Qué es el Deep Learning
Lo primero que debes saber es que Deep Learning no tiene nada que ver con el señor de la foto. Es más: su apellido es Depp, no Deep.
Lo segundo es que Deep Learning o Aprendizaje Profundo es un subconjunto de Machine Learning, que a su vez es parte de la inteligencia artificial, donde las redes neuronales, algoritmos inspirados en cómo funciona el cerebro humano, aprenden de grandes cantidades de datos. A propósito, estos grandes volúmenes mencionados son los que conectan con el mundo del Big Data.
Los algoritmos de Deep Learning realizan una tarea repetitiva que ayuda a mejorar de modo gradual el resultado a través de algo llamado deep layers: una enorme multiplicidad de capas (a diferencia de las pocas que se utilizan en el Machine Learning tradicional) lo que permite el aprendizaje progresivo. Este proceso forma parte de una familia más amplia de métodos de Machine Learning basados en redes neuronales.
El Deep Learning ha tenido un gran impacto en todas las industrias. Por ejemplo, en las ciencias de la vida, el aprendizaje profundo se puede utilizar para un análisis avanzado de imágenes, la investigación, el descubrimiento de medicinas, la detección de problemas de salud así como síntomas de enfermedades, y la aceleración de conocimientos a partir de la secuenciación genómica.
En el procesamiento de imágenes por ejemplo, el Deep Learning permite no sólo detectar objetos dentro de una imagen, sino además detectar bordes, hacer detección semántica, hacer seguimiento a objetos, describir imágenes y responder preguntas en base a las imágenes.
Así, en el mundo del transporte, ha comenzado a ayudar a los vehículos autónomos a adaptarse a las condiciones cambiantes. Y aún cuando en este campo queda mucho por desarrollar, pues se busca que entre otras cosas estos vehículos sean capaces de detectar cuando una persona va a intentar cruzar la calle de manera desprevenida a través de su lenguaje corporal, para así detenerse, los avances son prometedores.
En la rama del procesamiento de lenguaje, hoy por hoy la punta de lanza de los desarrollos de Deep Learning es ChatGPT, un chatbot creado por OpenAI que utiliza aprendizaje supervisado y reforzado, y pertenece a la versión más reciente de un tipo de modelos de lenguaje autorregresivo denominados
Generative Pre-trained Transformer.
Existe una idea errónea, la cual ha tomado fuerza con el tiempo, de que Deep Learning es una tecnología que compite en contra de Machine Learning.
Para poner las cosas en perspectiva, Deep Learning es un subdominio de Machine Learning; con un poder computacional acelerado y grandes conjuntos de datos. Los algoritmos de Deep Learning pueden llevar a cabo el auto aprendizaje de patrones ocultos dentro de los datos para resolver problemas de clasificación, como todos aquellos desarrollos recientes relacionados con procesamiento sofisticado de imágenes, audio y texto; o regresión, como en los algoritmos de series de tiempo DeepAR y Temporal Fusion Transformer. En este caso, Blue Raptor también es un algoritmo predictivo de series de tiempo, pero no pertenece al mundo del Deep Learning.
En esencia, puede pensar en Deep Learning como una rama de Machine Learning que se entrena con grandes cantidades de datos y trata con muchas unidades computacionales que trabajan en conjunto para abordar los problemas antes mencionados.
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