¿Qué es deep learning y para qué sirve? Dos preguntas que han tomado gran notoriedad en los círculos científicos, en las películas y hasta en la sociedad en general.
Si antes parecía que los capítulos de Black Mirror eran muy irreales para que sucedan, con el deep learning, se demuestra que podemos acercarnos a esa ficción y hacerla realidad.
¿Te imaginas a un robot con el que puedas conversar como si fuera un ser humano? Eso sería muy raro, ¿verdad 🤔? Pues, esto es lo que busca el deep learning, pero su aplicación va más allá que solo robots.
Veamos en las siguientes líneas qué es deep learning y los principales ejemplos donde se está desarrollando esta gran tecnología de la inteligencia artificial.
Comencemos 🤩
Índice
- ¿Qué es deep learning?
- ¿Cómo funciona deep learning?
- ¿Para qué sirve deep learning?
- 7 ejemplos de deep learning
Inteligencia Artificial: la madre del deep learning
Antes de responder sobre qué es deep learning, te explicaremos sobre la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite que las máquinas puedan realizar tareas que normalmente dependen de la inteligencia humana.
Por esta razón, la inteligencia artificial se esfuerza por procesar información como lo hace el proceso cognitivo humano. Esto con el fin de que la máquina o robot pueda percibir, interpretar, evaluar y ejecutar para optimizar el tiempo y los recursos. Un ejemplo muy conocido de la inteligencia artificial que tal vez hayas visto e, incluso, has experimentado varias veces, son los chatbots.
Dentro de la inteligencia artificial, se encuentran diversas ramas como visión, voz, proceso de lenguaje natural, sistemas de expertos, robots y machine learning.
En esta oportunidad, nos interesa explicarte qué es Machine Learning, puesto que, de este parte, la tecnología que queremos explicarte en este artículo: Deep Learning.
Fuente: Auraquantic
¿Qué es Machine Learning?
Es cada vez más necesario que las máquinas aprendan por sí solas. Para ello, no es posible seguir perdiendo el preciado tiempo para pre-programar reglas y situaciones que aparecen en el mundo real. Debido a esta necesidad, surgen máquinas capaces de auto-programarse y aprender de su propia experiencia como hacen los niños.
A esta tecnología se le conoce como Machine Learning. Esta se ocupa de crear sistemas que aprenden automáticamente. En este sentido, una máquina puede identificar patrones complejos con la ayuda de millones de datos. Además, estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo y sin intervención humana.
Según Marcy Acosta, experta en Inteligencia Artificial en Canvia, “Machine Learning es una herramienta que permite aprovechar la gran capacidad del sistema de cómputo para registrar mucha data en muy breves lapsos y procesarla en tiempo real, según lo que deseemos obtener.”
¿Deseas saber más sobre qué es Machine Learning? Te comparto este artículo que te explica cómo funciona y su impacto en el mundo. Además, te dejo un video donde te presentan el proceso en cómo las máquinas aprenden. ¡Muy interesante!
Con todo ello, estamos listas y listos para conocer a esta potente tecnología: ¿qué es deep learning?
¿Qué es deep learning?
El deep learning o aprendizaje profundo es una tecnología que permite que las máquinas aprendan y las hace capaces de entrenarse a sí mismas.
De esta forma, las máquinas pueden tener la facultad de resolver problemas complejos con la ayuda de un conjunto de datos muy diversos y desordenados. Esto permite que las máquinas puedan reconocer patrones de repetición, palabras concretas, comportamientos frecuentes, etc.
Es así como cualquier problema que requiere del “pensamiento” para resolverlo, el deep learning puede aprender a solucionarlo.
¿Cómo? La respuesta es sencilla. Mientras más aprenden los algoritmos del deep learning, mejor funcionan.
Diferencias entre deep learning y machine learning
Deep learning y machine learning son dos conceptos muy similares; sin embargo, usan algoritmos distintos. En este parte, la diferencia es más a nivel técnico entre deep learning y machine learning.
El machine learning utiliza más algoritmos de regresión o árboles de decisión, mientras que los algoritmos de deep learning son redes neuronales, que como lo explicamos anteriormente, es una forma muy parecida a las conexiones neuronales biológicas del cerebro humano.
Luego de conocer qué es deep learning, veamos cómo funciona esta tecnología que parece ser solo para las películas de ciencia ficción.
Fuente: Bismart
¿Cómo funciona deep learning?
Luego de conocer qué es deep learning, veamos cómo funciona esta tecnología que parece ser solo para las películas de ciencia ficción.
El deep learning funciona a través de algoritmos que buscan imitar al mismo cerebro humano. Estos también son llamados redes neuronales artificiales.
En este sentido, los algoritmos del deep learning realizan una tarea repetidamente; sin embargo, lo que les hace diferente es que cada vez este algoritmo se ajusta y se perfecciona para mejorar el resultado.
Además, para lograr este asombroso éxito, el deep learning necesita de datos. Millones de datos. Es la única forma en cómo el deep learning puede aprender.
Afortunadamente, el ‘boom’ de los datos es un hecho. Es decir, hoy se pueden encontrar datos por todos lados. Además, con ayuda del Big Data, estos datos pueden estructurarse u ordenarse en beneficio del deep learning.
Para entender cómo funciona el deep learning, lo haremos con el siguiente ejemplo. Una máquina con algoritmos de deep learning está capacitada para reconocer distintos gatos de la calle. En ese sentido, la máquina ha sido entrenada con diversos datos sobre los gatos como las razas principales, características de cómo son los gatos y cómo se mueven.
Sin embargo, cuando aparece una especie de gato que no es la que le enseñaron, el algoritmo de deep learning puede reconocerlo y aprender ahora que este es un gato también. Esto lo puede realizar sin que alguien previamente le haya enseñado que ese es un gato, sino que con el cruce de información que tenía, pudo aprenderlo de forma autónoma.
Fuente: Pexels
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¿Para qué sirve el deep learning?
Como explicamos en qué es deep learning, esta tecnología utiliza redes neuronales artificiales entrelazadas. Esto les permite procesar la información y aprender continuamente como lo hace un bebé.
Pero si te estás preguntando para qué sirve el deep learning, principalmente para automatizar análisis predictivos.
Las principales ventajas del deep learning son:
- Trabajar con grandes volúmenes de datos
- Aplica y descubre conocimiento
- Realiza predicciones partiendo de los datos analizados
Como el uso del deep learning ha alcanzado altas tasas de éxito, existen varias formas en que se puede aplicar esta tecnología de inteligencia artificial. A continuación, presentaremos ejemplos de deep learning.
7 ejemplos de deep learning
Asistente virtuales
Alexa y Siri son un gran ejemplo de los asistentes virtuales. El uso de deep learning ayuda a que estas puedan comprender el lenguaje y las frases más usadas por los humanos. De esta forma, cuando dices “oye, Siri”, el algoritmo de deep learning de este asistente virtual reconoce la voz y se dedica a aprender nuevas respuestas a las preguntas que las personas le hacen a cada momento.
Chatbots
En algunos años, la empresa que no utilice esta gran herramienta de los chatbots o bots quedará en el pasado prehistórico. Sin embargo, aún el chatbot potenciado con deep learning no es muy utilizado, debido a que es costoso y complejo.
Pero con el acelerado avance de la tecnología, pronto se verán chatbots potenciados con deep learning que ayudarán a responder preguntas de texto y de voz de forma autónoma; es decir, sin la necesidad de que los técnicos le enseñen. Sería como conversar con una persona 😱.
Compras personalizadas
Otro algoritmo donde seguro has visto que se realiza la aplicación de deep learning es en los sistemas de recomendación de grandes marcas. Te has preguntado por qué, cuando te creaste tu cuenta de Netflix, te pidieron señalar cuáles son tus preferencias o por qué Spotify parece ser ese mejor amigo que sabe exactamente qué música te gusta. Esos son los algoritmos de deep learning.
Cuanto más datos el algoritmo de deep learning sepa de ti, mejor será el aprendizaje que logre con tus gustos y preferencias. Incluso, hasta el punto en que pueda leerte la mente 🤯.
Traductores
Todos hemos utilizado el traductor de Google. ¿Te has puesto a pensar en la gran tecnología que hay detrás de ella? Precisamente, entre toda esa complejidad de infraestructura tecnológica se encuentra el deep learning.
Los algoritmos de deep learning de los traductores reciben una gran cantidad de datos de oraciones en diferentes idiomas para entrenar un modelo capaz de traducir automáticamente.
Reconocimiento facial
Durante la pandemia, se hicieron muy populares en Asia la tecnología del reconocimiento facial. Se podían observar cámaras que reconocían si una persona no tenía la mascarilla puesta o no.
Este tipo de solución se encuentra en un proceso de maduración para que su uso sea más eficiente. Para ello, el deep learning es esencial, puesto que tiene que aprender constantemente sobre los diferentes tipos de rostros para reconocer a las personas fácilmente.
Muchos científicos esperan que el reconocimiento facial pueda ser la sensación en los próximos años y su uso sea frecuente. Existen propuestas para que en los próximos años se puedan pagar artículos simplemente usando nuestras caras.
Medicina y productos farmacéuticos
En medio de la pandemia, la aplicación de la tecnología a la medicina ha tomado gran impulso. Una de las tecnologías que resulta muy atractiva para usarla es lo que es deep learning
Desde hace algunos años, se están realizado proyectos, donde las máquinas sean capaces de diagnosticar enfermedades como el cáncer. Además de ello, se ha probado utilizar al deep learning para recetar medicamentos de forma personalizada.
Por esta razón, el deep learning sería muy útil para las compañías farmacéuticas y médicas, puesto que facilita tareas de forma efectiva.
Automóviles autónomos
Últimamente, se han convertido en videos virales los automóviles autónomos. Estos tratan de vehículos sin conductor que conducen perfectamente en la carretera de forma totalmente autónoma. Como vimos en qué es deep learning, los algoritmos que manejan estos autos han aprendido y comprendido todas las características de la carretera, las señales de tránsito, los semáforos, otros vehículos, entre otros.
Se dice que en unos 10 años, los automóviles autónomos estarán circulando en varios países. Por ahora, estos son proyectos de innovación que se han realizado para probar su funcionalidad y eficacia. Sin embargo, se ha encontrado una gran potencial en esta solución.
Sin duda, la tecnología está escalando a grandes pasos. Esto no solo afectará la forma en que vivimos, sino que como profesionales es importante aprender sobre estos temas. Por ello, te recomiendo el curso online de Transformación digital: Acelera tu empresa con Claudio Rodrigues De Oliveira, Gerente de Transformación Digital en el Banco Ripley Chile.
Aquí aprenderás sobre las últimas tecnologías que están utilizando las empresas en todo el mundo para adaptarse al contexto. Además, te recomiendo que leas este artículo, donde se enumeran las principales tendencias tecnológicas de este 2021, las cuales serán impulsadas en todo el mundo.
¡No dejes de actualizarte sobre lo que está sucediendo en este importante sector!.
Nos vemos en el próximo artículo 😉