Cada día las máquinas brindan respuestas mucho más inteligentes. Poseen la capacidad de acercarse a la percepción humana. A esta nueva tecnología se le conoce como Deep Learning y está muy de moda, por eso te contamos qué es, para qué se utiliza y su diferencia con el Machine Learning.

El Depp Learning no es nuevo. Su concepción se da en tres etapas: la primera en los años 1940-1960 con los estudios sobre el aprendizaje  biológico, la segunda fue la época en la que nació el algoritmo backpropagation (en español retropropagación), utilizado actualmente para el entrenamiento de redes neuronales y la última iniciada en 2006 hasta nuestros días, que propone que las máquinas sean capaces de entender el mundo para solucionar los problemas que se les plantean.

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¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que se utiliza para entrenar computadoras, en función de que realicen tareas como los humanos. Esta tecnología está basada en las redes neuronales artificiales y constituye un acercamiento al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano.

Sus modelos computacionales imitan las características de la arquitectura del sistema nervioso, permitiendo que dentro del sistema global haya redes de unidades de proceso especializadas en la detección de características ocultas en los datos.

Machine Learning Vs Deep Learning   

Machine Learning (ML) es un subconjunto de Inteligencia Artificial (IA), en el que las personas entrenan a las máquinas para reconocer patrones basados en datos y hacer sus predicciones, mientras que el Deep Learning es un subconjunto de ML, en el que las máquinas son capaces de razonar y sacar sus propias conclusiones, aprendiendo por sí mismas.

Otra oposición en cada tecnología es que cuentan con algoritmos diferentes, el Deep Learning se parece más al aprendizaje humano por su funcionamiento con redes neuronales, mientras que el Machine Learning usa árboles de decisión similares a los diagramas de flujo.

Usos del Depp Learning

En la actualidad, son muchos los usos que se le dan a esta tecnología, bien sea en las grandes empresas o en la vida cotidiana de las personas. Son diversas las aplicaciones en las que se puede encontrar, por ejemplo, en la traducción automática de textos, o en la búsqueda y clasificación de objetos e imágenes.

En el marketing, estos modelos computacionales pueden identificar clientes potenciales, predecir preferencias, identificar logotipos y marcas en las redes sociales, asimismo, en finanzas se puede utilizar en la detección de fraudes o en salud en el análisis de imágenes médicas con mayor exactitud y en terapias genéticas.

En esta nueva era tecnológica, el uso del Deep Learning se lleva a cabo en casi todos los sectores y cada día está en expansión. Hoy en día se relaciona con labores en las áreas de datamining, finanzas, salud, marketing, negocios, en la industria automovilística de los coches autónomos, entre otros.  

La popularidad y el uso de los algoritmos basados en Deep Learning han crecido gracias a la multitud de campos en los que es posible aplicarlos y a los buenos resultados que ofrece.

Para ser un especialista en Deep Learning, a primera vista es necesario estudiar carreras relacionadas con la ciencia, la tecnología, la ingeniería, la física o la matemática, no obstante, no es una condición sine qua non, ya que las carreras humanistas, lingüistas y juristas también tienen cabida en este campo.   

Las profesiones técnicas son las más indicadas para trabajar en IA, pero esto ha cambiado de un tiempo para acá porque los equipos multidisciplinarios son cada vez más necesarios en las empresas.

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