El aprendizaje profundo es una variedad de algoritmos de aprendizaje automático que utilizan múltiples capas para extraer gradualmente estructuras de nivel superior a partir de datos de entrada sin procesar. Por ejemplo, en el procesamiento de fotografías, las capas inferiores pueden ayudar a identificar los bordes. En cambio, los niveles superiores pueden utilizarse para representar conceptos ideales para los humanos, como imágenes, sonidos, texto, números, caras y letras.
Esta tecnología es el área más moderna y avanzada de la inteligencia artificial, en la que los ordenadores se programan para realizar diversas tareas mediante el aprendizaje de la experiencia. A diferencia de los sistemas de inteligencia artificial clásicos o basados en reglas, los algoritmos de aprendizaje automático crean comportamientos mediante el aprendizaje de la experiencia, es decir, procesando ejemplos anotados.
Puede desarrollar un programa de detección del fraude y disponer de un Algoritmo de aprendizaje automático que contiene una lista de transacciones bancarias legítimas e ilegítimas y los resultados correspondientes. El programa de aprendizaje automático examina las muestras y detecta características únicas entre las transacciones legítimas e ilegítimas.
Si utiliza el Algoritmo Si la máquina recibe datos de nuevas transacciones bancarias, los clasificará como legítimos o ilegítimos basándose en los ejemplos ya procesados. Sin embargo, la tasa de precisión con la que la máquina realiza sus tareas depende de la calidad de los datos suministrados.
Y lo que es más importante, los algoritmos de aprendizaje profundo se enfrentan a problemas similares cuando utilizan redes neuronales profundas. Estas redes neuronales se basan en una arquitectura de software única que funciona como el cerebro humano.
La capacidad de procesar cantidades increíbles de datos y ofrecer una gran potencia de cálculo hace que esta tecnología sea cada vez más popular. De hecho, es la base de muchas aplicaciones que utilizamos a diario. Entre esas aplicaciones están, por ejemplo, la traducción en línea y el reconocimiento facial automático en las redes sociales.
Esta tecnología es importante para los vehículos sin conductor. Puede utilizarse para reconocer e interpretar señales de tráfico. También permite el control por voz en dispositivos móviles como smartphones, tabletas, manos libres y televisores.
En el primer trimestre de 2019, informáticos del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) utilizaron esta tecnología para desarrollar un nuevo programa informático para detectar el cáncer de mama. Así que ha demostrado ser extremadamente útil en la atención sanitaria.
Normalmente, esta tecnología es crucial en la resolución de problemas cuando no hay reglas bien definidas o establecidas. También es eficaz cuando lo básico no puede codificarse para dar órdenes inequívocas.
Además, los distintos tipos de algoritmos utilizados funcionan mejor para determinadas tareas. En resumen, los modelos de aprendizaje profundo son más adecuados para lograr la mayor precisión y exactitud, y a veces incluso superan el juicio humano.
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