Deep Learning y su parecido con el cerebro humano

Deep Learning y su parecido con el cerebro humano

¿Alguna vez te has preguntado como Youtube conoce tus preferencias y gustos? 🤔 El deep learning o aprendizaje profundo es una función dentro de la inteligencia artificial que imita el funcionamiento del cerebro humano para el procesamiento de datos y creación de patrones para la toma de decisiones. Este es un subcampo de las redes neuronales artificiales (RNA). Lo que significa, que puede aprender sin supervisión 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 mayoría de esos datos se obtienen de las Redes Sociales, Motores de Búsqueda, Plataformas de Comercio Electrónico 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 comprensión puede tomar mucho tiempo, incluso años. Es por ello que muchas empresas en la actualidad están recurriendo a los sistemas de inteligencia artificial con la finalidad de tener un soporte automatizado.

Las Redes Neuronales Artificiales

Las RNA son modelos estadísticos que se inspiran en las redes neuronales biológicas. Son capaces de modelar y procesar relaciones no lineales de entradas y salidas paralelas. Estas se ajustan mediante algoritmos que actúan 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 máquinas, sino que procesa los datos en capas que integran niveles de información y conectadas entre sí.

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

  • Reconocimiento de voz y convertirla a texto
  • Detección de fraudes
  • Describir imágenes
  • Traducir textos
  • Monitorizar tendencias
  • Generar imágenes casi perfectas
  • Predicción de comportamientos

En su mayoría, esta tecnología es utilizada en todo lo relacionado con el procesamiento de imágenes. Puede incluso reconocer personas, rostros, objetos, comprender matrículas 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 imágenes y de voz su desempeño es eficiente. Incluso,, ya se están desarrollando formas de procesar humanas como la memoria, emociones, razonamiento, atención, entre otros.

Asimismo, cada vez es menos costosa la comercialización masiva. Hoy día podemos encontrar servicios como Vision de Google, con sus soluciones en inteligencia artificial para empresas, convirtiéndose en tecnología clave para las empresas en el futuro.

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

Curso online gratuito de Aprendizaje Automático

¿Quieres conocer más sobre este mundo? 🥇 Entra en nuestro Curso de Introducción aprendizaje automático (machine-learning) totalmente gratis y online. Aprenderás identificar los conceptos necesarios para la realización de procesos de Machine Learning como las redes neuronales y el deep learning, así como el clustering. ¡Anímate y apúntate! 🤩

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

2 comentarios