El Deep Learning

El aprendizaje profundo (deep learning) es básicamente una IA (inteligencia artificial) que emula el enfoque del aprendizaje humano para adquirir conocimientos.

Mientras que los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático son lineales, con el deep learning se consigue un aprendizaje automático basado en la unión de algoritmos de aprendizaje para enseñar a las máquinas cuestiones abstractas más avanzadas (reconocimiento facial, análisis del mercado de valores, etc…).

El primer gran éxito de aprendizaje automático fue Google con su buscador de información tan conocido.

Cada algoritmo en la jerarquía aplica una transformación no lineal en su entrada y utiliza lo que aprende para crear un modelo estadístico como salida. Las iteraciones continúan hasta que la salida ha alcanzado un nivel de precisión aceptable. El número de capas de procesamiento a través de las cuales los datos deben pasar es lo que inspiró la etiqueta de profundidad (“deep”).

Por ejemplo podemos dar a una IA información básica de lo que es un hot dog (perrito caliente), dotarle de un conjunto de imágenes que sabemos que son perritos calientes. El programa utilizará la información que le hemos proporcionado para recrear un conjunto de características que definan que es un perrito caliente y de ahí conseguir un modelo predictivo de lo que es un perrito caliente. El programa buscará patrones en las imágenes proporcionadas para conseguir discernir y acertar que es un perrito caliente y que no lo es. Con cada acierto y error el modelo será cada vez más preciso.

Para lograr un nivel aceptable de precisión, los programas de aprendizaje profundo requieren de inmensas cantidades de datos de entrenamiento y poder de procesamiento. En nuestro ejemplo anterior serían miles de imágenes de perritos calientes.

Noticias relacionadas

Si lo deseas, puedes dejarnos un comentario