de decisiones. Este es un subcampo de las redes neuronales artificiales (RNA). Lo que significa, que puede aprender sin supervisi贸n tan solo a partir de datos no estructurados.

Deep learning y sus funciones

Si bien es cierto, el deep learning ha evolucionado en la era digital, generando gran cantidad de datos en todo el mundo, o dicho de otro modo provocando el Big Data. La mayor铆a de esos datos se obtienen de las Redes Sociales, Motores de B煤squeda, Plataformas de Comercio Electr贸nico e incluso Plataformas de Videostreaming. La cuales, se pueden acceder y compartir mediante cloud computing.

No obstante, para los humanos los datos no estructurados pueden resultar tan complicados, que su comprensi贸n puede tomar mucho tiempo, incluso a帽os. Es por ello que muchas empresas en la actualidad est谩n recurriendo a los sistemas de inteligencia artificial con la finalidad de tener un soporte automatizado.

Las Redes Neuronales Artificiales

Las RNA son modelos estad铆sticos que se inspiran en las redes neuronales biol贸gicas. Son capaces de modelar y procesar relaciones no lineales de entradas y salidas paralelas. Estas se ajustan mediante algoritmos que act煤an adaptativamente, observando y mejorando el modelo: especialmente para reconocer patrones.

En este sentido, el deep learning como parte de las Redes Neuronales Artificiales, busca analizar conjuntos de datos, similarmente al cerebro, y hace lo que es natural para los humanos: aprender con el ejemplo. No funciona linealmente como otros programas o m谩quinas, sino que procesa los datos en capas que integran niveles de informaci贸n y conectadas entre s铆.

Por ende, permite a los sistemas, aprender hasta lo m谩s complejo, y ayuda a los ordenadores a procesar contextos din谩micos y resolver problemas. Las RNA y el deep learning pueden funcionar para:

  • Reconocimiento de voz y convertirla a texto
  • Detecci贸n de fraudes
  • Describir im谩genes
  • Traducir textos
  • Monitorizar tendencias
  • Generar im谩genes casi perfectas
  • Predicci贸n de comportamientos

En su mayor铆a, esta tecnolog铆a es utilizada en todo lo relacionado con el procesamiento de im谩genes. Puede incluso reconocer personas, rostros, objetos, comprender matr铆culas de coches, entre otros. Un ejemplo popular puede ser SIRI de iOS, la cual va a aprendiendo a medida que le vas hablando, reconoce tu voz y lo que le pides.

Ventajas

Una de las grandes ventajas que posee el aprendizaje profundo es que sus resultados son de calidad. En todo lo relacionado con el procesamiento de im谩genes y de voz su desempe帽o es eficiente. Incluso,, ya se est谩n desarrollando formas de procesar humanas como la memoria, emociones, razonamiento, atenci贸n, entre otros.

Asimismo, cada vez es menos costosa la comercializaci贸n masiva. Hoy d铆a podemos encontrar servicios como Vision de Google, con sus soluciones en inteligencia artificial para empresas, convirti茅ndose en tecnolog铆a clave para las empresas en el futuro.

Finalmente, lo m谩s destacado es que este tipo de aprendizaje busca funcionar como las propias neuronas humanas, produciendo efectos m谩s sofisticados y complejos. Lo cual le provee la independencia a la hora de trabajar y los usuarios no necesitan atenderle para conseguir resultados.

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