El aprendizaje profundo es un subconjunto dentro del aprendizaje automático (ML), que a su vez es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA).

El concepto de inteligencia artificial existe desde la década del 50 aproximadamente, con el objeto de hacer que los PC puedan pensar y razonar de manera similar a los seres humanos.

Como parte de la fabricación de máquinas que puedan pensar, el ML se enfoca en cómo hacer que aprendan sin estar explícitamente programadas.

El aprendizaje profundo va más allá del ML, ya que crea modelos jerárquicos más complejos para imitar el modo en que los humanos aprenden la información nueva.

Las redes neuronales impulsan el aprendizaje profundo

En el contexto de la inteligencia artificial y el ML, un modelo es un algoritmo matemático que se entrena para llegar al mismo resultado o predicción que un experto humano obtendría con la misma información.

En el aprendizaje profundo, los algoritmos se inspiran en la estructura del cerebro humano y se conocen como redes neuronales.

Estas redes neuronales se crean a partir de switches de red interconectados diseñados para aprender a reconocer patrones del mismo modo que lo hace el sistema nervioso y el cerebro humano.

El aprendizaje profundo impulsa el futuro

Muchos avances recientes en inteligencia artificial han sido posibles gracias al aprendizaje profundo.

Desde las recomendaciones en servicios de streaming hasta las tecnologías de asistente de voz y conducción autónoma, la capacidad de identificar patrones y clasificar muchos tipos diferentes de información es crucial para procesar vastas cantidades de datos con poco o ningún aporte humano.

Aunque el objetivo original de la inteligencia artificial era, en un sentido amplio, que las máquinas pudieran hacer cosas que de otro modo requerirían la inteligencia humana, la idea se redefinió desde entonces.

Francois Chollet, investigador de inteligencia artificial en Google y creador de la biblioteca de software de aprendizaje automático Keras, dice que «la inteligencia no es una habilidad en sí misma, no es lo que puedes hacer, es con qué eficiencia puedes aprender cosas nuevas».

El aprendizaje profundo se enfoca en mejorar el proceso de aprendizaje de las máquinas.

Con inteligencia artificial y ML basados en reglas, un científico de datos determina las reglas y características del grupo de datos para incluir en modelos, lo que impulsa el modo en que funcionan los modelos.

Con el aprendizaje profundo, el científico de datos entrega datos sin procesar a un algoritmo.

El sistema, entonces, analiza esos datos, sin normas específicas o características preprogramadas en él.

Cuando el sistema hace sus predicciones, se verifica su precisión en relación con un grupo separado de datos.

El nivel de precisión de estas predicciones, o falta de ellas, informa el siguiente grupo de predicciones que hace el sistema.

La palabra «profundo» en el aprendizaje profundo 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.

Cada nivel de red procesa sus datos de manera específica, y luego esto informa la siguiente capa. Así que la salida de datos de una capa se convierte en la entrada de datos para la siguiente.

La formación de redes de aprendizaje profundo consume tiempo y grandes cantidades de datos que deben ingresarse y probar a medida que el sistema perfecciona gradualmente el modelo.

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