¿Qué es el aprendizaje profundo?
Descubre las principales características del aprendizaje profundo.
La inteligencia artificial es un tema muy amplio y durante los años que se está desarrollando se han creado nuevas técnicas para simular el cerebro humano, tal como lo que vamos a entender en este blog y es sobre el Aprendizaje profundo o deep learning.
El Aprendizaje profundo es un subcampo de estudio de la inteligencia artificial y actualmente es uno de los pilares de muchas aplicaciones por las cuales es posible el reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, generación de texto, etc.
El aprendizaje profundo es una especialización de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales artificiales para el procesamiento de la información imitando la estructura y el funcionamiento del cerebro humano.
Las redes neuronales artificiales se componen de nodos interconectados y cada nodo su objetivo principal es aprender una característica sobre los datos que se está entrenando.
Este tipo de algoritmos requieren grandes cantidades de datos etiquetados o no etiquetados con el fin de aprender de estos mediante un proceso llamado entrenamiento del modelo.
¿Por qué entrenar estos algoritmos?
El proceso de entrenar estos algoritmos ayuda a que después puedan ser utilizados para predecir datos nuevos o predecir algún dato del área de conocimiento para la cual fue entrenado.
Entrenar un algoritmo no es una tarea fácil, requiere de gran poder de cómputo y es donde entran los chips especializados para acelerar el entrenamiento de estos algoritmos llamados GPU. El proceso de entrenar es como si le enseñaras a un niño a montar la bicicleta, pero este proceso para la IA en nuestros tiempos aún es muy complejo por la cantidad de datos y poder de cómputo que necesita para adquirir los conocimientos que necesitamos que aprenda.
Redes Neuronales Artificiales
Profundizando sobre las redes neuronales artificiales, que ha sido de gran interés para el estudio en la comunidad científica para comprender biológicamente de como es que el cerebro funciona y posteriormente se empezó a estudiar como utilizar esos conocimientos para simular el cerebro humano y para eso inicia desde como expresar matemáticamente una neurona.
El modelo neuronal propuesto por Warren S. McCulloch y Walter Pitts en 1943 fue el primer modelo neuronal moderno del cual se basan muchos otros modelos neuronales actuales.
Conclusión
El aprendizaje profundo es un subcampo de la Inteligencia artificial que tiene el objetivo de simular el cerebro humano mediante el uso de redes neuronales artificiales y tiene infinidad de usos como la generación de texto, reconocimiento facial, reconocimiento de voz, conversión de texto a imagen. Así como el uso en diversos sectores empresariales como marketing, investigación, finanzas, salud, aeronáutica y mucho más.
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