¿QUÉ ES EL DEEP LEARNING Y PARA QUÉ SIRVE?

 

El Deep Learning es una tendencia que está revolucionando el área de la Inteligencia Artificial (IA), en la que solo se buscaba imitar ciertas acciones humanas. Este nuevo sistema traerá diversos cambios e introducirá nuevos paradigmas tecnológicos.
 
Para entender qué es el Deep Learning, primero se deben desglosar dos términos muy en boga últimamente: Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning, remarcaron expertos de GlobalLogic, empresa líder en desarrollo de software.
 
Por un lado, la IA busca simular comportamientos humanos a través de la creación de máquinas. Estos comportamientos pueden ser desde conducir un auto, reconocer voces o caras, analizar datos, hasta ayudar a los humanos con tareas como arreglar un auto. Por otro lado, Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que busca que las máquinas tengan la capacidad de aprender. Este aprendizaje sucede mediante la generalización del conocimiento, a partir de un conjunto de experiencias que las maquinas deben analizar y aprender “por si solas”.
 
De este modo, Deep Learning se convierte en un área dentro de Machine Learning; que imita la conectividad del cerebro humano, clasificando conjuntos de datos y encontrando correlaciones entre ellos. Basándose en las redes neuronales, tiene la capacidad de jerarquizar el aprendizaje, procesando la información por niveles. Así, su aprendizaje sucede por etapas, igual que en un humano. Primero se aprenden los datos más concretos y luego en los niveles superiores se usa la información anteriormente obtenida, para seguir aprendiendo.
 
Este sistema cuenta con un gran potencial de utilidad para distintos tipos de aplicaciones en el mundo real. Por ejemplo: las redes de Deep Learning aprenderían a reconocer imágenes en donde aparezca un perro sin tener la etiqueta “perro”.
 
Sin embargo, actualmente, se utiliza para:
 
Explorar la posibilidad de reutilización de fármacos ya conocidos y probados para su uso contra nuevas enfermedades.
 
Analizar imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, aumentando la precisión diagnóstica, en un menor tiempo y con un menor costo que los métodos tradicionales.
 
Detectar fraudes, hacer recomendaciones a usuarios, gestionar relaciones con ellos, entre otras cuestiones.
 
Identificar en textos sentimientos positivos y negativos, temas y palabras clave.
 
Identificar y seguir los niveles de confianza de los clientes, sus opiniones y actitud en diferentes canales online, y servicios de soporte automatizados.
 
Identificar marcas y logotipos de empresas en fotos publicadas en redes sociales.
 
La demanda por inteligencias avanzadas que entiendan la cantidad de datos acumulados, interpretándolos, comprendiéndolos y sacando conclusiones, tiende a crecer en todos los sectores gracias a sus innumerables beneficios. Desde GlobalLogic, están seguros que la tecnología Deep Learning estará cada vez más presente en la vida cotidiana para dar soluciones a los problemas humanos de forma rápida e inteligente.