¿Cómo está revolucionando el Deep Learning la Inteligencia Artificial?

El Deep Learning está revolucionando la inteligencia artificial al permitir a las máquinas aprender, adaptarse y mejorar por sí mismas. Y todo esto sin necesidad de programación manual. 

Desde la atención médica hasta la fabricación, el Deep Learning está transformando muchas industrias, permitiendo a las máquinas analizar grandes conjuntos de datos, reconocer patrones y tomar decisiones informadas. Sigue leyendo para descubrir todo lo que necesitas saber sobre la tecnología innovadora del Deep Learning.

¿Qué es Deep Learning?

El Deep Learning, aprendizaje profundo en español, es un subcampo de la inteligencia artificial que intenta imitar el cerebro humano. Se basa en entrenar modelos de redes neuronales para procesar datos y extraer patrones significativos, derivando estos en predicciones con un alto nivel de precisión.

Se conoce como profundo porque las redes neuronales están formadas por muchas capas. Esto les permiten aprender características cada vez más complejas y abstractas de los datos.

La consultora Aprendizaje Profundo lo define como enseñar a una máquina a hacer lo que para el cerebro humano es natural: aprender con el ejemplo. 

¿Cómo funciona?

Hasta ahora, el pensamiento en informática había sido lineal, es decir, la toma de decisiones ocurría solo en una dirección. Las redes neuronales en las que se basa el Deep Learning introducen la posibilidad de acceder a distintas capas de datos y procesos. Pero, ¿cómo se entrena una red neuronal para aprender de los datos?

1. Preparación de los datos: El primer paso es limpiar los datos que se utilizarán para entrenar la red neuronal. Esto puede hacer mediante la normalización, el filtrado de datos o la eliminación de valores atípicos, por ejemplo.

2. Selección de la arquitectura de la red: Se eligen la cantidad de capas de la red y su disposición. Esto variará según la tarea que se quiera realizar. Por ejemplo, para procesar imágenes la red más adecuada será la convolucional; mientras que la red recurrente lo será para procesar lenguaje natural.

3. Inicialización de los parámetros: Los sesgos y los pesos de las conexiones se inicializan con valores aleatorios.

4. Propagación hacia adelante: Una vez se introducen los datos limpios en la red, estos se propagan hacia adelante a través de las distintas capas.

5. Cálculo de la función de pérdida: Se hace para medir la diferencia entre las salidas de las redes y los valores que se desean.

6. Propagación hacia atrás: En este paso se hace uso de un algoritmo de optimización, para ajustar los pesos y los sesgos, y minimizar así la función de pérdida calculada.

7. Repetición del proceso: Estos tres últimos pasos (del 4 al 6) se repiten varias veces hasta ajustar los parámetros de la red en cada iteración.

Cuando la red está entrenada, es capaz de predecir correctamente a partir de datos nuevos.

Diferencia entre Deep Learning y Machine Learning

El Machine Learning es un subcampo dentro de la Inteligencia artificial que usa algoritmos para que una máquina aprenda a partir de datos facilitados, y no programándola para tareas específicas.

Teniendo esto en cuenta, el Deep Learning es un subcampo más especializado del Machine Learning, una evolución según los expertos. 

Mientras que el Machine Learning abarca un conjunto más amplio de técnicas, el Deep Learning es una técnica más especializada basada en redes neuronales para procesar grandes cantidades de datos y extraer patrones complejos. En general, el Deep Learning se utiliza para tareas más complejas. Además, requiere grandes cantidades de datos y capacidad de cómputo para su entrenamiento.

Deep Learning en la Inteligencia Artificial

El Deep Learning ha sido un motor esencial en el avance de la inteligencia artificial en los últimos años. Es la tecnología que ha permitido que los sistemas sean capaces de realizar tareas con una rapidez y precisión nunca vistas. Su capacidad de aprender y mejorar con grandes cantidades de datos, hace que el Deep Learning haya revolucionado varias industrias.

Aplicaciones

Para entender mejor el papel de Deep Learning en la IA, veamos algunas de las aplicaciones de esta tecnología:

• Coches autónomos.
• Asistentes personales, como Alexa o Siri.
• Traducción automática, como Google Translate.
• Chatbots.
• Reconocimiento facial.
• Reconocimiento de imágenes en vigilancia de seguridad.
• Control de calidad en la industria.
• Reconocimiento de comandos de voz.
• Transcripción de llamadas telefónicas.
• Interpretación automática.
• Procesamiento automático de facturas.
• Análisis de grandes conjuntos de datos.
• Predicción de la demanda.
• Predicción de estructura de proteínas.
• Diseño de fármacos.

“No creo que el camino sea imitar la inteligencia humana. Hemos de entender la inteligencia artificial como una nueva clase de inteligencia y no como una réplica de la humana. Debemos complementar la humana, no sustituirla”.

Jordi Luque, experto en Deep Learning en Telefónica I+D. (fuente)

Futuro del Deep Learning en la IA

El futuro del Deep Learning, como bien apunta Jordi Luque, no es llegar a igualar la inteligencia humana, sino complementarla. Pero, ¿qué esperan los expertos de esta tecnología?

1. Continuará siendo un motor clave en la evolución de la inteligencia artificial. Se espera que esta tecnología siga evolucionando. Investigadores y expertos siguen trabajando en nuevas técnicas y enfoques para mejorar la precisión de los sistemas de Deep Learning. 

2. Se aplicará a la mayoría de sectores. Atención médica, biología, servicios financieros, fabricación e industria, etc. 

3. Se combinará con otras tecnologías para crear sistemas de IA más sofisticados. Combinaciones, por ejemplo, con procesamiento de lenguaje natural o de visión.

4. Será más accesible para las pequeñas y medianas empresas. Con la llegada de herramientas de Deep Learning más fáciles de usar, será más sencillo para las empresas implementar esta tecnología en su operativa diaria.

Conclusión

En resumen, el Deep Learning es un subcampo del Machine Learning, que ha revolucionado la Inteligencia Artificial. Ha aportado una mayor precisión en aplicaciones diarias de una gran cantidad de sectores: comunicación, seguridad, medicina, transporte, etc. Sin duda, un motor tecnológico que ha llegado para quedarse y que pronto veremos presente en todo tipo de empresas.

«Las tecnologías de aprendizaje son la nueva Revolución Industrial. Quienes las dominen tendrán el Santo Grial.”

Jordi Luque, experto en Deep Learning en Telefónica I+D. (fuente)

Faqs sobre Deep Learning

¿Quieres seguir aprendiendo sobre IA e Innovación?

Descubre nuestro Máster Online en IA e Innovación, en colaboración con Microsoft, y aprende a dominar las últimas herramientas de IA, como ChatGPT y Bing AI. Además, verás también cómo crear nuevas soluciones sin tener conocimientos de programación a partir de herramientas no-code / low-code.