¿Cómo funciona la tecnología de deep learning?

Las redes neuronales de deep learning, o redes neuronales artificiales, tratan de imitar el cerebro humano a través de una combinación de entradas de datos, ponderaciones y sesgos. Estos elementos trabajan conjuntamente para reconocer, clasificar y describir con precisión los objetos dentro de los datos.

El 'deep learning' permitirá impulsar las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Vas a desbloquear tu teléfono móvil, pero no es uno de esos que funcionan con la huella dactilar. En su lugar, la cámara reconoce tu rostro, te identifica como el propietario y se desbloquea para su uso.

Ejemplos de deep learning o aprendizaje profundo

Los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Cortana son ejemplos de deep learning, ya que pueden reconocer tu habla, comprender un comando y realizar una acción específica.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.

Los algoritmos de deep learning pueden determinar qué características (por ejemplo, las orejas) son las más importantes para distinguir a un animal de otro. En machine learning, esta jerarquía de características la establece manualmente un experto humano.

Los algoritmos de aprendizaje profundo o de Deep Learning son aquellos que ejecutan datos a través de múltiples capas de redes neuronales. Estas pasan a la capa siguiente una representación simplificada de los datos analizados. Estos algoritmos aprenden progresivamente sobre el objeto o imagen que estudian.

¿En qué aplicaciones se utiliza el Deep Learning ? En la actualidad se hace uso de Deep Learning en un gran número de aplicaciones que son usadas en el día a día como por ejemplo el traductor de Google; en asistentes virtuales como Siri, Cortana y Google Assistant.

5 casos exitosos de Deep Learning

El machine learning necesita datos previamente estructurados para aprender y poder trabajar con ellos. Por el contrario, el deep learning puede trabajar con datos sin estructurar (incluso con grandes volúmenes), motivo por el cual es muy útil a la hora de identificar patrones.

Con el aprendizaje profundo se crea una conexión entre la información que ya se conoce, la nueva y las experiencias de cada alumno y alumna, por lo que el abanico del conocimiento se abre a nuevas posibilidades. Se promueven metodologías que impulsan la colaboración y el pensamiento crítico.

Casos de uso del aprendizaje profundo

El aprendizaje es el proceso a través del cual se modifican y adquieren habilidades, destrezas, conocimientos, conductas y valores. Esto como resultado del estudio, la experiencia, la instrucción, el razonamiento y la observación.

Tipos de algoritmos de Machine Learning

La capa de entrada es donde el modelo de deep learning ingiere los datos para su procesamiento, y la capa de salida es donde se realiza la predicción o clasificación final.

El Deep Learning (DL) o 'aprendizaje profundo' forma parte del Machine Learning. De hecho, se puede describir como la nueva evolución del machine learning. Se trata de un algoritmo automático que imita la percepción humana inspirada en nuestro cerebro y la conexión entre neuronas.

Entre los algoritmos más usados tenemos del análisis de componentes principales o el análisis discriminante lineal.

El aprendizaje automático (ML en inglés) es un tipo de algoritmo que se mejora automáticamente a sí mismo basado en la experiencia, no por un programador que escribe un mejor algoritmo. El algoritmo gana experiencia al procesar más y más datos, y luego modificándose basado en las propiedades de los datos.

Deep learning o aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático, donde una máquina intenta imitar al cerebro humano utilizando redes neuronales artificiales con más de tres capas que le permiten hacer predicciones con una gran precisión.

Top 5 IAs más usadas del momento

La primera vez que apareció esta definición provino de la tesis doctoral de Paul Werbos en 1974, que fue el primero que describió el proceso de entrenamiento de una red neuronal artificial a través de la retropropagación.

Después de dominar el machine Learning puedes profundizar en Deep Learning. Deep learning es una metodología específica dentro de machine learning.

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ChatGPT es el sistema de inteligencia artificial más avanzado y más demandado del momento actual. Cualquier persona puede acceder al servicio de forma gratuita, aunque el enorme tráfico de usuarios hace que esté colapsado con frecuencia.

El líder de la revolución de la inteligencia artificial de 38 años tampoco puede creerlo: conoce a Sam Altman, CEO de OpenAI Altman también está involucrado en otros proyectos tecnológicos futuristas.

El machine learning (ML) es una rama específica de la inteligencia artificial (IA). El machine learning tiene un alcance y un enfoque limitados en comparación con la IA. La IA incluye varias estrategias y tecnologías que están fuera del alcance del machine learning.

Los tipos de implementación de machine Learning pueden clasificarse en tres categorías diferentes:

Los algoritmos de Inteligencia Artificial suelen basarse en reglas y se construyen mediante un procesamiento iterativo para reconocer patrones y hacer predicciones. La evolución de tecnologías como la nube, la computación y el big data han contribuido a que la Inteligencia Artificial sea más rápida, barata y accesible.