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Deep Learning: la autonomía del aprendizaje automático

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 31/05/2019

El ser humano siempre se ha encontrado en la constante búsqueda deinnovar y crear tecnologías que lo ayuden a optimizar procesos y tareasmediante una computadora.

Esta constante búsqueda los ha llevado por el camino de la incorporaciónde las capacidades cognitivas humanas a una máquina, tecnología que seguramenteaños atrás, debió haber parecido un argumento de una película deciencia-ficción.

Pero, lo cierto, es que en esta era estamos enseñando a las máquinas a imitar el procesamiento mental humano mediante la recopilación y filtración de un conjunto de datos informativos.

Este conjunto de datos es captado y procesado, con el fin, de aprovecharla información para crear una percepción de la misma, logrando que este procesogenere el pensamiento.

Pensamiento que se emula, a través, de la elaboración de un sistemacognitivo artificial que procese los datos, tal cual como lo haría el cerebrohumano.

De esta manera, se han desarrollado tecnologías mucho más ambiciosas quela Inteligencia Artificial y el Machine Learning, tal como lo es el DeepLearning o aprendizaje profundo, la cual toma como referencia nuestro conjuntoneuronal.

Ahora bien, ¿qué es el Deep Learning?

El Deep Learning o el aprendizaje profundo, es una de las ramas de la AI que despierta completamente tu interés, puesto que, está desarrollada bajo un grupo de redes neuronales que está inspirado en nuestro sistema neuronal.

Las redes neuronales están conformadas por un conjunto de algoritmos nosupervisados que forman capas de neuronas artificiales y que, mediante, lacombinación de ellas se puede predecir y determinar un resultado.  

En otras palabras, el Deep Learning es un sistema neuronal artificial que tiene la capacidad de interpretar información de la misma manera que lo haría el cerebro humano.

¿Cómo funciona?

El Deep Learning tiene una estructura conformada por capas, número deneuronas por capa y funciones de activación, la cual permite que la redneuronal aprende y se aproxime más a un resultado preciso.

De este modo, los datos van entrando progresivamente por la capa de entrada,por la cual, se aplica una serie de parámetros de aprendizaje articuladas poruna función de activación.

Posteriormente, al pasar por capa de salida, que vendría siendo laúltima, se generan los resultados, los cuales son comparados con el resultadocorrecto hasta obtener mediante la función de activación, un resultadoconcreto.

Cabe mencionar que la red funciona a través de un proceso de ensayo yerror, esto quiere decir, que una vez que haya aprendido y conseguido elresultado correcto, ‘’congela’’ su función para repetir el patrón de ejecuciónante la misma tarea.

Un ejemplo muy claro de esto, se puede observar en aquellas aplicacionesasociadas a tareas cognitivas, como las aplicaciones de reconocimiento de voz,reconocimiento de imágenes, traductores automáticos, entre otros.

¿Existen diferentes redes neuronales?

Sí, todo dependerá del tipo de problema a resolver. Cada problema otarea dispuesta a realizar, se relaciona directamente a una red neuronalespecializada para resolverlo. De acuerdo a ello, tenemos:

Redes convolucionales (CNN)

Este tipo de redes utilizan copias exactamente iguales o idénticas de lamisma neurona, puesto que, esto permite emplear la neurona en diferentes instanciaspara garantizar que la misma aprenda los medios para la resolución delproblema.

De esta manera, aseguramos que se reduzcan los ejes de error y sefacilita el aprendizaje de la red neuronal.

Es probable que todo es todo este proceso se te haga un poco conocido, ylo cierto es que sí, puesto que este tipo de redes neuronales se suelenutilizar en el reconocimiento de patrones.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Este tipo de redes se identifican como recurrentes, puesto quedesarrollan las mismas tareas para los elementos que se encuentran en secuenciay mantienen el output dependiente de los cálculos previos.

De esta manera, se puede decir, que estas redes neuronales tienen la capacidad de capturar la información de los cálculos previos, lo cual, da paso a la persistencia de la información.

Autoencoders

Los autoencoders son empleados para reducir la dimensionalidad de losdatos para su visualización, por lo cual, permite una mejor obtención de losresultados, mediante, los métodos tradicionales de análisis de componentesprincipales (PCA).

Deep Boltzmann Machine (DBM)

Se encargan de eliminar aquellas variables que no son relevantes para ungran volumen de datos, con el fin de minimizar el número de inputs que segeneran en el proceso para no perder exactitud de los resultados.

¿En qué se diferencia el Deep Learning de MachineLearning?

El Machine Learning y el Deep Learning son tecnologías que se desprendende la Inteligencia Artificial, ambas con patrones de aprendizaje muy parecidos,pero a pesar de ello, contemplan diferencias, echemos un vistazo.

El Machine Learning, tal como lo indica su nombre se refiere alaprendizaje automático de una máquina para que esta pueda resolver diferentestipos de tareas a través de una serie de algoritmos.

Con el fin de encontrar respuestas a una gran cantidad de datos, asícomo también ser capaz de predecirlos.

En otras palabras, el Machine Learning es la capacidad de una máquinapara aprender a desarrollar procedimientos de la misma manera que lo haría un humano,pero mediante patrones.

Por ejemplo, si estamos realizando una búsqueda de autos, la máquinaexaminará color, marca, dimensiones, entre otros elementos y descartará todoslos datos incorrectos hasta hallar un dato correcto.

Por otra parte, es un sistema que requiere ser guiado en cada fase conel fin de lograr generar una repetición de patrones hasta encontrar unaidentificación automática.

Por el contrario, el Deep Learning, es un sistema que trabaja de maneraautónoma, eso quiere decir que solo necesita una fase de programación. Portanto, supera las posibilidades tecnológicas de su predecesor.

A diferencia del Machine Learning, el Deep Learning no trabaja mediantepatrones, si no, mediante una red neuronal muy parecida al sistema cerebralhumano.

Esta red neuronal está compuesta por diversas capas que procesan lainformación para arrojar un resultado certero.

Por ejemplo, si buscamos un modelo de auto específico y detallamos susprincipales características, el Deep Learning se encargará de procesar losdatos dados para brindar un resultado correcto.

Este sistema tiene la capacidad de aprender por sí mismo, siendofundamental la forma en que maneja lo errores, puesto que, al definir unaequivocación, la máquina incorpora ese dato a su red neuronal para no repetirloy ofrecer mejores resultados.

Así que, se puede concluir que el Machine Learning funciona mediante unconjunto de patrones programados en cada fase, mientras que el Deep Learning,tiene un aprendizaje autónomo por medio de una red neuronal programada una solavez.

¿Para qué sirve el Deep Learning?

El Deep Learning representa un gran avance tecnológico que desprende ungran abanico de usos y posibilidades, al poder realizar predicciones a partirde él, pero hoy, te vamos a comentar sus usos más frecuentes en la actualidad.

1. Al poder realizar análisis predictivos, es capaz de identificarclientes potenciales, por tanto, es una excelente alternativa para integrar alas empresas.

2. Mediante sus algoritmos, predice las preferencias del consumidor anteun producto, lo cual, por supuesto, ayuda a las empresas a optimizar suscampañas para alinearlas con los deseos del consumidor. 

3. Identifica logotipos de empresas y hace reconocimiento facial.

4. Detecta fraudes en línea.

5. En el sector médico, ayuda a la detección de enfermedades y optimizalos análisis de imágenes médicas con mayor precisión para obtenerlos en menortiempo.

¿Cuál es el futuro del Deep Learning?

Si hay algo que podemos afirmar, es que, claramente, la tecnología ya noes la misma de hace algunos años y cada día, surgen mejoras para optimizar lossistemas.

Por supuesto, no es descabellado pensar que en algún momento lasmáquinas pueden desarrollar todas las habilidades, capacidades y emociones propiasde un ser humano, sí, así como una de esas tantas películas que hemos visto.

Porque lo cierto, es que vivimos en una era donde los datos y latecnología están estrechamente relacionados, por tanto, se requiereninteligencias avanzadas que entiendan, procesen y concluyan resultados óptimosdel conglomerado de datos que se generan diariamente.

Con el objetivo de brindar soluciones óptimas, rápidas e inteligentes de los problemas que se nos puedan presentar en todos los ámbitos. Así que, solo nos queda aprender mucho más de las nuevas tecnologías y adecuarnos a ellas.

foto de Luisana Puy-arena

Luisana Puy-arena

Redactora de contenidos en Velogig. Comunicadora audiovisual de profesión, con experiencia en edición y creación de contenidos.


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Una respuesta a “Deep Learning: la autonomía del aprendizaje automático”

  1. […] Es muy probable que su nombre te indique algo y sí, lo cierto es que este tipo de algoritmos y las estructuras que los conforman están netamente inspirados en nuestra red neuronal. […]

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