Deep learning es un concepto que se traduce como “aprendizaje del futuro”. Se trata de un método que consiste en preparar a un ordenador para que ejecute muchas de las tareas que realizan los seres humanos y que son productos de los procesos cognitivos y de aprendizaje que realizan las personas a lo largo de su vida.
¿Para qué se emplea el deep learing?
El deep learning tiene diferentes aplicaciones y esto se debe a su forma de operar. Este sistema funciona mediante algoritmos que tienen aplicadas una serie de redes de neuronas artificiales que forman capas. Los datos que recibe el ordenador entran por la primera capa o capa de entrada y ahí, se encuentran estas neuronas que pueden activarse dependiendo de los datos que entren. A continuación, hay unas capas intermedias que procesan esos datos y, finalmente, se encuentra la capa de salida que es la que indica el resultado de la interpretación de esos datos.
Esto es fundamental para saber qué es el deep learning y para qué sirve. Entre sus aplicaciones más destacadas se encuentran la visión artificial, ya que es capaz de reconocer caras, objetos o imágenes. También se emplea en el análisis predictivo, un aspecto muy interesante para operar en los mercados.
El deep learning forma parte de asistentes virtuales como Alexa o Siri. Es importante en el sector de la robótica porque enseña a los robots a realizar actividades similares a las del humano y, entre otros aspectos, es muy eficiente en materia de salud porque ayuda a analizar pruebas diagnósticas.
¿Cuáles son las ventajas del Deep learning?
El deep learning tiene una serie de aspectos positivos que facilitan su uso. En primer lugar, sus características no tienen que estar predefinidas, es el sistema el que automatiza los procesos, su rendimiento es muy bueno y mejora cuantos más datos tiene que procesar. Además, su estructura es muy flexible y evoluciona en función de los cambios y, sobre todo, es un sistema muy fiable.
¿Qué diferencia hay entre deep learning y machine learning?
El deep learning y el machine learning tienen la similitud de que son inteligencias artificiales que pueden hacer predicciones con datos, pero la diferencia entre ambas está en la modalidad de los algoritmos que usan. Estos algoritmos provocan que el deep learning sea más similar al aprendizaje humano por su red de neuronas que hace que esté más evolucionado, mientras que el machine learning emplea otros patrones de decisión.
