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Deep learning: qué es, para qué sirve y ejemplos

10/03/2022
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La tecnología sigue avanzando a pasos agigantados para promocionar modelos tecnológicos que faciliten las tareas en cualquier empresa. Una de estas mejoras es el deep learning, pero ¿sabes realmente qué es y para qué sirve el Deep learning? Te contamos todo lo que necesitas saber acerca de este tipo de aprendizaje no supervisado y su funcionamiento.

Lo más importante a la hora de desarrollar estas formas de desarrollo es mantener una dirección orientada a conseguir los objetivos previamente definidos, que en muchas ocasiones tienen que ver con la atención a un usuario que precisa de nuestros servicios. Conseguir atenderlo, guiarlo y ayudarlo sin necesidad de gastar demasiados recursos puede ser clave para el ahorro de costes y la mejora de respuesta. En Three Points cuentas con la posibilidad de cursar el Máster en Diseño de Experiencia de Usuario, Usabilidad e Interfaces, un programa en el que puedes adquirir los conocimientos necesarios para trabajar en un nuevo paradigma empresarial donde el usuario y su modo de interactuar con la marca online es el mayor protagonista.

¿Qué es el deep learning?

El deep learning, cuyo significado es aprendizaje profundo, no es más que una clase de machine learning en la que se programa a un ordenador para que realice tareas semejantes a las que llevamos a cabo los seres humanos, como el reconocimiento del habla o la identificación de imágenes. Este aprendizaje profundo es capaz de reconocer conversaciones, traducir idiomas o llevar a cabo ciertas tomas de decisiones, y sirve para que la inteligencia artificial pueda llevar a cabo un aprendizaje de forma continuada.

Lo que distingue al deep learning es que estamos ante un enfoque de aprendizaje automatizado no supervisado que tiene amplio parecido con el funcionamiento del sistema neurológico humano. Dentro de esta tecnología existen una serie de capas de neuronas artificiales especializadas en la identificación de ciertas características de los datos, algo muy parecido al cerebro de una persona.

Para que lo entendamos mejor, las redes neuronales artificiales son capaces de identificar patrones y clasificar información. Filtran los datos que reciben, yendo desde lo más genérico a lo más particular, de manera que poco a poco van aumentando la posibilidad de generar una respuesta adecuada.

¿Para qué sirve el deep learning?

A día de hoy, el deep learning se utiliza para muchas cuestiones en lo que llamamos “mundo real”, desde la detección de fraudes financieros hasta mejorar la sanidad o vender con un servicio más personalizado. La capacidad que este sistema tiene de reconocimiento ha hecho que en los últimos años muchas tecnologías diferentes se basen en él, tanto para el ahorro de recursos en las empresas como para mejorar la experiencia de los usuarios o clientes.

deep learning que es

Tipos de deep learning

Como ya hemos comentado, el deep learning se basa en redes neuronales y podemos destacar tres tipos de estas redes que se usan en este sistema:

·       Convolutional Neuronal Networks (CNN o redes neuronales convolucionales). Se diseñan para procesar matrices estructuradas, como imágenes. Se basan en patrones y objetos que aparecen en ellas.

·       Recurrent Neuronal Networks (RNN o redes neuronales recurrentes). Son las que usan datos secuenciales o datos de series de tiempo. Se utilizan para reconocimiento de voz o traducción de idiomas.

·       Generative Adversarial Networks (GAN o redes regenerativas antagónicas). Cogen dos redes neuronales y se oponen una a la otra. Una de ellas genera y la otra discrimina, es decir, actúa de censora.

Ejemplos de deep learning

Seguro que ya te han venido a la cabeza algunos ejemplos de este sistema que te encuentras de forma recurrente en tu día a día. Vamos a sumergirnos en algunos de ellos para conocer cómo puede suponer una ventaja:

·        Traducción de imágenes con texto. Google, gracias al deep learning, es capaz de ayudarnos a traducir a nuestro idioma el texto que aparece en una imagen, y lo hace solo a través una captura de la misma.

·        Recomendaciones de Netflix. ¿Te has dado cuenta alguna vez de que las películas o series que te aparecen en tu pantalla de inicio de Netflix no tienen por qué ser las mismas que las de uno de tus amigos? El deep learning permite que la plataforma entienda nuestros gustos y pueda hacer que en la pantalla nos aparezcan opciones parecidas.

·        Coches autónomos. Tesla y Samsung trabajan para crear un coche 100% autónomo que mediante aprendizaje profundo pueda recopilar datos sobre su entorno con cámaras y otros sensores y los interprete.

·        Previsión en el sector agrícola. El deep learning puede anticiparse a los posibles problemas del campo con cuestiones tan simples como la recogida de datos de niveles de agua o de nutrientes en el suelo. Gracias a este tipo de conocimientos, el control sobre las cosechas puede controlarse mucho mejor.

 


© Three Points The School for Digital Business. Planeta Formación y Universidades. Todos los derechos reservados.
Por cualquier consulta, escríbanos a info@threepoints.com

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