El aprendizaje profundo tiene muchas aplicaciones prácticas que las empresas utilizan hoy en día, y muchas más que se utilizarán a medida que continúe la investigación

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que entrena a una computadora para realizar tareas similares a las humanas, como reconocer el habla, identificar imágenes o hacer predicciones. En lugar de organizar los datos para que se ejecuten a través de ecuaciones predefinidas, el aprendizaje profundo establece parámetros básicos sobre los datos y entrena a la computadora para que aprenda por sí misma al reconocer patrones que utilizan muchas capas de procesamiento.

El aprendizaje profundo es uno de los fundamentos de la inteligencia artificial (IA), y el interés actual en el aprendizaje profundo se debe en parte al zumbido que rodea a la IA. Las técnicas de aprendizaje profundo han mejorado la capacidad de clasificar, reconocer, detectar y describir, en una palabra, comprender.

Por ejemplo, el aprendizaje profundo se utiliza para clasificar imágenes, reconocer el habla, detectar objetos y describir contenido. Los sistemas como Siri y Cortana funcionan, en parte, mediante el aprendizaje profundo.

Al mismo tiempo, las interfaces humano-máquina también han evolucionado enormemente. El mouse y el teclado están siendo reemplazados por gestos, deslizamiento, tacto y lenguaje natural, lo que abre un renovado interés en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.

Se necesita mucha potencia computacional para resolver problemas de aprendizaje profundo debido a la naturaleza iterativa de los algoritmos de aprendizaje profundo, su complejidad a medida que aumenta el número de capas y los grandes volúmenes de datos necesarios para entrenar las redes.

La naturaleza dinámica de los métodos de aprendizaje profundo (su capacidad para mejorar y adaptarse continuamente a los cambios en el patrón de información subyacente) presenta una gran oportunidad para introducir un comportamiento más dinámico en la analítica.

El impacto que el aprendizaje profundo ha tenido en el mundo ha sido significativo, y solo está comenzando. Obtenga más información sobre lo que dice la gente.

¿Por qué el aprendizaje profundo es inigualable entre las técnicas de aprendizaje automático? Ha logrado el éxito en una amplia gama de tareas que las computadoras tenían dificultades para realizar en el pasado, especialmente en las áreas de percepción de máquinas. Obtenga más información sobre cómo funciona el aprendizaje profundo y por qué no se sobrevalora.

Desde reconocer la diferencia entre una manzana y una naranja hasta hacer distinciones mucho más complejas, el aprendizaje profundo imita la forma de pensar de nuestro cerebro. Y como puede comprender y definir rápidamente las relaciones, ahorra tiempo en comparación con las técnicas tradicionales, especialmente con datos no estructurados como imágenes y texto.

Para el ojo externo, el aprendizaje profundo puede parecer estar en una fase de investigación a medida que los investigadores en ciencias de la computación y los científicos de datos continúan probando sus capacidades. Sin embargo, el aprendizaje profundo tiene muchas aplicaciones prácticas que las empresas utilizan hoy en día, y muchas más que se utilizarán a medida que continúe la investigación. Los usos populares de hoy incluyen:

Una aplicación práctica del reconocimiento de imágenes es el subtitulado automático de imágenes y la descripción de la escena. Esto podría ser crucial en las investigaciones policiales para identificar actividades delictivas en miles de fotos enviadas por transeúntes en un área concurrida donde se ha producido un delito. Los automóviles autónomos también se beneficiarán del reconocimiento de imágenes mediante el uso de la tecnología de cámara de 360 grados.

Las redes neuronales, un componente central del aprendizaje profundo, se han utilizado para procesar y analizar textos escritos durante muchos años. Una técnica de minería de texto, esta técnica se puede utilizar para descubrir patrones en quejas de clientes, notas médicas o informes de noticias, por nombrar algunos.

Amazon y Netflix han popularizado la noción de un sistema de recomendación con una buena posibilidad de saber lo que podría interesarle a continuación, en función del comportamiento pasado. El aprendizaje profundo se puede utilizar para mejorar las recomendaciones en entornos complejos como intereses musicales o preferencias de vestimenta en múltiples plataformas.

El aprendizaje profundo es solo una técnica en el conjunto de herramientas del científico de datos. Aprenda acerca de otras técnicas analíticas avanzadas, que incluyen pronósticos, análisis de texto y optimización.

El aprendizaje profundo cambia su forma de pensar sobre la representación de los problemas que está resolviendo con análisis. Se pasa de decirle a la computadora cómo resolver un problema a entrenar a la computadora para resolver el problema en sí.

Un enfoque tradicional de la analítica es utilizar los datos disponibles para diseñar características para derivar nuevas variables, luego seleccionar un modelo analítico y finalmente estimar los parámetros (o las incógnitas) de ese modelo. Estas técnicas pueden generar sistemas predictivos que no se generalizan bien porque la integridad y la corrección dependen de la calidad del modelo y sus características.

El nuevo enfoque con el aprendizaje profundo es reemplazar la formulación y especificación del modelo con caracterizaciones jerárquicas (o capas) que aprenden a reconocer las características latentes de los datos de las regularidades en las capas.

El cambio de paradigma con el aprendizaje profundo es un cambio de la ingeniería de características a la representación de características.

La promesa del aprendizaje profundo es que puede conducir a sistemas predictivos que se generalicen bien, se adapten bien, mejoren continuamente a medida que lleguen nuevos datos y sean más dinámicos que los sistemas predictivos basados ​​en reglas comerciales estrictas. Ya no te queda un modelo. En cambio, entrenas la tarea.

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