Deep Learning, ¿qué es?
Deep Learning o también llamado aprendizaje profundo, es un concepto que hace referencia a diversos algoritmos que pertenecen al machine learning (aprendizaje automatizado) cuyo objetivo es llevar a cabo modelos abstractos de alto nivel, haciendo uso de arquitecturas computacionales. En otras palabras, pretende simular el aprendizaje humano para almacenar nuevos conocimientos. Es uno de los subcampos de la Inteligencia Artificial.
El concepto apareció por primera vez en el año 1974 en la tesis de Paul Werbos, la cual, llevaba a cabo una descripción sobre el proceso de entrenamiento de una red neuronal artificial a través de la retropropagación. Sin embargo, el concepto no se conoció hasta llegar el año 1980.
Características del deep learning
Los algoritmos del aprendizaje profundo se encuentran situados a través de tres capas:
- Capa de salida: la capa de salida (o también llamada Output Layer), es la sección que lleva a cabo la toma de decisiones aportando conclusiones.
- Capa oculta: la capa oculta (o también llamada Hidden Layer), es la sección que lleva a cabo el tratamiento y procesamiento de los datos, llevando también a cabo los cálculos intermedios.
- Capa de entrada: la capa de entrada (o también llamada Input Layer), es la sección que está conformada por las neuronas que recogen los datos de entrada.
Usos del deep learning
La aplicación del aprendizaje profundo puede ser encontrado en múltiples áreas del día a día. A continuación, se describen algunas de las herramientas más comunes que hacen uso de ella:
- Reconocimiento facial: el reconocimiento facial puede ser encontrado en dispositivos como móviles, tablets y ordenadores. Interpreta por ejemplo, los gestos que lleva a cabo una persona ante una cámara.
- Visión por computador: los algoritmos son capaces de reconocer qué tipo de elemento se tiene delante y asociarlo a elementos similares o iguales.
- Traductores: Algunos traductores pueden llevar a cabo dichas traducciones en tiempo real, siendo capaces de interpretar los textos e incluso, corregir faltas de ortografía.
