Conceptos claves del Deep Learning 

El Deep Learning es un tipo de Inteligencia Artificial que se ha desarrollado en gran medida en los últimos años. ¿Qué hay que saber de esta disciplina? Esta entrada te indica cuáles son los conceptos básicos relacionados. 

Qué es el Deep Learning: definición y conceptos básicos

El Deep Learning, o aprendizaje a fondo, es un método de aprendizaje de Inteligencia Artificial, concretamente de Machine Learning. Es la tecnología más reciente en cuanto a implementación masiva.

La principal finalidad de este sistema es reproducir el sistema de aprendizaje del ser humano, gracias a su sistema de conexiones neuronales artificiales y capas; puede recibir feedback externo para aprender, pero, también, puede tomar decisiones de forma autónoma. El Machine Learning reconoce patrones dictados por los humanos, pero este método también realiza valoraciones propias. En consecuencia, va un paso más allá de lo que conocíamos hasta ahora. 

El método de aprendizaje a fondo ha servido para desarrollar nuevas herramientas que están entre nosotros. Los asistentes de voz como Siri o Cortana, que se utilizan en dispositivos informáticos, son un ejemplo, así como Google. Otro caso es el del lenguaje de programación Phyton, donde ya se está utilizando la metodología con notable éxito.

Las primeras referencias sobre este método son antiguas, concretamente de 1974, cuando Paul Werbos propone un proceso de retropropagación gracias a las conexiones neuronales artificiales. Sin embargo, la generalización de esta tecnología no es anterior a 2010 en ningún caso. Hay una serie de conceptos básicos que te conviene conocer para entender mejor cómo funciona esta tecnología. Son los siguientes:

Sistema de capas

El sistema de capas funciona como filtro progresivo ante un estímulo para procesar una decisión final. Estas capas están interrelacionadas entre sí, de manera que se toman decisiones complejas.

La primera capa, o de entrada (Intup Layer), es la encargada de recibir los estímulos. Hay una segunda capa, también denominada oculta (Hidden Layer) es la que realiza el procesamiento de la información, comparando e interrelacionándola con diversos parámetros. La tercera capa, o de salida (Output Layer) es la que toma la decisión final.

Como puedes ver, el funcionamiento de capas es similar al que utilizamos los humanos para tomar decisiones. Y, como se ha indicado antes, a diferencia del Machine Learning convencional es totalmente autónomo

Conexiones neuronales artificiales

Las conexiones neuronales artificiales son la base de este sistema de aprendizaje profundo. Lo que se ha buscado, y conseguido, es que una máquina funcione como el cerebro. Eso sí, para conseguir este efecto se necesita una potencia de computación muy alta

Para realizar este tipo de conexiones neuronales con éxito, se utilizan una serie de algoritmos especializados. No se trata solo de recibir un input, sino que las conexiones se relacionen entre sí para cruzar datos y, así, aceptar o descartar. 

Conclusión

El Deep Learning, o aprendizaje profundo, es una tecnología de Inteligencia Artificial que va a ir a más en los próximos años. ¿Te interesa implementar nuevas herramientas basadas en este método o, simplemente, entenderlo mejor para sacarle el máximo partido? En TrainingIT proporcionamos formación adaptada a tus necesidades, tanto para ti como para tus empleados