Deep Learning

 

La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestro día a día. Ahora vemos anuncios de teléfonos con inteligencia artificial, vemos chats y servicios que se benefician de esta tecnología para dar un mejor servicio y es que esto va a ir aumentando y aumentando. La demanda es cada vez mayor y la calidad también. Y ¿Cómo es que una inteligencia artificial pueda ser mejor? Por medio del aprendizaje. 

No podemos programar en una máquina una reacción para todos los escenarios que se le puedan presentar, es imposible. Es por eso que debe de aprender por sí sola y ser capaz reaccionar a los casos que se le presenten. Así como nosotros hemos aprendido por nuestra propia experiencia, así se quiere que aprendan las máquinas. Esto se logra mediante una serie de abstracciones, en las que se van aclarando conceptos de forma que cada nivel de abstracción ayuda a crear una nueva con la información que obtuvo. Esta serie de abstracciones que se van generando es lo que se conocen como redes neuronales.

Machine Learning, que también es una forma de aprendizaje para inteligencia artificial, la forma de aprender es supervisada, esto quiere decir que el programador deja muy claras las reglas de qué cosas debe buscar, qué es lo que debe de identificar para determinar si lo que aprendió está correcto o no. Deep Learning, lo que busca es no dejar esas reglas explícitas, sino que el programa identifique por sí solo las características que necesita para lograr su trabajo. Para poder entrenarlo se necesitan de datos de prueba y de esta forma el programa va determinando, poco a poco, las características que necesita.

 

En un principio puede hallar caracterísitcas muy básicas, pero conforme se vaya entrenando, se van generando nuevas y mucho más complejas caracterísitcas (capas de abstracción). Es por ello que se llama deep learning, por la cantidad de capas de abstracción que crea, que hacen que sea muy eficaz y certero.

Después de todo esto, Deep Learning es, en general, una clase de algoritmos para el aprendizaje automático. Es usado para el procesado de texto, reconocimiento de imágenes, de objetos y de voz. Por ejemplo el reconocimiento facial de Facebook. Y todavía queda mucho más por ver de Deep Learning, es una tecnología que tiene mucho potencial y que veremos más en un futuro próximo.

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