El aprendizaje profundo es una parte del aprendizaje automático(Machine Learning) donde se usa una red neuronal con múltiples capas, tratando de imitar cómo funciona el cerebro humano al aprender de muchos datos. Aunque una red neuronal simple puede hacer predicciones básicas, agregar más capas ocultas mejora la precisión al refinar y optimizar el proceso.
Deep learning y machine learning se diferencian por los datos que utilizan y cómo aprenden. Mientras que el machine learning tradicional puede trabajar con una variedad de datos, el deep learning se centra en conjuntos de datos grandes y complejos. Además, el deep learning emplea métodos más avanzados para aprender patrones y realizar predicciones.
El Deep learning tiene sus raíces en los años 40, cuando se exploraron aplicaciones de modelos biológicos en computación. Warren McCulloch y Walter Pitts sentaron las bases con su artículo «A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity«. En este artículo, presentaron un modelo de neurona que evolucionaría hacia el Deep learning moderno.
El aprendizaje profundo es esencial en los vehículos autónomos para reconocer señales de tráfico y distinguir entre peatones y objetos. También impulsa el control por voz en dispositivos como teléfonos, tabletas, televisores y altavoces inteligentes. Últimamente, el aprendizaje profundo ha captado mucha atención debido a sus logros previamente inalcanzables.
La principal diferencia del Deep learning con otras áreas de la inteligencia artificial es que puede aprender por sí solo, sin necesidad de instrucciones directas del programador. Este tipo de aprendizaje es similar al proceso de aprendizaje de un niño, que puede resolver tareas sin haberlas aprendido específicamente. Por ejemplo, en modelos de aprendizaje tradicionales, como el reconocimiento de perros, necesitamos una base de datos de características de perros y explicar al algoritmo cuáles son importantes para identificarlos.
Bueno, esto ha sido todo por el momento, deja tu comentario, nos vemos en otra entrega de “Inteligencia Artificial para todos”.
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