El Machine Learning se divide en distintos tipos de algoritmos. Uno de ellos es el Deep Learning o Aprendizaje Profunco y a continuación nos adentramos en qué es y descubrimos cuándo se utiliza.
El machine learning
El Machine Learning es una disciplina enmarcada en la inteligencia artificial que crea distintos sistemas que permite a las máquinas aprender de forma automática. En este sentido, consigue que los ordenadores lleven a cabo tareas de forma independiente.
Dentro de esta disciplina encontramos distintos tipos de algoritmos:
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje reforzado
Estos, a su vez, se subdividen en otros algoritmos como el Aprendizaje Profundo. Pero ¿qué es el Deep Learning y cómo funciona?
Se trata de un tipo de aprendizaje automático que, a través de algoritmos, consigue funcionar de forma similar al cerebro humano.
Qué es el Deep Learning o Aprendizaje Profundo
Enmarcado en el Machine Learning, el Deep Learning es un algoritmo que crea modelos jerárquicos complejos que imitan la manera de trabajar que tiene el cerebro humano.
Inspirado en las redes neuronales
El Deep Learning está inspirado en la estructura del cerebro, a través de redes interconectadas, inspiradas en redes neuronales que reconocen determinados patrones, así como lo hace el sistema nervioso y el cerebro humano.
Subconjunto de aprendizaje automático
El Deep Learning o Aprendizaje Profunco es un subconjunto parte del aprendizaje automático que, como hemos adelantado, se basa en las redes neuronales.
¿Por qué recibe el nombre de Aprendizaje Profundo?
Esto se debe, principalmente, a que la estructura de redes neuronales artificiales está compuesta por varias capas de entrada, salida y ocultas. Cada una de esas capas cuenta con unidades que convierten los datos de entrada en información que la siguiente capa podrá usar para llevar a cabo una tarea de predicción determinada.
Importancia del Deep Learning
Este tipo de aprendizaje que representa al Deep Learning es un pilar fundamental en la ciencia de datos, ya que incluye ciertos modelos predictivos. Así, se convierte en una herramienta beneficiosa para la recopilación, análisis e interpretación de datos, logrando que este proceso sea más sencillo y rápido.
¿Cómo funciona?
El aprendizaje profundo o Deep Learning funciona de tal manera que, su objetivo, es mejorar el proceso de aprendizaje de las máquinas.
Con la inteligencia artificial, los científicos de datos determinan las características del grupo de datos que se deben incluir en modelos y así se impulsa la manera en la que funcionan los modelos.
En este caso, el científico entrega los datos (sin procesar) al algoritmo y entonces el sistema analiza todos esos datos, hace sus predicciones y, según el nivel de precisión de estas, informará al siguiente grupo de predicciones.
La palabra ‘’Profundo’’ en el Deep Learning hace referencia a las diversas capas de redes neuronales que se acumulan con el tiempo, y el rendimiento mejora a medida que la red crece en profundidad.
¿Cuándo se aplica el Deep Learning?
El Deep Learning ya se aplica en la actualidad en diversos sectores como:
- Sanidad:investigación médica, análisis de imágenes, prevención de enfermedades, desarrollo de medicamentos guiado, etc.
- Fabricación:por ejemplo, para la fabricación de patrones de modelos complejos
- Servicios financieros:se puede utilizar el Deep Learning para prevenir el fraude, entre otros.
- Sector público:para mejorar la eficiencia de los trabajadores, detectar personas de interés en espacios públicos, mejorar la seguridad de aeropuertos…
