El Deep Learning es un término que se ha popularizado en el mundo tecnológico. Sus potencialidades y los beneficios que entrega su aplicación han logrado que sea una referencia de uso común en el ámbito tecnológico y ha permitido el crecimiento de funcionalidades o servicios que utilizamos todos los días.

Este tipo de machine learning funciona a un nivel de complejidad alto que permite obtener información valiosa en entornos complejos de datos. A continuación conocerás algunos aspectos importantes sobre este proceso de aprendizaje automatizado y algunas de sus múltiples aplicaciones.

¿Qué es Deep Learning?

La técnica que conocemos como Deep Learning es un tipo de machine learning que permite entrenar a una computadora para que realice tareas de forma similar a como las realizamos los seres humanos. Los modelos de aprendizaje profundo son implementados para cumplir con tareas de alta complejidad como reconocimiento de voz, identificación de imágenes o realización de predicciones.

A diferencias de otros procesos que funcionan en base a algoritmos, en él se configuran parámetros básicos acerca de los datos y en base a estos entrena a la computadora para que genere una base de conocimiento propio que le permita reconocer los patrones mediante el uso de capas de procesamiento que están contenidas en una red neuronal.

Conozcamos algunos aspectos importantes sobre cómo funciona y cuales son sus principales aplicaciones.

¿Cómo funciona el Deep Learning?

Al ser un modelo más complejo de aprendizaje automático que aplica un método diferente para generar conocimiento y comprender los problemas. En términos sencillos el Deep Learning no le proporciona a la computadora un esquema de resolución de problemas, sino que la entrena para que lo resuelva por si sola.

Este enfoque de aprendizaje a fondo consiste en reemplazar la formulación y especificación del modelo con capas que poseen características jerárquicas que progresivamente aprenden a reconocer elementos que están contenidos en los datos.

Gracias a esta forma compleja pero altamente funcional se pueden mejorar sistemas predictivos logrando que se adapten mejor a la información que requiere el usuario, que mejoren y optimicen su funcionamiento y que sean más dinámicos sin depender de reglas estrictas. Cambia por completo el paradigma del mundo tecnológico ya que no hay necesidad de ajustar un modelo en especial, ya que el computador se entrena para hacer la tarea.

Aplicación del Deep Learning

Sin duda las potencialidades del Deep Learning se pierden de vista. Es un campo que está en pleno crecimiento y cada vez se descubren nuevas aplicaciones, incrementando la expectativa de hasta donde podrá llegar la inteligencia artificial.

Las empresas aplicando modelos de aprendizaje profundo pueden aprender elementos significativos sobre sus clientes para satisfacer de mejor forma sus necesidades o inclusive mejorar sus procesos internos. Veamos a continuación cuales son las aplicaciones más comunes donde tratamos con algoritmos de Deep Learning.

Reconocimiento del habla

Gracias a los niveles de complejidad tan diversos que permite el aprendizaje profundo las tecnologías de reconocimiento de habla y patrones de voz han aumentado su presencia en el mundo académico y empresarial. Cada vez es más común la utilización de estos servicios en móviles y ordenadores de forma simple y esto es gracias a la capacidad de análisis de complejidad que brindan las redes neuronales.

Reconocimiento de imágenes

El reconocimiento de imágenes es una de las aplicaciones más interesantes del Deep Learning ya que su grado de complejidad es superior. Las potencialidades de aplicación de este tipo de algoritmos permiten entender y comprender escenas e imágenes en su totalidad determinando un gran número de factores. Podemos analizar un escenario completo partiendo de miles de imágenes por solo citar un caso de aplicación. ¡Imagina las posibilidades!

Procesamiento de lenguaje natural

Entre las aplicaciones de las redes neuronales, que son el componente principal del Deep Learning, han sido utilizadas para analizar y procesar texto. Esto tiene un potencial interesante para las empresas ya que partiendo de la minería de datos de texto podrían descubrirse patrones interesantes en los intercambios de información con los clientes. Podemos conseguir información importante para la creación o eliminación de productos, establecer patrones en quejas y descubrir cómo mejorar nuestros servicios de atención.

Sistemas de recomendación

Los sistemas de recomendación son uno de los sistemas basados en aprendizaje automático con los que tenemos contacto casi a diario. Gracias a ellos podemos explorar opciones atractivas de consumo de productos o servicios que se ajusten a las preferencias del cliente. Estos son comunes de ver en catálogos digitales como Netflix o en servicios de streaming como Spotify o Youtube. El aprendizaje automático puede ser utilizado para mejorar las recomendaciones en entornos más complejos de productos o servicios.

Esperamos que esta información saciara un poco tu curiosidad sobre el Deep Learning y sus potencialidades.

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