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Hace unos años, la idea de la inteligencia artificial era futurista. De hecho, si alguien te dijera que habría coches autónomos, fácilmente lo descartarías como una ilusión. Unos años más tarde, nos encontramos inmersos en la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la compleja arquitectura de redes neuronales que ejecuta el aprendizaje profundo. Estos desarrollos han dado lugar a nuevas carreras y tecnología, aumentando la necesidad de expertos en este vasto campo.
El aprendizaje profundo imita el cerebro humano para crear tareas sofisticadas que pueden realizar tareas de forma autónoma, lo que pronto podría revolucionar nuestro mundo a través de tecnologías de automatización inteligente utilizadas prácticamente en todas partes.
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¿Qué es el aprendizaje profundo? Explicación completa
Hay un dicho que dice que con la edad viene la experiencia. A medida que las personas envejecen, adquieren más experiencias y lecciones de vida. Esto no es tan diferente de cómo las máquinas impulsadas por IA aprenden a través de los datos que se les introducen. Por lo tanto, el resultado que obtenga depende de la calidad y cantidad de datos que pasan por el sistema. En inteligencia artificial, las máquinas utilizan el aprendizaje profundo para realizar tareas como conducir automóviles sin ayuda humana.
Aprendizaje profundo: una definición exacta
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se centra en aprender y perfeccionar su resultado mediante la utilización de redes neuronales artificiales. Este campo toma mucho de la forma en que los humanos procesan la información y aprenden. Es un campo en expansión que va más allá de las capacidades informáticas estándar hasta estructuras, algoritmos y sistemas complejos que trabajan para lograr una funcionalidad autónoma en diversos campos.
A través del pensamiento profundo, las computadoras pueden aprender y reaccionar ante situaciones de manera más eficiente que los humanos. Esto explica por qué las computadoras ahora se utilizan para conducir automóviles, traducir idiomas y aplicaciones de clasificación de imágenes.
La historia del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo ha evolucionado rápidamente en las últimas décadas y sus raíces se remontan a la década de 1940. En su fase inicial, los investigadores se centraron en redes neuronales que imitaban partes específicas del funcionamiento de nuestro cerebro. Sin embargo, debido a la limitación de la potencia de procesamiento y de los datos, esta fase pionera perdió impulso después de un tiempo.
El resurgimiento del aprendizaje profundo se produjo naturalmente en paralelo con las enormes cantidades de datos que se generan en el mundo digitalizado de hoy, combinados con procesadores eficientes que podían realizar cálculos masivos en segundos.
Inicialmente, los científicos intentaron utilizar estas nuevas y poderosas herramientas para desafíos simples de reconocimiento de voz. Con el tiempo, aprendieron que sus capacidades iban mucho más allá de identificar palabras individuales dichas en voz alta o escritas en papel. En poco tiempo, el aprendizaje profundo había logrado avances notables, por ejemplo, identificar objetos con precisión en imágenes casi tan bien como lo hacemos los humanos.
Y así como nuestros ojos aprenden características en diferentes niveles, desde bordes hasta formas y texturas, estas redes profundas han tenido éxito mucho más allá de las expectativas. Las sugerencias de texto predictivo también experimentaron una revisión debido a la mejor representación de los modelos de procesamiento del lenguaje natural.
Por supuesto, ¿quién puede olvidarse de AlphaGo?— ¿El software impulsado por inteligencia artificial de Google venció a los jugadores campeones del mundo de Go sin sudar? Los investigadores continúan probando varios enfoques novedosos para mejorar las técnicas ya perfeccionadas y ampliar el uso del aprendizaje profundo en otros dominios.
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¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
Piensa en cómo aprendemos algo nuevo. Digamos que estamos intentando reconocer la cara de nuestro amigo. Podríamos comenzar mirando una foto de ellos y etiquetando cada parte de su cara, ojos, nariz, boca, etc. Luego, podríamos comparar esa imagen con otras y buscar características similares. Con el tiempo, a medida que vemos más fotografías de nuestros amigos o incluso de diferentes personas con rasgos faciales similares, nuestro cerebro mejora en reconocerlos. Este concepto forma la base del aprendizaje profundo, que utiliza algoritmos inspirados en el cerebro humano para reconocer patrones en los datos.
Básicamente, los modelos de aprendizaje profundo desarrollan su sistema de comprensión y categorización a medida que analizan más datos. Un método comúnmente utilizado es a través de redes neuronales, capas de nodos interconectados que procesan información de capas anteriores antes de generar una respuesta. Luego, estas capas se ajustan mediante un proceso de capacitación hasta que se logran resultados precisos. Pero la cosa no termina ahí.
Gracias a los avances tecnológicos y al acceso a enormes cantidades de datos, existen infinitas posibilidades para las aplicaciones de aprendizaje profundo. Estos incluyen el procesamiento del lenguaje natural, como chatbots, reconocimiento de imágenes e incluso decisiones de atención médica (realización de diagnósticos médicos).
¿Cuáles son las aplicaciones del aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo tiene varias aplicaciones, entre ellas:
- Visión por computadora: el aprendizaje profundo permite que las máquinas reconozcan objetos e imágenes, lo que ayuda a los investigadores a resolver muchos problemas científicos como el reconocimiento facial o la navegación autónoma de vehículos.
- Experiencia del cliente: las empresas ahora utilizan chatbots para responder rápidamente a las consultas de los clientes, lo que reduce el tiempo de respuesta. Los chatbots utilizan el aprendizaje profundo para proporcionar comentarios precisos basados en los datos disponibles. La pronta respuesta mejora la satisfacción del cliente y la reputación de la marca.
- Generación de texto: los creadores de contenido y especialistas en marketing ahora están aprovechando las inmensas capacidades del procesamiento del lenguaje natural (PLN), que utiliza el aprendizaje profundo para generar textos. A medida que avanza la tecnología, esperamos mejores resultados de texto sin errores gramaticales.
- Aeroespacial y militar: los sectores militar y aeroespacial aprovechan el aprendizaje profundo para detectar objetos en el espacio y proporcionar información crucial para la toma de decisiones.
- Automatización industrial: además de automatizar procesos en industrias y almacenes, las máquinas ahora funcionan mediante el aprendizaje profundo para proteger a los trabajadores de los riesgos de resultar heridos por las máquinas.
- Investigación médica: gracias a tecnologías como el aprendizaje profundo, el sector de la salud ha logrado avances masivos a través de la tecnología. Los investigadores ahora pueden implementar esta tecnología para detectar células cancerosas complejas en las primeras etapas.
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Ejemplos de aprendizaje profundo en el mundo real
Agricultura
Los agricultores tienen la ventaja de aprovechar la IA en la agricultura moderna. Desherbar y rociar pesticidas ha sido fácil con máquinas que identifican y diferencian cultivos de malezas. La agricultura a gran escala ahora es sencilla gracias a máquinas que utilizan el aprendizaje profundo para aplicar fertilizantes, ejecutar sistemas de riego y recoger la cosecha. También es posible predecir los rendimientos según los patrones de lluvia y la humedad del suelo. Esto permite a los agricultores planificar bien sus recursos. A través de algoritmos de aprendizaje más profundo, también es posible capturar plagas antes de que dañen los cultivos y así mitigar los efectos.
Robótica
Recientemente, hemos visto un aumento en las aplicaciones de robots. Este crecimiento se puede atribuir al aprendizaje profundo y al avance de la inteligencia artificial. Los robots pueden sentir y reaccionar a su entorno utilizando inteligencia artificial. Por eso pueden escoger objetos para evitar obstáculos y recorrer su camino sin colisiones. Los robots sensores aprovechan el aprendizaje profundo para guiar sus operaciones. A medida que este campo avanza, esperamos que los robots sigan siendo eficaces y eficientes en la realización de tareas como los humanos.
Atención sanitaria e imágenes médicas
Los avances médicos están traspasando continuamente los límites de la tecnología y el aprendizaje profundo ofrece posibilidades increíbles. Las imágenes médicas se han simplificado y mejorado gracias a una combinación única de datos de alta calidad y neural convolucional. A diferencia de hace unos años, los cánceres son más fáciles de detectar en sus primeras etapas, lo que allana el camino para tratamientos oportunos.
Conclusión
La tecnología ha allanado el camino para cosas que nunca imaginamos posibles hace unos años. Nadie pensó jamás en la posibilidad de que existieran máquinas que pudieran imitar el cerebro humano y realizar tareas de forma independiente sin necesidad de ayuda humana. Pero esa realidad está aquí con nosotros. El aprendizaje profundo amplía los límites de la inteligencia artificial y la potencia informática para generar un rendimiento increíble en industrias como la medicina, la agricultura y el ejército.
El reciente concepto de vehículos autónomos que ha conquistado al mundo tiene su base en el aprendizaje profundo. Los complejos marcos de aprendizaje profundo e inteligencia artificial han revolucionado la mayoría de los sectores. A medida que los modelos de aprendizaje profundo evolucionan con arquitecturas más complejas y avanzadas, esperamos un rendimiento y capacidades increíbles en el futuro cercano.
¿Qué es el aprendizaje profundo y cómo funciona? Preguntas frecuentes
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que utiliza redes neuronales artificiales para aprender y hacer predicciones o decisiones a partir de datos.
¿Qué son las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales son un modelo computacional inspirado en la estructura y función del cerebro humano. Están formados por nodos o “neuronas” interconectados que procesan información.
¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo funciona mediante el uso de redes neuronales artificiales con muchas capas, de ahí el término «profundo». Cada capa aprende a representar diferentes características de los datos, y las capas posteriores se basan en las anteriores para aprender representaciones más complejas.
¿Cuáles son algunas aplicaciones del aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo se ha aplicado a una amplia gama de aplicaciones, incluido el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural, los vehículos autónomos, el descubrimiento de fármacos y más.
¿Cuáles son algunas de las ventajas del aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo a menudo puede lograr un rendimiento de vanguardia en tareas difíciles, sin requerir ingeniería de funciones explícita. También puede aprender de conjuntos de datos grandes y complejos y puede usarse tanto para aprendizaje supervisado como no supervisado.
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¿Cuáles son las limitaciones del aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo tiene varias limitaciones que deben tenerse en cuenta al utilizar esta técnica para aplicaciones del mundo real. Estos incluyen la necesidad de grandes cantidades de datos, gastos computacionales, falta de interpretabilidad, transferibilidad limitada y eficiencia de muestra limitada. Los modelos de aprendizaje profundo pueden sobreajustarse o estar sesgados si los datos utilizados para entrenarlos no son representativos de la distribución del mundo real.
Entrenar modelos de aprendizaje profundo puede resultar costoso desde el punto de vista computacional y requerir hardware especializado. Estos modelos pueden ser difíciles de interpretar y explicar, lo que los hace problemáticos para aplicaciones financieras y de atención médica.