¿Que es el Aprendizaje Profundo?

Aprendizaje profundo

Una subcategoría del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo permite el aprendizaje jerárquico de una gran cantidad de información. En otras palabras, la máquina procesa los datos en orden de complejidad para comprender una realidad y captarla por sus propios medios con la ayuda de una red neuronal.

El nombre de aprendizaje profundo alude al hecho de que el sistema funciona en capas. Como explica Yann Ollivier, Director de Investigación del Centro Nacional de Investigación Científica (CNRS) y especialista en inteligencia artificial, los resultados de la primera capa de neuronas sirven como punto de partida para calcular los resultados posteriores. Para distinguir una imagen de un gato de una imagen de un perro, una máquina debe comparar características cada vez más complejas basadas en las lecciones aprendidas, por ejemplo, el hecho de que las orejas de los dos animales tienen una forma diferente.

El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos computacionales basados en redes neuronales artificiales de múltiples capas. Estas redes neuronales están diseñadas para aprender y extraer características o representaciones de alto nivel a partir de datos no estructurados o de alta dimensionalidad, como imágenes, texto o señales de audio. 

A diferencia de los enfoques tradicionales de aprendizaje automático que requieren la ingeniería manual de características, el aprendizaje profundo permite que el modelo aprenda automáticamente las características relevantes directamente de los datos. Esto se logra mediante la combinación de múltiples capas de neuronas artificiales interconectadas, donde cada capa aprende representaciones progresivamente más abstractas y complejas. 

El aprendizaje profundo ha demostrado un gran éxito en una variedad de tareas, incluyendo reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural, traducción automática, recomendación de contenido, entre otros. Algunos de los algoritmos y arquitecturas más populares en el aprendizaje profundo incluyen las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales generativas adversarias (GAN).

El aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento y una capacidad de computación significativa, lo que ha sido posible gracias al avance en hardware y algoritmos, así como a la disponibilidad de grandes conjuntos de datos. Este enfoque ha impulsado avances significativos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión de datos complejos. 

En resumen, el aprendizaje profundo es una técnica de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y extraer representaciones de alto nivel a partir de datos complejos, utilizando redes neuronales artificiales de múltiples capas. Su capacidad para automatizar la extracción de características y su éxito en diversas aplicaciones ha llevado a su amplia adopción y desarrollo continuo.