¿Qué es deep learning IBM?

¿Qué es Deep Learning? Deep learning es un subconjunto de machine learning, que es básicamente una red neuronal con tres o más capas. Estas redes neuronales intentan emular el comportamiento del cerebro humano —aunque lejos de igualar su capacidad— pero le permiten "aprender" a partir de grandes cantidades de datos.

Machine learning es un componente importante del creciente campo de la ciencia de datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, y descubrir información clave dentro de los proyectos de minería de datos.

Los modelos de Deep Learning se entrenan mediante el uso de extensos conjuntos de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que aprenden directamente a partir de los datos, sin necesidad de una extracción manual de características.

watsonx es la plataforma de datos e IA nativa de la nube, de nivel empresarial de IBM, que infunde inteligencia a las operaciones empresariales y permite a los creadores de IA entrenar, validar, ajustar y desplegar IA generativa que aprovecha los datos dondequiera que residan, con responsabilidad y transparencia.

¿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.

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.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) con un enfoque limitado. Sin embargo, ambos campos van más allá de la automatización y la programación básicas para generar resultados basados en análisis de datos complejos.

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.

El acrónimo IBM (International Business Machines), cuyo significado en español se traduce como Máquina de Negocios Internacionales.

5 casos exitosos de Deep Learning

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

2006 — Geoffrey Hinton acuña el término “Deep Learning” (Aprendizaje Profundo) para explicar nuevas arquitecturas de Redes Neuronales profundas que son capaces de aprender mucho mejor modelos más planos.

IBM Maximo es el software líder a nivel mundial para la gestión de activos empresariales, gracias a que usa adecuadamente la tecnología innovadora, tales como: internet de las cosas (IoT), inteligencia artificial (IA), Blockchain y Cloud.

Aplicaciones de inteligencia artificial en marketing

El sistema puede ser empleado para responder inquietudes comunes y proporcionar información útil. Por ejemplo, se utiliza para contestar preguntas sobre un producto o servicio, proporcionar recomendaciones de productos, o para ayudar a los usuarios a resolver problemas técnicos.

Top 5 IAs más usadas del momento

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.

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.

El 'machine learning' –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

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.

Por lo general, un programa informático es una máquina que no piensa, simplemente realiza las acciones para las que ha sido programado. Es decir, responde a órdenes: si sucede esto, haz esto. Sin embargo, la inteligencia artificial no recibe órdenes, sino que recoge datos y aporta una solución.

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

5 tipos de inteligencia artificial

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que le permite a una máquina o un sistema aprender y mejorar de forma automática a partir de la experiencia.

profundo {adj.} These are words that carry obligations and they have a deep meaning. expand_more Estas son palabras que conllevan obligaciones y tienen un profundo significado.

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