A medida que continúen perfeccionándose las técnicas en Deep Learning, se espera que esta tecnología revolucione la interacción con la tecnología en el día a día.
La próxima revolución informática se apoyará en los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning o aprendizaje automático.
Estas innovadoras disciplinas se basan en la capacidad de reconocer patrones y, a partir de datos previos, realizar predicciones sobre resultados futuros.
De esta manera se explican fenómenos como las sugerencias personalizadas y las ofertas de publicidad en plataformas como Amazon, así como la capacidad de Netflix para conocer tus preferencias cinematográficas y ofrecerte contenido acorde a tus gustos.
El Deep Learning, a diferencia de los sistemas convencionales de inteligencia artificial, permite a las máquinas aprender por sí mismas sin depender de una programación humana constante.
Utilizando redes neuronales artificiales, este enfoque autónomo analiza grandes cantidades de datos para identificar patrones y características clave.
Esto tiene el potencial para revolucionar campos como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la traducción automática, llevando la inteligencia artificial a un nivel superior de autonomía y eficiencia.
Prueba ahora Jasper.ai, es mejor que ChatGPT4¿De qué se trata el Deep Learning?
El aprendizaje profundo, conocido también como Deep Learning, pertenece a un fascinante ámbito de la inteligencia artificial.
Su fundamento se basa en la manera en que el cerebro humano opera para resolver problemas y adquirir conocimiento de manera automática.
El término «profundo» hace referencia a la enmarañada arquitectura de las redes neuronales, las cuales se asemejan a cerebros artificiales altamente sofisticados.
Estas redes están compuestas por múltiples capas de neuronas entrelazadas entre sí, dotándolas de una potencia de procesamiento sin igual.
La esencia del Deep Learning radica en el entrenamiento de una red neuronal artificial mediante el uso de una vasta cantidad de datos.
A través de este proceso, la red adquiere la capacidad de reconocer patrones complejos y tomar decisiones o realizar predicciones con gran precisión.
De este modo, podríamos decir que el Deep Learning es equivalente a enseñar a una computadora a aprender de manera similar a como lo hace una persona.
Un enfoque basado en el proceso de entrenamiento – ¿Cómo funciona esta tecnología?
Imagina el desafío de enseñar a una máquina a discernir entre imágenes de elefantes y jirafas. En lugar de proporcionarle directamente las pautas para identificar las características distintivas de cada animal, nos adentramos en el mundo del Aprendizaje Profundo para permitir que el sistema adquiera conocimiento por sí mismo.
El proceso comienza al recopilar un conjunto de datos de entrenamiento que consta de miles de imágenes de elefantes y jirafas. Estas imágenes se encuentran convenientemente etiquetadas, es decir, cada una lleva una clasificación que indica qué animal está representado en la imagen.
A continuación, se construye una red neuronal artificial, un «cerebro» sintético, como se mencionó previamente. Esta red se compone de capas de nodos interconectados, formando una compleja red de conexiones. Cada nodo lleva a cabo cálculos para procesar y analizar la información presente en las imágenes.
Inicialmente, la red neuronal carece de conocimiento para discernir entre elefantes y jirafas. No obstante, a medida que se le suministran más ejemplos de imágenes debidamente etiquetadas, esta adaptará las conexiones entre sus nodos, con el fin de descubrir patrones y atributos diferenciadores.
A lo largo del proceso de entrenamiento, la red neuronal irá ajustando sus parámetros hasta alcanzar la capacidad de reconocer los patrones que distinguen a los elefantes de las jirafas.
Mediante la detección de características distintivas, como la longitud de la trompa en comparación con el cuello alargado, la red neuronal logrará discriminar con precisión entre ambas especies animales.
Entrenamiento de redes neuronales para la clasificación de imágenes
Tomemos como ejemplo que la red neuronal ha aprendido que los elefantes poseen trompas largas y las jirafas tienen cuellos extraordinariamente alargados. A medida que se le presenten más y más imágenes de cada animal, la red neuronal perfeccionará su capacidad para distinguir entre ellos con mayor precisión.
Una vez finalizado el proceso de entrenamiento, la red neuronal estará lista para clasificar nuevas imágenes de elefantes y jirafas.
Al proporcionar una imagen completamente distinta, una que difiere de las miles utilizadas previamente, la red neuronal analizará los patrones que ha adquirido y determinará si la imagen representa a un elefante o a una jirafa.
Prueba ahora Jasper.ai, es mejor que ChatGPT4Aplicaciones prácticas del Deep Learning en nuestra vida diaria
Identificación fisonómica
Múltiples aplicaciones y dispositivos hacen uso del Aprendizaje Profundo para discernir rostros. A modo de ilustración, los dispositivos móviles pueden ser desbloqueados a través de la identificación fisonómica, y los sistemas de vigilancia pueden reconocer individuos de manera instantánea.
Asistentes virtuales
El Deep Learning es empleado por Siri, Alexa y Google Assistant para comprender y responder a las preguntas y comandos de los usuarios. A medida que más personas los utilizan, estos asistentes aprenden y mejoran su capacidad para entender el lenguaje natural.
Traducción automática
Servicios como el Traductor de Google emplean el Aprendizaje Profundo para convertir palabras de un lenguaje a otro. Mediante una estructura neuronal, el sistema adquiere conocimientos de modelos previos y asimila los patrones inherentes de los datos, permitiéndole producir interpretaciones exactas.
Reconocimiento de voz
Los dispositivos para detectar palabras, como los empleados en los teléfonos inteligentes o en los vehículos con órdenes verbales, fundamentan su funcionamiento en el Aprendizaje Profundo para descifrar y transformar la comunicación oral en palabras escritas.
Filtrado de spam
Las técnicas de aprendizaje profundo son empleadas por los sistemas anti-correo no deseado para examinar el contenido de los mensajes electrónicos y establecer su legitimidad.
Recomendaciones en línea
Servicios de transmisión como Netflix o Spotify emplean la inteligencia profunda para proponer filmes, programas o melodías que podrían ser de tu agrado. Dicha práctica se fundamenta en el estudio de tus hábitos de visionado u audición, así como en los patrones de otros individuos con preferencias parecidas.
Autocompletar en los mensajes de texto
Cuando redactas un texto en tu móvil con frecuencia, recibes recomendaciones de vocablos o enunciados que podrían complementarlo.
Tal circunstancia es factible gracias al Deep Learning, el cual adquiere conocimiento de tus pautas de redacción y anticipa qué términos son más probables en contextos particulares.
Conducción autónoma
Los automóviles sin piloto, conocidos como vehículos autónomos, utilizan el aprendizaje profundo para examinar el mundo que los rodea y hacer elecciones instantáneas.
El procesamiento de información sensorial por medio de una red neuronal permite detectar coches adicionales, personas que caminan, indicaciones de circulación, y otros aspectos más.
Machine Learning vs. Deep Learning
La Inteligencia Artificial abarca distintas áreas, entre ellas el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Estas ramas comparten ciertas semejanzas, aunque su enfoque y aplicaciones difieren completamente.
El Aprendizaje Automático se focaliza en instruir a las computadoras a aprender a partir de información y desempeñar tareas específicas sin necesidad de una programación explícita.
Imagina que deseas crear un sistema de Aprendizaje Automático para predecir si un mensaje de correo electrónico es o no spam. Recolectas un conjunto de datos con ejemplos de correos debidamente etiquetados y empleas algoritmos de Aprendizaje Automático para entrenar un modelo.
En este escenario, el patrón de aprendizaje implica adquirir conocimientos acerca de regularidades y atributos presentes en los datos de formación, como vocablos o expresiones que tienen tendencia a manifestarse en mensajes indeseados.
Después, al enfrentar un mensaje de correo electrónico novedoso, el esquema tiene la capacidad de evaluarlo y predecir si se trata de spam o no, en función de los patrones adquiridos.
De manera distinta, el Aprendizaje Profundo se configura como un enfoque de Aprendizaje Automático que, como ya se mencionó, se sustenta en redes neuronales artificiales de gran profundidad.
Esto resulta especialmente efectivo para procesar información de tipo visual, auditiva o textual.
Para resumir, mientras que el Aprendizaje Automático engloba diversas técnicas destinadas a enseñar a las computadoras a aprender y ejecutar tareas específicas, el Aprendizaje Profundo se constituye como una modalidad particular que lleva este proceso a un nivel de complejidad mucho mayor.
Una tecnología de mucha relevancia
La relevancia de esta innovación es verdaderamente significativa gracias a su habilidad para enfrentar desafíos complicados y detectar pautas en volúmenes masivos de información.
- Eficiencia en el procesamiento de datos: Facilita el tratamiento eficaz y automático de vastas cantidades de información. Esto es esencial en una era donde la producción de datos se expande de manera acelerada.
- Mejora de la precisión y rendimiento: Tienen la capacidad de recolectar rasgos y conexiones sofisticadas en la información, logrando una precisión y desempeño superior en funciones como la identificación auditiva.
- Avances en la inteligencia artificial: Se han posibilitado los avances de sistemas más astutos y complejos, tales como compañeros digitales, coches sin conductor y apoyos informáticos para exámenes clínicos.
- Muy resolutivo: Ha tenido un gran impacto en una variedad extensa de dominios, desde la salud y el conocimiento hasta la diversión. Su versatilidad y habilidad para ajustarse a diversas dificultades lo convierten en un recurso de inmenso valor en numerosos sectores.
- Innovación y avance tecnológico: Promueve la exploración y el progreso de métodos frescos y fórmulas inéditas en el ámbito del conocimiento computarizado, optimizando el avance tecnológico y desplegando oportunidades inexploradas en múltiples dominios.
El Aprendizaje Profundo ha demostrado ser una valiosa herramienta en el ámbito de la inteligencia artificial. Gracias a su flexibilidad y amplias capacidades de aplicación en diversos sectores, el Aprendizaje Profundo impulsa la innovación tecnológica y abre nuevas posibilidades en la sociedad.
A medida que continúa evolucionando, desempeñará un papel cada vez más relevante en la solución de problemas complejos y en la mejora de múltiples aspectos de la vida.
Prueba ahora Jasper.ai, es mejor que ChatGPT4
Hola, mi nombre es Ester Roa.
De profesión soy Ingeniero agrónomo (mención zootecnia), egresada de la Universidad central de Venezuela y también soy Abogada.
Actualmente, me desempeño como Freelancer en la creación de contenidos webs de diferentes temáticas, con una experiencia de aproximadamente 10 años. Sin embargo, hace 4 años comencé a generar contenido informativo en el amplio “MUNDO de las CRIPTOMONEDAS” y hoy día estoy encantada de poder revelar las últimas noticias en relación a todo lo que tiene que ver con Criptodivisas, Monedas Virtuales o Digitales.
Además, soy Copywriter y creadora de contenido de marketing digital con experiencia comprobable. ¡El contenido es el rey en la industria del marketing en línea! Por eso, me apasiona ser “REDACTORA WEB”