Qué es el Deep Learning: la inteligencia artificial que transforma el mundo

La tecnología al servicio del ser humano avanza cada vez más rápido. Quien dispone de datos dispone de multitud de información que puede ser útil para muchos ámbitos de la vida, desde la medicina hasta la empresa. ¿Imaginas poder analizar todos los datos del mundo en pocos segundos y lograr establecer una relación lógica entre ellos? Tendrías que tener una mente privilegiada o disponer de una red neuronal artificial que lo hiciese por ti. Pues bien, esta tecnología ya se está desarrollando y se presenta como clave para el futuro, por ello te explico qué es el Deep Learning y cómo puede ayudar a transformar el mundo.

¿Qué es Deep Learning?

El Deep Learning es una técnica avanzada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas que le permiten procesar información y aprender de forma autónoma a partir de un gran volumen de datos. Esto le permite resolver problemas como pueden ser el reconocimiento de imágenes, la traducción automática o la predicción de tendencias en tiempo real, que hasta ahora eran muy complicados para una máquina.

Diferencias entre Deep Learning y Machine Learning

Este concepto está muy ligado a los términos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, y tanto es así que, en muchas ocasiones, se presentan como sinónimos. Sin embargo, aunque dependen unos de otros, no realizan los mismos procesos ni tienen las mismas funcionalidades.
El Machine Learning se refiere a algoritmos que aprenden de los datos mediante reglas estadísticas, así el aprendizaje automático es el proceso que realiza la Inteligencia Artificial. Es decir, la máquina adquiere capacidad de tomar decisiones propias porque ha aprendido de manera autónoma a partir de datos.
Por su parte, el Deep Learning desarrolla el proceso de Machine Learning. Para ello utiliza una red neuronal creada de forma artificial con distintos niveles jerárquicos. Es decir, se crea una especie de cerebro que permite a la máquina aprender por sí misma y tomar decisiones sin intervención humana.
Ambos conceptos no pueden entenderse sin la Inteligencia artificial, que busca simular la capacidad humana para razonar, reconocer objetos, hablar o incluso crear. Se trata por tanto, un campo de la informática que busca resolver tareas que son muy sencillas para el ser humano, pero complicada para los ordenadores.

¿Cómo funciona el Deep Learning?

Para que exista Deep Learning, es necesario que haya redes neuronales artificiales, es decir, estructuras inspiradas en el cerebro humano que permiten aprender de los datos en diferentes niveles de complejidad.
En un primer nivel, esta red de neuronas artificiales aprende un patrón simple. Una vez procesada dicha información es llevada a los distintos niveles desarrollados en los que se irán combinando para lograr informaciones cada vez más complejas hasta que consigue tomar decisiones por sí misma o realizar predicciones. Cada conexión tiene un peso que se ajusta en función de los resultados, lo que permite que el modelo aprenda con cada iteración.
Por tanto, una red neuronal está formada por capas. La primera de ellas es la capa de entrada que es la encargada de recibir los datos. A continuación los datos pasan a las capas ocultas que son las encargadas de realizar las transformaciones pertinentes atendiendo a los pesos y sesgos con los que cuente la red. Por último, estaría la capa de salida que sería la que ofrece la predicción o el resultado al final. Cada capa, por tanto, es capaz de extraer información más compleja haciendo que el resultado final sea más completo.

Cómo se entrenan las redes neuronales

Para conseguir estos resultados es necesario entrenar a la red neuronal, para ello será necesario alimentarla con una gran cantidad de ejemplos. También se deberán comparar las predicciones con los resultados reales y ajustar los pesos de las conexiones. El proceso se repite miles o millones de veces hasta que el modelo logra una precisión óptima.

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Tipos de arquitecturas de Deep Learning más comunes

Con el avance de la disciplina han surgido múltiples arquitecturas diseñadas para resolver problemas específicos. Es decir, se han creado distintas redes neuronales que permiten conseguir mejores resultados atendiendo a distintas necesidades u objetivos.

• – Redes neuronales convolucionales (CNN): se suelen usar en el reconocimiento de imágenes y vídeo ya que son capaces de identificar patrones espaciales. De este modo, se utilizan en distintas áreas como la medicina, ya que es posible el análisis de radiografías o escáneres: en seguridad para reconocimiento facial o en marketing digital ya que ayuda a la detección de logotipos en redes sociales.
  – Redes neuronales recurrentes (RNN): trabajan con datos secuenciales (texto o series temporales), por lo que se utilizan en aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, predicción de la demanda de un producto o análisis de sentimientos en redes sociales.
  – Transformers: son capaces de comprender contextos largos y generar respuestas coherentes. Por ejemplo, en ellos se basan los traductores automáticos o asistentes conversacionales más avanzados.
  – Autoencoders: son capaces de reducir la dimensionalidad de los datos o detectar anomalías.
  – Redes generativas antagónicas (GAN): tienen la capacidad de generar contenido nuevo (imágenes realistas, música o texto)

Aplicaciones del Deep Learning

Como ya hemos ido avanzando, este tipo de tecnología es cada vez más común en distintas áreas como la medicina, la ciberseguridad o el Marketing Digital. Pero también lo son en las finanzas ya que permiten identificar fraudes en las transacciones; en atención al cliente, con la introducción de chatbots para resolver las dudas de los clientes de forma automatizada, en las búsquedas visuales para buscar informaciones o productos y en el reconocimiento de voz gracias a los asistentes virtuales capaces de comprender y responder con lenguaje natural.
Estas son solo algunas de las aplicaciones que está teniendo en la actualidad ya que conocer los patrones que nos rodean es esencial para desarrollar proyectos científicos y tecnológicos. Si quieres formar parte de esta nueva revolución y quieres aprender Deep Learning en KSchool disponemos de un curso de especialización en este campo que te ayudará a adentrarte en un mundo lleno de posibilidades. ¡No dudes en preguntarnos!