Deep learning: El sistema neuronal artificial

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep learnig, en español Aprendizaje profundo, se refiere a un conjunto de algoritmos automatizados en el aprendizaje, es perteneciente al Machine learning que a su vez es una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA), es decir, que se trata de un método de aprendizaje de la IA.

Este conjunto realiza una función similar a la de una red neuronal humana, solo que lo hace a través de algoritmos que pasan por un proceso de entrenamiento que lo volverá un sistema autónomo al momento de aprender.

Actualmente el deep learning es una de las tecnologías de autoaprendizaje más importantes, debido a que, a diferencia de la programación, en la que solo se encarga de ejecutar las instrucciones dadas; los algoritmos, reciben una gran cantidad de información que es procesada de forma iterativa, por lo tanto, las tareas son repetitivas, en forma de capas, para lograr un aprendizaje progresivo.

Funciones del Deep Learnig

La función de esta forma de aprendizaje se basa en lograr reconocer las características de los datos que se colocan en cada una de las capas para ir procesando los datos y así van creando su propia información. Los algoritmos se utilizan en redes neuronales artificiales (capas): input layer (capa de entrada), hidden layer(capas ocultas) y output layer (capa de salida).

Input layer

Los datos entran en esta primera capa, las neuronas artificiales se activarán o no, dependiendo de los datos y se activa el reconocimiento de estos. Por ejemplo, hay trazos (dibujo de un árbol) que hicieron varias personas de distintas edades y por lo mismo cada uno lo dibujo de formas distintas.

Hidden layer

Estas pueden ser varias capas, dependerá de cada sistema. Los datos conocidos se procesarán para determinar que se trata de x tipo de información. Continuando con el ejemplo, los algoritmos determinarán que los trazos son un árbol, o que lo forman.

Output layer

Por último, en esta capa se terminan de analizar todos los datos para concluir que es tal información. Para finalizar el ejemplo, se concluye que se trata de dibujos de un árbol.

¿Cuáles son las aplicaciones del Deep Learning?

Si bien el ejemplo utilizado para explicar la función del deep learning fue muy sencillo, los algoritmos manejan datos mucho más complejos y a una gran velocidad, aspecto en el rebasan a los humanos. Sin embargo, las aplicaciones que tienen estos algoritmos son varias:

Visión artificial

Pueden reconocer imágenes, objetos y rostros; que se traduce en la descripción de escenas y generación de subtítulos, por ejemplo.

Análisis predictivo

Puede predecir de forma más precisa resultados de negocios y evolución en los mercados.

Asistentes virtuales

Los asistentes son capaces de comprender y realizar lo que un usuario les dice a través de comandos de voz. Ejemplos de esto son Alexa y Cortana, que con el tiempo logran aprender.

Chatbots

Para los chatbots estos algoritmos son implementados principalmente para brindar atención al cliente a través de un chat.

Entretenimiento y música

Son de las aplicaciones más conocidas, ya que estos algoritmos demuestran su aprendizaje a través de la creación de recomendaciones, basándose en comportamientos. Algunos ejemplos de estos son Netflix, Amazon y Spotify.

Beneficios del Deep Learning

• Las características del sistema le permiten deducir y ajustarse a este sin necesidad de definir antes las tareas que debe cumplir, lo que favorece el proceso de aprendizaje automatizado.
• La arquitectura del sistema es muy flexible debido a la fácil adaptabilidad y evolución en el aprendizaje, por lo que permite un buen funcionamiento a pesar de los problemas o modificaciones futuras.
• Disminuyen los errores cuando tiene tantas variables, al ser esa su función, un aprendizaje entrenado, automatización e iterativo.
• El rendimiento mejora al aumentar la cantidad de datos que se le dan al sistema.