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Deep Learning o aprendizaje profundo: ¿Para qué sirve?

      
Deep Learning o aprendizaje profundo: ¿Para qué sirve?
Deep Learning o aprendizaje profundo: ¿Para qué sirve?  |  Fuente: Flickr

Quienes comenzaron a imaginar la idea de crear máquinas igual de inteligentes que los seres humanos, los verdaderos pioneros en el campo de la Inteligencia Artificial, soñaban con imitar los procesos neuronales que llevan a una persona a desarrollar ciertos tipos de conocimiento. Sin embargo, a la hora llevar esta idea a la práctica, el desafío resultó ser demasiado complejo.

Si bien cada día que pasa se generan nuevos avances en el campo de la robótica, y la automatización parece cada vez más cercana, la idea de imitar las complejidades del cerebro humano parece imposible. Excepto para los científicos que trabajan empleando el Deep Learning como método de enseñanza para las máquinas.

¿Cómo sabe Siri que soy yo quien le habla? ¿Por qué si publico en Facebook algo sobre la playa comienzo a ver anuncios de pasajes aéreos y hoteles para vacacionar en el caribe? La respuesta está en el Deep Learning.

Al hablar de Deep Learning, aprendizaje profundo, o redes neuronales profundas, nos referimos a una serie de algoritmos que buscan imitar el proceso que realiza el cerebro humano cuando intenta reconocer rostros, voces o palabras. Es decir, un grupo de algoritmos que busca lograr que las máquinas piensen del mismo modo que los seres humanos, que logren hacer las mismas conexiones neuronales y así llegar a los mismos resultados.

En robótica, las máquinas aprenden gracias a la orientación del hombre, que de cierto modo “les enseña” cómo deben actuar y qué procesos seguir. Lo que aporta el Deep Learning es la posibilidad de generar independencia, de que con estos algoritmos las máquinas sean capaces de realizar una abstracción similar a la que realiza el cerebro humano para aprender por su cuenta, encontrar significados y realizar asociaciones por su cuenta.

Las grandes empresas como Google, Apple y Facebook ya utilizan el Deep Learning en sus productos, haciendo que estos puedan interpretar el lenguaje humano, reconocer rostros o sugerir contenidos analizando los gustos y acciones de cada individuo. De momento este es el uso más frecuente para el Deep Learning, pero debido a las posibilidades que ofrece es de esperar que en poco tiempo se generen nuevos usos para esta tecnología.

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