¿Qué es el deep learning y qué usos tiene?
La manera en que se producen las relaciones personales ha cambiado en muy pocos años con el avance de la tecnología y los dispositivos móviles. La Computación Cognitiva y el deep learning han cambiado tanto la forma de entender el mundo como las relaciones.
Cuando se tiene una pregunta, habitualmente se le formula a Google y este te ofrece una serie de respuestas. Pero ahora se está trabajando para que, gracias a los asistentes cognitivos, se pueda ofrecer una respuesta en base a lo que se ha aprendido tras leer varios cientos de millones de documentos.
Reconocer y descubrir patrones a lo largo de todo el mundo es un factor principal dentro de la multitud de progresos tecnológicos y científicos de la actualidad. El deep learning irrumpe ahora con más fuerza que nunca para obtener conocimientos novedosos o innovadores.
Las máquinas ofrecen cada vez respuestas mucho más inteligentes para solucionar los problemas que se les plantean.
El deep learning y la inteligencia artificial no son conceptos nuevos, aunque ahora están muy en boga. El primero lleva existiendo desde los años 80, aunque sea ahora gracias a Tesla, Uber o el reconocimiento por voz cuando está en pleno auge, y el segundo, por su parte, comenzó a usarse en laboratorios de investigación a mediados de los 50.
¿Qué es el deep learning?
El desarrollo de la tecnología comenzó de forma intensiva entre los años 70 y 80. Gracias al desarrollo y la investigación se pasó de utilizar terminales que ocupaban toda una habitación a modelos muy asequibles y pequeños.
Hubo avances en materia de hardware y también de software que llevaron consigo la popularidad de las aplicaciones informáticas. Así, las personas comenzaron a apoyarse en estas máquinas para realizar cálculos rápidos y automáticos, haciendo sus tareas rutinarias muy sencillas.
El deep learning supone la base tecnológica de diferentes funcionalidades de muchos de los productos del gigante de Mountain View, Google, así como de otras importantes empresas tecnológicas.
¿En qué consiste?
Se encarga del proceso de machine learning mediante una red neuronal compuesta de distintos niveles jerarquizados.
En el primer nivel, la red aprende algo muy simple y lo envía hacia el segundo nivel, que toma toda esa información y la combina, haciéndola un poco más compleja. De ahí pasa al siguiente nivel y se vuelve a hacer más compleja y así consecutivamente.
Veámoslo con un ejemplo
¿Cómo podría la red identificar a un gato?
Para comenzar, una red de estas características diferenciaría entre las zonas oscuras y claras de una imagen. De este modo, se acota la imagen.
El primer nivel enviaría esa información a un segundo nivel donde se combinarían los bordes originando formas simples, como un ángulo recto o una línea diagonal. De ahí se pasaría al tercer nivel donde se podrían reconocer objetos algo más complejos como un rectángulo o un óvalo. En el siguiente nivel estas formas se podrían combinar y se formarían patas, barbas o colas. El proceso continua así sucesivamente hasta que la red puede identificar al animal.
¿Qué diferencias hay entre deep y machine learning o inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se encarga de realizar tareas sencillas para un ser humano, pero que para una computadora son algo más complejas. Es un concepto muy amplio donde se pueden encontrar tareas de carácter creativo, de reconocimiento de objetos, planificación, etcétera.
El machine learning es un aprendizaje automático que se ocupa de un área concreta de la inteligencia artificial. Por ejemplo, si se pueden realizar diferentes acciones para un mismo fin, ¿cuál es la forma correcta de actuar?
Como se dispone de una gran cantidad de información, es fácil tomar la decisión más acertada. O lo que es lo mismo, el sistema aprende por sí mismo a tomar decisiones. Habitualmente a esto se le conoce con la expresión de que se obtiene una salida a partir de una entrada, por tanto, lo interesante es construir un modelo automático de esta función matemática.
En resumidas cuentas, la diferencia principal se fundamenta en que un programa extremadamente inteligente con un comportamiento muy parecido al der ser humano puede ser una inteligencia artificial, pero si sus parámetros se aprenden de forma automática basándose en los datos recogidos, es machine learning.
Utilidad del deep learning
Son muchas las aplicaciones que se le pueden encontrar, debido a que se pueden realizar predicciones a partir de él. Algunos de los usos más frecuentes actualmente en las empresas son los siguientes:
– Identificar clientes potenciales.
– Orientar anuncios o predecir las preferencias de los clientes.
– Identificar logotipos y marcas de empresas en las redes sociales.
– Detección de fraudes y gestión de relaciones con clientes.
– Comprensión de mutaciones, terapias genéticas y enfermedades.
– Análisis de imágenes médicas con mayor precisión de diagnosis en un menor tiempo.
El deep learning es un gran avance tecnológico que, al plantearle las preguntas adecuadas, puede ayudar a solucionar cualquier problema.
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