Deep learning

El deep learning es una disciplina del aprendizaje automático (o machine learning) que se inspira en la estructura y funcionamiento del cerebro humano.

Su objetivo principal es enseñar a las máquinas a aprender y tomar decisiones similares a las que tomaría un ser humano cuando se enfrenta a datos no estructurados o complejos, como imágenes, sonidos, texto, o información sensorial.

A diferencia del aprendizaje automático tradicional que utiliza algoritmos y características diseñadas por humanos, el deep learning emplea redes neuronales artificiales. Estas redes tienen la capacidad de aprender automáticamente representaciones jerárquicas de datos a medida que se profundiza en la tarea establecida. Esto permite que las redes neuronales profundas descubran características y patrones intrínsecos en los datos por sí mismas.

Características del deep learning

Cuando hablamos de deep learning en ocasiones nos parece algo notablemente abstracto e intangible, pero si reunimos algunas de sus características podremos empezar a darle algo más de forma. A continuación, se van a comentar alguna de ellas:

• Son adaptables al aprendizaje: Las redes neuronales profundas tienen la capacidad de aprender automáticamente desde los datos, lo que reduce la necesidad de características específicas diseñadas por humanos. Esto las hace altamente adaptables a un amplio rango de problemáticas.
• Escalabilidad: El deep learning puede escalar eficazmente con conjuntos de datos más grandes. Cuantas más muestras de datos tenga, mejor puede generalizar el modelo y obtener resultados precisos. Esta característica es también propia del machine learning.
• Son muy jerárquicas: Esto se debe a que el aprendizaje profundo puede construir representaciones jerárquicas de datos, lo que significa que puede identificar características simples y combinarlas para detectar características más complejas.

Luego, cuando tratemos de hablar de este concepto lo haremos sabiendo que es un sistema adaptable, escalable y jerárquico que pretende imitar un aprendizaje y abordaje de problemas desde un punto de vista puro en los datos a los que este puede acceder. Por tanto, a diferencia del cerebro humano, no tendrá si quiere como un factor la intuición, el azar o la influencia de datos que no considere relevantes para la tarea o problema en cuestión.

Aplicaciones relacionadas con deep learning

En definitiva, el deep learning es una de llamadas nuevas tecnologías que ha impactado en una amplia variedad de industrias y campos, entre los cuales, destacan las siguientes aplicaciones:

1. Reconocimiento de voz: Las tecnologías de reconocimiento de voz basadas en deep learning, como Siri de Apple y Google Assistant, permiten a los usuarios interactuar con dispositivos electrónicos utilizando la voz.
2. Automatización de vehículos: El deep learning es esencial en la industria de vehículos autónomos, donde las redes neuronales se utilizan para detectar obstáculos, señales de tráfico y peatones, permitiendo una conducción autónoma.
3. Diagnóstico médico: Los modelos de deep learning pueden analizar imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, para ayudar en el diagnóstico temprano de enfermedades como el cáncer y la detección de anomalías. Un ejemplo en este campo sería la detección de lunares malignos, entrenándolo con imágenes de lunares sanos y malignos.
4. Traducción automática: Plataformas como Google Translate emplean deep learning para traducir texto entre múltiples idiomas con una precisión cada vez mayor gracias a la interacción diaria con usuarios de todo el mundo.

En resumen, el deep learning ha cambiado la forma en que interactuamos con las denominadas tecnologías inteligentes y ha abierto nuevas posibilidades que aún están por ver cómo van a evolucionar con el paso de los años.