Que es el Deep Learning, y para qué sirve?

Es lo más reciente y avanzado en lo que al desarrollo de inteligencia artificial se trata, aunque desde hace mucho tiempo, se ha tratado de emular el comportamiento del cerebro humano, este no ha estado más cercano como obviamente lo es ahora.

Es más su nombre se debe a su característica similar con las redes neuronales profundas (deep en inglés), que logra emular el enfoque de aprendizaje que los seres humanos utilizan para obtener ciertos tipos de conocimiento.

Su éxito no se ha logrado de la noche a la mañana, pero la atmósfera de entusiasmo actual puede hacernos creer en  imposibles, y se han dedicado años de estudio y perfeccionamiento de sus funciones, sin embargo aún quedan un buen cúmulo de dudas e incertidumbre acerca de su verdadero alcance y los posibles riesgos potenciales.

Y como se define precisamente el Deep Learning DL

Es el aspecto más desarrollado de la inteligencia artificial, donde se emplean algoritmos de aprendizaje automático (en inglés, machine learning), y que acogen dentro de sí, transformaciones no lineales múltiples e iterativas de datos expresados en forma matricial o tensorial.

En otras palabras puede precisarse el DL, como una forma de análisis predictivo de forma automatizada y optimizada, siendo este proceso realizado en capas de conversiones a través de las cuales los datos deben pasar, para ser más específicas o precisas.

Este tipo de aprendizaje es casi intuitivo, donde no es necesario la supervisión o programación de un especialista, donde se depende de la pericia del programador, en el Deep Learning esto no es necesario, por lo que no se depende de esto para el éxito.

Las capas mencionadas anteriormente se pueden dividir en 3 

Capa de Entrada

Es el conjunto de neuronas o red neuronal artificial que recibe data de entrada para iniciar el proceso de análisis, como por ejemplo una imagen o una tabla de datos.

Capa Oculta

Es la capa en la que se ven involucradas más neuronas debido a la complejidad de los procesos, y de esta manera aprenden a detectar diferentes características de una imagen mediante decenas o cientos de capas ocultas.

Capa de Salida

En esta se toma la decisión para aportar los datos de salidas, dando la más conveniente y precisa posible.

Diferencias fundamentales entre el Machine Learning y el Deep Learning

Es importante de igual modo saber que el deep learning al igual que el machine learning, son parte del desarrollo de la inteligencia artificial y que hacen de está muy util para diversas áreas de la tecnología y disciplinas del ámbito digital, dependiendo de las aplicaciones pueden ser utilizada una u otra.

• El deep learning es capaza de extraer los elementos característicos de una imagen por ejemplo, de manera automática, diferenciándose en este aspecto del machine learning donde dicha extracción es más manual o ejecutado por una programación instalada.
• Dentro del machine learning los algoritmos son alimentados de tal manera que tenga la data necesaria para aprender por cuenta propia, resultando en predicciones bastante precisas a partir de modelos, por su parte el deep learning, soporta big data y en conjunción con el proceso que define como tal al deep learning que no es más que procesamiento por capas, basadas en redes neuronal artificiales, acercándose mucho más al comportamiento de la mente humana, siendo aún mucho más preciso en sus resultados.
• El machine learning es un poco más longevo que el deep learning, mientras el primero aparece en los 80´s, el segundo se desarrolla y sale a la luz aproximadamente en el 2010.
• Y por último pero no menos importante el deep learning se inspira en el machine learning y se perfecciona para subir el nivel de la inteligencia artificial, incluso hay momentos en que estos se pueden complementar.

Entendido sus preferencias, es relevante saber para que sirve y que aplicaciones tiene el deep learning.

Aplicaciones del Deep Learning ¿Para que nos sirve?

Google lo utiliza para hacer de sus algoritmos de posicionamiento aún más eficientes, y sus búsquedas aún más potentes, con miras a ofrecer resultados mediante el  reconocimiento de voz e imagen.

Has oído hablar del internet de las cosas IoT, cierto? Pues los asistentes como Siri, Alexa, Cortana, entre otros han evolucionado y siguen perfeccionándose gracias al deep learning, potenciando su cualidad de interacción con los usuarios, de manera muy fluida amable y personalizada.

Para el reconocimiento facial o de caras se ha vuelto muy útil, ya que su precisión, hace de las herramientas de seguridad más fiables y avanzados, y no solo esto sino que también se introducirá el reconocimiento facial en tiempo real, siendo integrado a mediano plazo en smartphones con el fin de identificar el rostro del usuario en diversos escenarios.

El reconocimiento de voz también es un elemento que se ha favorecido grandemente tanto para para la seguridad como también para hacer búsquedas y comunicarse con los dispositivos personales, del hogar y oficina.

“El buscador Bing es uno de los que más ha dado importante y desarrollo al uso del deep learning para reconocimiento de voz, el cual ha mejorado la precisión de sus resultados de búsqueda por este método hasta un 15%”

Debido a la capacidad predictiva del deep learning para mejorar las ventas, y avizorar el comportamiento y necesidades del cliente potencial con más precisión, hace que para muchas empresas online, que realizan planes y ejecutan sus estrategias de marketing se verán altamente beneficiadas con la introducción de esta tecnología.

La habilidad y alta capacidad de procesamiento y manejo de big data por parte de la inteligencia artificial basada en deep learning ha mejorado sustancialmente la gestión de diversos parámetros que interactúan en un plan de marketing digital.

Para concluir

Esto significa que para las redes sociales y motores de búsqueda les puedan dar orden al caos de la data que tenemos hoy, porque nos dará información sobre el sentimiento, el énfasis y la intención de los usuarios. E incluso el aprendizaje profundo incluyen todos los tipos de aplicaciones de análisis de big data, especialmente aquellos enfocados en el procesamiento del lenguaje natural traducción de idiomas, impactando realmente en el modo en que estos se procesan, analizan y funcionan para nuestro provecho, sin dejar de lado el beneficio que también trae consigo en otras áreas como el diagnóstico médico, señales de comercio bursátil, seguridad de redes e identificación.