El aprendizaje profundo es un método de la ciencia de datos que desempeña un papel fundamental especialmente en el contexto de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Cada vez más aplicaciones de la vida cotidiana, como el software de reconocimiento facial de las cámaras de los smartphones, utilizan este método. En este artículo de blog, explicamos la gran relevancia del Deep Learning utilizando cinco casos de uso prácticos.
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¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un método de aprendizaje clase especial de métodos de optimización de redes neuronales artificiales. Por eso a veces se denominan "redes neuronales profundas". La principal diferencia es la complejidad de las capas intermedias, las llamadas "capas ocultas".
El aprendizaje profundo se ha convertido en los últimos años en uno de los motores centrales de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial por dos razones: en primer lugar, porque consigue resultados especialmente buenos cuando se utilizan grandes cantidades de datos (Grandes datos) con los que se entrenan las redes neuronales. Y en segundo lugar, porque los algoritmos de aprendizaje profundo han hecho representables procesos intelectuales y mentales que durante mucho tiempo se supuso que estaban reservados a los humanos.
En un algoritmo de aprendizaje profundo o red neuronal profunda, hay numerosas capas ocultas entre las capas de entrada y salida.
Dos de los más destacados Ejemplos Reconocimiento facial y de voz. Siri, Cortana y compañía, Chatbots o la nueva búsqueda de imágenes de Google son ejemplos de aplicaciones que no existirían sin DL. Los algoritmos de los chatbots, por ejemplo, aprenden con cada pregunta que se les hace y así se mejoran a sí mismos. Es precisamente esta capacidad de aprendizaje de los algoritmos de aprendizaje profundo lo que los distingue de los chatbots "normales". Redes neuronales artificiales off.
Ejemplo de explicación
En película"Su", Spike Jonze enfrenta a sus espectadores a una forma de Inteligencia artificialcon los que la gente no solo pueda hablar de forma muy natural, sino de los que incluso te puedas enamorar. El aprendizaje profundo es una clave central que puede hacer posible que en el futuro podamos realmente interactuar con personalidades digitales puede.
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Porque cualquiera que hoy intente mantener una conversación con asistentes digitales como Siri o Alexa se dará cuenta de lo rápido que se alcanzan aquí los límites de lo posible. Comprender e imitar el habla humana sigue siendo uno de los mayores retos para los ordenadores. Al mismo tiempo, los progresos que se están haciendo en este campo son enormes.
Cómo los algoritmos de aprendizaje profundo pueden entender el lenguaje y las imágenes
0 y 1, sí o no - que es la operación de base binariaen la que se basa toda la informática. Para entender el lenguaje o las imágenes son necesarios muchísimos matices de gris, ambivalencias y complejos procesos de comprensión. Por eso la DL es una vía prometedora que podría permitir lograr exactamente eso en el futuro.
Uno de los grandes puntos fuertes de estos algoritmos se ha demostrado en los últimos años, por ejemplo, en el ámbito de la Reconocimiento de imágenes y análisis de vídeo. La capacidad de aprendizaje de esta clase de Algoritmos les permitió aprender continuamente a comprender el contenido de las imágenes. La siguiente ilustración muestra de forma simplificada cómo "ve" algo un algoritmo de aprendizaje profundo.
Ejemplo 1: Análisis de datos de imagen para el diagnóstico de enfermedades
Uno de los ámbitos de aplicación más destacados de los algoritmos de aprendizaje profundo es el del reconocimiento de imágenes. En los últimos años se han logrado avances impresionantes, especialmente en el campo de la medicina. Estos algoritmos pueden entrenarse con datos de imágenes de los tipos más variados, lo que abre ámbitos de aplicación completamente distintos y permite entrenar algoritmos en ellos, Examinar radiografías o tomografías para detectar anomalías.
De este modo, pueden ayudar a los médicos a Apoyar el diagnóstico de enfermedades. Porque aunque los especialistas tengan muchos años de experiencia, nunca podrán cribar la misma cantidad de datos de imágenes utilizados en el entrenamiento. Los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos de aprendizaje profundo pueden comprender muchos millones de imágenes. No es de extrañar, pues, que los programas de análisis inteligente basados en Deep Learning vean mejor que los humanos.
Ejemplo 2: Ventas y posventa
En el área de ventas y posventa, Deep Learning utiliza el análisis del habla y de los sentimientos para Mejorar la experiencia del cliente. Pero no solo las imágenes en forma estática o incluso en movimiento pueden servir de base para el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje profundo. Los algoritmos inteligentes también pueden comprender cada vez mejor el lenguaje en forma de textos o lenguaje natural hablado mediante métodos de aprendizaje profundo. Por ejemplo, es extremadamente difícil entender la ironía, no sólo para las máquinas o los programas.
A primera vista, las frases irónicas no difieren de las serias. Frases como "Has hecho un gran trabajo" o "Hoy parecías especialmente inteligente" pueden tener un significado serio o irónico sin que cambie la propia frase. El contexto suele proporcionar la información crucial para la interpretación.
Para el servicio, por ejemplo, es importante saber si un correo electrónico de un cliente es una consulta normal o si el cliente está claramente enfadado. Aquí puede ocurrir que lleguen cientos de correos electrónicos de clientes en un día. Un filtro que filtre los Solicitudes preclasificadas por prioridad, ayuda a mejorar enormemente el servicio al cliente.
Con los datos de entrenamiento adecuados, los algoritmos pueden entrenarse de tal forma que puedan utilizarse como sistema de filtrado inteligente pueden utilizarse. De una masa de miles de mensajes, por ejemplo, pueden identificar los de clientes enfadados. El análisis de sentimientos, que mide virtualmente los sentimientos de los clientes, se utiliza para la atención al cliente y puede minimizar el riesgo de que los clientes se den de baja.
Ejemplo 3: Mejora de las arquitecturas de seguridad
Cuanto más interconectado esté el mundo, más importante será la cuestión de la ciberseguridad y la seguridad. Seguridad de los datos. El aprendizaje profundo puede contribuir a ello, Cerrar las brechas de seguridad en los sistemas. La capacidad de aprendizaje hace que el método sea especialmente adecuado para distinguir las actividades normales de los ataques u otras irregularidades. Esta capacidad hace que el Deep Learning sea interesante, por ejemplo, para proteger lugares sensibles como aeropuertos.
La vigilancia en tiempo real consiste en supervisar las secuencias de vídeo en directo y Identificar acontecimientos llamativosn. Cuanto más tiempo observa un algoritmo de aprendizaje profundo la actividad normal de un aeropuerto, mejor aprende a distinguir qué comportamientos son atípicos o llamativos.
Ejemplo 4: Minimizar el riesgo en las transacciones financieras
El aprendizaje profundo ve cosas que los humanos no pueden ver. Pero los algoritmos de aprendizaje profundo también tienen ventajas en otros ámbitos sensibles que pueden convertirse en blanco de ataques. Por ejemplo, en la supervisión de las transacciones bancarias y el comercio de valores. Con datos de entrenamiento anonimizados, los algoritmos pueden entrenarse para reconocer específicamente las actividades inusuales que se producen dentro de una red bancaria. De este modo, además de Fraude con tarjetas de crédito También se pueden evitar los ataques de malware y otros programas maliciosos.
Esto hace manejable uno de los mayores retos en el campo de la ciberseguridad: la Detección de los primeros ataques por programas maliciosos previamente desconocidos o por atacantes individuales. Incluso los filtros de spam pueden ser entrenados de esta manera para identificar correos electrónicos con archivos adjuntos maliciosos. Solo debido a la cantidad de Datosque deben verificarse, los humanos no pueden seguir el ritmo de los sistemas basados en Deep Learning en esta tarea.
Ejemplo 5: Industria 4.0: herramienta para dominar el Big Data
El aprendizaje profundo también se utiliza cuando se trata de analizar Big Data y las preguntas son muy complejas al mismo tiempo. Debido a sus puntos fuertes, el método de la ciencia de datos es una herramienta importante para dominar Big Data. Por ejemplo, en la evaluación de datos de sensores, como en el caso de Datos de mantenimiento que se generan en un parque eólico. Con esta tecnología, las mediciones se realizan en varios puntos, a veces cada segundo, por lo que la cantidad de datos alcanza rápidamente el rango de los petabytes.
En ecosistemas industriales tan complejos, el algoritmo facilita la Previsión de unidadesque hay que mantener. Puede obtener más información en nuestra guía gratuita Libro blanco para: Mantenimiento predictivo. El aprendizaje profundo también permite establecer conexiones complejas entre procesos industriales, datos sobre la interacción con los clientes y datos de ventas.
La plena eficacia llega con el tiempo
En términos muy generales, el Deep Learning es un método de ciencia de datos que se utiliza en particular cuando se dispone de grandes cantidades de datos no estructurados, en los que ciertos patrones ser reconocido debería. Especialmente grandes cantidades de datos de audio, vídeo o imagen han sido objeto de interés en los últimos años.
Las soluciones inteligentes en este campo abren áreas que durante mucho tiempo estuvieron reservadas a los humanos. Lo que distingue al Deep Learning de la mayoría de los demás métodos y lo hace tan inteligente es el aspecto del aprendizaje.
Por lo tanto, esto no es "Soluciones innovadorasque se programan una vez y están inmediatamente listos para su uso. Más bien, los algoritmos necesitan inevitablemente una cierta fase de entrenamiento durante la cual aprenden a cumplir sus respectivas tareas. Para ello, los algoritmos hacen algunas suposiciones y las contrastan con los datos de prueba. De este modo, aprenden de sus errores o aciertos y se vuelven cada vez mejores con el tiempo.
Por este motivo, por ejemplo, los chatbots o asistentes digitalesbasadas en Deep Learning se han vuelto cada vez mejores cuantas más veces han recibido feedback de los usuarios sobre si su respuesta era útil. Es cierto que las capacidades de Siri, Cortana y compañía siguen siendo relativamente limitadas hoy en día.
Sin embargo, si nos fijamos solo en los éxitos logrados por el Deep Learning en los últimos años, es solo un Cuestión de tiempohasta que nos hablen con naturalidad e incluso tengan sentido del humor.
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