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¿Qué es el aprendizaje profundo y por qué es más relevante que nunca?

¿Qué es el aprendizaje profundo y por qué es más relevante que nunca?

¿Aprendizaje automático? ¿Aprendizaje profundo? ¿Inteligencia artificial? Estos términos se han convertido en sinónimos de la era moderna; términos que a la gente le encanta hablar en las redes sociales y en artículos de opinión. No obstante, comprender correctamente estos términos ayudará a poner en perspectiva cómo algunas de las tecnologías más avanzadas del mundo afectarán su vida.

Ya hemos abordado la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, pero hoy explorará el primo menos conocido de estas tecnologías, el aprendizaje profundo. Entonces, surge la pregunta, ¿cuánto sabe sobre el aprendizaje profundo?

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Para los no iniciados, el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático donde las redes neuronales artificiales, algoritmos inspirados en el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos. El aprendizaje profundo es parte de la familia más amplia de métodos de aprendizaje automático basados ​​en representaciones de datos de aprendizaje.

Una breve introduccion

Es posible que haya leído eso y se haya confundido un poco. En resumen, el aprendizaje profundo y todas las facetas de la IA moderna utilizan datos para tomar decisiones "inteligentes" similares a las humanas. El aprendizaje profundo enseña a las computadoras a aprender básicamente con ejemplos o datos.

Para poner esto en perspectiva, el aprendizaje profundo se utiliza para automóviles sin conductor, lo que permite que los vehículos reconozcan otros vehículos, señales de alto e incluso peatones, mientras que el aprendizaje profundo también se encuentra en el centro de productos de consumo como el asistente de voz conducido por altavoces inteligentes, tecnología de reconocimiento facial, e incluso en algunas páginas web populares.

Hoy, profundizará en el mundo del aprendizaje profundo y examinará cómo este subconjunto de aprendizaje automático cambiará su vida.

El mundo del aprendizaje profundo

Nuevamente, los datos son clave y se encuentran en el corazón del aprendizaje profundo. Puede aprender una nueva habilidad a través de la práctica y la experiencia. Los modelos de aprendizaje profundo hacen lo mismo. Volviendo al ejemplo del automóvil autónomo, un modelo de computadora podría examinar miles de señales de alto antes de adquirir la capacidad de identificar una señal de alto.

Los modelos de computadora de aprendizaje profundo aprenden a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o incluso sonido. Un modelo de aprendizaje profundo puede "aprender" a ser preciso, incluso superando a sus creadores humanos.

Estos modelos están "entrenados" para utilizar grandes conjuntos de datos etiquetados, así como arquitecturas de redes neuronales, algo que exploraremos más adelante en este artículo.

¿Porqué ahora?

El aprendizaje profundo está a la vanguardia de la inteligencia artificial y ayuda a dar forma a las herramientas que usamos para lograr niveles tremendos de precisión. Los avances en el aprendizaje profundo han llevado esta herramienta al punto en que el aprendizaje profundo supera a los humanos en algunas tareas como clasificar objetos en imágenes.

Al requerir GPU de alto rendimiento, los modelos de aprendizaje profundo utilizan grandes cantidades de datos etiquetados. Ese auto Tesla sin conductor en el que estás sentado necesitaba millones de imágenes y miles de horas de video antes de poder llevarte a casa.

Aprender a tomar la decisión correcta

Algunos de los métodos de aprendizaje profundo más comunes que se utilizan en la actualidad utilizan lo que se denomina arquitectura de red neuronal. Ahora, una red neuronal es una serie de algoritmos que intenta reconocer las relaciones subyacentes en un conjunto de datos a través de un proceso que imita la forma en que funciona el cerebro humano.

La belleza de una red neuronal es su capacidad para generar el mejor resultado sin la necesidad de rediseñar los criterios de salida. Pueden reconocer patrones a través de datos y proceder a tomar una decisión precisa.

Una vez más, las técnicas de aprendizaje profundo se basan en redes neuronales complejas y de capas pesadas para identificar una imagen, sonido o textos. Las redes neuronales tradicionales solo pueden contener 2-3 capas ocultas, mientras que las redes profundas pueden tener tantas 150.

Después de crear su modelo algorítmico, lo que tiene es un modelo de aprendizaje profundo que imita la estructura biológica del cerebro. El aprendizaje profundo es básicamente aprendizaje automático con esteroides. Cada capa procesa las características y, en general, cada capa extrae información valiosa.

Según lo descrito por MIT News, "modelada libremente en el cerebro humano, una red neuronal consta de miles o incluso millones de nodos de procesamiento simple que están densamente interconectados".

"La mayoría de las redes neuronales de hoy en día están organizadas en capas de nodos, y son" feed-forward ", lo que significa que los datos se mueven a través de ellas en una sola dirección".

"Un nodo individual puede estar conectado a varios nodos en la capa debajo de él, desde donde recibe datos, y a varios nodos en la capa superior, a los que envía datos".

Entonces, esto plantea la pregunta: ¿cómo se usa el aprendizaje profundo hoy en día?

Aprendizaje profundo en toda la industria

Los modelos de aprendizaje profundo ya se han infiltrado en su mundo, lo que también ha marcado el comienzo de una variedad de avances en las principales industrias que van desde el mundo de la electrónica de consumo que extiende su poder a los ámbitos aeroespacial y de defensa.

Más comúnmente, el aprendizaje profundo se utiliza en aplicaciones de traducción automática de audición y voz que se encuentran en aplicaciones y dispositivos inteligentes. Las aplicaciones de aprendizaje profundo ayudan a estos sistemas a reconocer su voz y proporcionar respuestas precisas.

En el campo de la medicina, los investigadores utilizan el aprendizaje profundo para detectar células cancerosas. Incluso las empresas industriales están utilizando el aprendizaje profundo para mejorar la vida de los empleados, identificando cuándo los trabajadores corren el riesgo de lastimarse mientras operan maquinaria pesada.

Las herramientas de aprendizaje profundo continuarán cambiando la forma en que las personas trabajan, crean e incluso diseñan productos. Este es sólo el comienzo.


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