La inteligencia artificial y el aprendizaje automático o Machine Learning son los pilares de la próxima revolución informática.
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La inteligencia artificial y el aprendizaje automático o Machine Learning son los pilares de la próxima revolución informática.
Estas tecnologías dependen de la capacidad de reconocer patrones y luego, en función de los datos observados en el pasado, predecir resultados futuros.
El Deep Learning, o aprendizaje profundo, es un campo de la inteligencia artificial que se inspira en la forma en que funciona el cerebro humano para resolver problemas y aprender de manera automática.
El término "profundo" se refiere a la arquitectura de las redes neuronales— que son como cerebros sintéticos—, que consiste en múltiples capas de neuronas interconectadas.
Consiste en entrenar a una red neuronal artificial con una gran cantidad de datos para que pueda reconocer patrones y tomar decisiones o realizar predicciones.
El Deep Learning es como enseñarle a un ordenador a aprender de la misma forma en que el ser humano aprende.
Así es como funciona esta tecnología: un proceso basado en el entrenamiento
Imagina que quieres enseñar a un ordenador a distinguir entre imágenes de gatos y perros.
En lugar de decirle a este cómo identificar las características de un gato o un perro, se utiliza el Deep Learning para que aprenda por sí misma.
El proceso comienza con un conjunto de datos de entrenamiento que contiene miles de imágenes de gatos y perros.
Estas imágenes están etiquetadas correctamente, es decir, cada imagen tiene una etiqueta que indica qué animal es.
Luego se crea una red neuronal artificial —un cerebro sintético como antes se ha mencionado— que consiste en capas de nodos —puntos de conexión— interconectados.
Cada nodo realiza cálculos para procesar la información.
Al principio, la red neuronal no sabe distinguir entre gatos y perros, pero a medida que se le dan más ejemplos de imágenes etiquetadas, ajusta estas conexiones entre los nodos para encontrar patrones y características distintivas.
Durante el proceso de entrenamiento, la red neuronal irá ajustando sus parámetros hasta que sea capaz de reconocer los patrones que diferencian a los gatos de los perros.
Por ejemplo, puede aprender que los gatos tienen orejas más puntiagudas y los perros tienen orejas más redondeadas.
A medida que se le presenta más y más imágenes de cada animal, la red neuronal se volverá más precisa en su capacidad de distinguir entre ellos.
Una vez que se completa el entrenamiento, se puede utilizar para clasificar nuevas imágenes de gatos y perros.
Al proporcionar una imagen totalmente nueva —diferente a las miles enseñadas anteriormente—, la red neuronal analiza los patrones que ha aprendido y determinará si la imagen es de un gato o de un perro.
Ejemplos de la vida cotidiana en los que se utiliza el 'Deep Learning'
1. Reconocimiento facial: muchas aplicaciones y dispositivos utilizan el Deep Learning para reconocer caras. Por ejemplo, los smartphones pueden desbloquearse mediante el reconocimiento facial, y las cámaras de seguridad pueden identificar a personas en tiempo real.
2. Asistentes virtuales: Siri, Alexa y Google Assistant utilizan el Deep Learning para entender y responder a las preguntas y comandos de los usuarios. Aprenden a medida que más personas los utilizan y mejoran su capacidad de entender el lenguaje natural.
3. Traducción automática: plataformas como Google Translate utilizan el Deep Learning para traducir texto de un idioma a otro. La red neuronal aprende patrones en los datos de entrenamiento para poder generar traducciones precisas.