En el mundo de los datos cada día se bautizan nombres, algunos por meros propósitos comerciales, mientras que otros son realmente revolucionarios. El término deep learning (DL) es, sin lugar a dudas, un avance en el campo de la inteligencia artificial (IA). En los últimos años, las aplicaciones de los algoritmos de DL han ido creciendo prácticamente en todos los sectores, tanto comerciales como académicos.
Deep learning es un subcampo de machine learning inspirado por la estructura y el funcionamiento del cerebro. La modelización de dicha estructura y funcionamiento da lugar a las famosas redes neuronales artificiales. Aunque pueda parecer que el concepto de las redes neuronales es nuevo, la realidad es que muchos investigadores ya trabajaban con ellas a finales de los años noventa.
El famoso científico Andrew Ng sugirió que las simulaciones del cerebro ayudarán a mejorar el aprendizaje de los algoritmos, revolucionando así el campo de machine learning y marcando un progreso hacia la inteligencia artificial.
Para entender el porqué del término deep, primero tenemos que introducir el funcionamiento de las redes neuronales.
Una red neuronal artificial está constituida por varias capas y en cada una de esas capas se encuentran las neuronas. En una red densa, cada neurona de la capa está conectada con todas las neuronas de la siguiente capa. En la siguiente imagen podemos ver la representación gráfica de una red neuronal artificial.
donde tenemos tres principales partes (capas) de la red neuronal:
Dependiendo del problema a resolver, se eligen implementar varias capas en la red neuronal. A esto se le llama la profundidad de la red, y de ahí viene el término ‘deep’.
Para ver la simulación de una red neuronal aritificial, puedes acceder a esta aplicación facilitada por desarrolladores de Tensorflow en Google.
Los algoritmos de deep learning en general se emplean para realizar las siguientes tareas:
A continuación de listas algunas de las aplicaciones y casos de uso reales de las redes neuronales.
Las redes sociales son una de las grandes fuentes de datos a día de hoy, y las redes neuronales tienen un gran potencial en este sector. Veamos dónde y cómo:
Las transacciones online generan también una cantidad de datos de los cuales los empresarios están sacando partido. A continuación algunas de las aplicaciones:
Los bancos disponen de los datos personales de sus clientes y, están sacándole todo el jugo con las tecnologías de IA.
Sabemos que este campo no es fácil, ya que requiere de unos conocimientos previos de machine learning. A continuación, listamos algunos de los libros introductorios de deep learning:
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