Deep Learning

El Deep Learning o aprendizaje profundo es probablemente uno de los temas tecnológicos con más tendencia del momento. Las grandes corporaciones y las nuevas empresas por igual están queriendo sacar oro de esta campo.

Si crees que las Big Data son importantes, entonces debería mas acerca del aprendizaje profundo. Según afirma The Economist: los datos son el nuevo petróleo en el siglo XXI.

El deep learning es importante para sacar el maximo provecho en la base de datos de la inteligencia artificial

Si los datos son el petróleo crudo, las bases de datos son las plataformas de perforación que excavan y bombean los datos en Internet. Entonces piensa en el Deep Learning como la refinería de petróleo que finalmente convierte el petróleo crudo en todos los productos finales útiles y perspicaces.

Podría haber una gran cantidad de «combustibles fósiles» ocultos bajo tierra, pero sin las herramientas de refinería adecuadas, no obtendrá nada valioso. Por eso es importante el aprendizaje profundo. Es parte del panorama general basado en datos.

Qué es el Deep Learning o Aprendizaje Profundo?

El aprendizaje profundo es una función de inteligencia artificial que imita el funcionamiento del cerebro humano al procesar datos y crear patrones para su uso en la toma de decisiones.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del Machine Learning o aprendizaje automático que tiene redes capaces de aprender sin supervisión a partir de datos no estructurados o sin etiquetar.

Qué es el Deep Learning o Aprendizaje Profundo?

Cómo funciona el Deep Learning?

El Deep Learning ha evolucionado de la mano con la era digital, que ha provocado una explosión de datos en todas las formas y de todas las regiones del mundo. Estos datos, conocidos simplemente como big data, se obtienen de fuentes como las redes sociales, los motores de búsqueda en Internet, las plataformas de comercio electrónico y los cines en línea, entre otros.

Esta enorme cantidad de datos es fácilmente accesible y puede compartirse a través de aplicaciones fintech como el almacenamiento en la nube. Sin embargo, los datos, que normalmente no están estructurados, son tan vastos que los humanos podrían tardar décadas en comprenderlos y extraer información relevante.

Las empresas se dan cuenta del increíble potencial que puede resultar de desentrañar esta gran cantidad de información y se están adaptando cada vez más a los sistemas de inteligencia artificial para un soporte automatizado.

Ejemplos de uso de Deep Learning

Experiencia del cliente

Muchas empresas utilizan el aprendizaje automatico para mejorar la experiencia del cliente. Solo un par de ejemplos incluyen soluciones de autoservicio en línea y para crear flujos de trabajo confiables.

Ya se están utilizando modelos de aprendizaje profundo para chatbots, y a medida que el aprendizaje profundo continúa madurando, podemos esperar que este sea un área de aprendizaje profundo que se utilizará para muchas empresas.

Los chatbot utilizados para mejorar la experiencia de usuario es una de los ejemplos de Deep Learning

Algunos ejemplos de chatbots podrían ser: Siri de Apple, Google Assistant, Cortana de Windows y muchos más.

Traducciones

Aunque la traducción automática no es nueva, el aprendizaje profundo está ayudando a mejorar la traducción automática de texto mediante el uso de redes apiladas de redes neuronales y permitiendo traducciones de imágenes.

Traducto de IMagenes en tiempo real es uno de los usos del depp learning

Vehículos Autónomos

En este ejemplo no hay un solo modelo de IA en funcionamiento, ya que un vehículo autónomo conduce por la calle. Algunos modelos de aprendizaje profundo se especializan en señales de calles, mientras que otros están capacitados para reconocer a los peatones.

A medida que un automóvil navega por el camino, puede ser informado por hasta millones de modelos individuales de IA que permiten que el automóvil actúe.

Vehiculos Autonomos es un ejemplo del aprendizaje profundo, conectando varios tipos de inteligencia artificial

En nuestro momento vivimos con diversos tipos de inteligencia artificial basada en el Aprendizaje profundo. En muchas ocasiones estos logros de la ciencia pasan desapercibidos, y aunque se pueden mejorar están sentando las bases de un futuro llenos de ellos.

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