{"id":275,"date":"2018-06-05T11:53:28","date_gmt":"2018-06-05T09:53:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.akademus.es\/blog\/?p=275"},"modified":"2018-07-12T12:12:27","modified_gmt":"2018-07-12T10:12:27","slug":"que-es-el-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.akademus.es\/blog\/tecnologia\/que-es-el-deep-learning\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el Deep Learning?"},"content":{"rendered":"

La Inteligencia Artificial ya es una realidad que sin duda est\u00e1 revolucionando el mundo. La convivencia entre m\u00e1quinas\/robots y humanos es un hecho que, aparte de emocionarnos, quiz\u00e1s tambi\u00e9n puede asustarnos. \u00bfSeremos capaces de convivir con los cambios que esta conllevar\u00e1? Es dif\u00edcil contestar esta pregunta ahora, lo que s\u00ed est\u00e1 claro, es que la automatizaci\u00f3n para facilitar procedimientos es un hecho innegable, gracias al Deep Learning o el Aprendizaje Autom\u00e1tico. No obstante, por mucho que las m\u00e1quinas tengan la capacidad de aprender por ellas mismas, hasta la fecha carecen de una cosa muy importante, los sentimientos y emociones. \u00bfLlegar\u00e1 el d\u00eda que las m\u00e1quinas puedan sentir?<\/span><\/p>\n

\u00bfDefinicion del Deep Learning?<\/span><\/h2>\n

El Deep Learning, conocido tambi\u00e9n como aprendizaje profundo o aprendizaje autom\u00e1tico, puede parecer una tecnolog\u00eda muy innovadora y compleja, pero en realidad lleva a\u00f1os desarroll\u00e1ndose. Este t\u00e9rmino fue utilizado por primera vez en 1965 por Ivakhnenko, autor del art\u00edculo \u201cCybernetic Predicting Devices<\/a>\u201d sobre algoritmos supervisados de redes neuronales multicapas profundos.<\/span><\/p>\n

El \u00abDeep Learning\u00bb o el \u00abAprendizaje Autom\u00e1tico<\/a>\u201d<\/strong> no es m\u00e1s que un conjunto de algoritmos que intentan imitar al cerebro humano, detectando patrones o comportamientos frecuentes. Pero, \u00bfc\u00f3mo lo hacen? Pues mediante un proceso por capas que simula el funcionamiento b\u00e1sico del cerebro, que se realiza a trav\u00e9s de las redes neuronales. Para que lo entendamos, esta tecnolog\u00eda utiliza modelos estad\u00edsticos para localizar patrones en determinados entornos y , de esta forma, poder diferenciarlos de manera autom\u00e1tica. <\/span><\/p>\n

Esta tecnolog\u00eda forma parte de la Inteligencia Artificial que se desenvuelve en distintas capas o niveles. Por ejemplo, las primeras capas reconocen detalles concretos, mientras que las \u00faltimas reconocen patrones m\u00e1s abstractos y entre todos, generan un resultado final.<\/span><\/p>\n

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\"Deep<\/p>\n

Fuente: Planeta Chatbot<\/em><\/p>\n

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Ejemplo para explicar el Deep Learning<\/span><\/h2>\n

Vamos a poner un ejemplo de Deep Learning para entenderlo mejor. Un ni\u00f1o peque\u00f1o cuando est\u00e1 empezando a aprender a hablar, construye sus propias im\u00e1genes para entenderlas. Por ejemplo, si est\u00e1 aprendiendo qu\u00e9 es un perro, normalmente lo que hace es se\u00f1alar distintos elementos y pregunta a los mayores si aquello es un perro o no. Ellos le responden, por tanto, el ni\u00f1o terminar\u00eda aprendiendo que un elemento que tiene cuatro patas, orejas y cola es un perro. <\/span><\/p>\n

El Deep Learning lo que hace es crear un conjunto de caracter\u00edsticas distintas del perro, para mediante estas, crear un modelo predictivo.<\/strong> Si seguimos con el ejemplo anterior, el modelo que la computadora crear\u00eda por primera vez, podr\u00eda predecir que cualquier elemento, siempre representado con una imagen, que tenga cuatro patas, cola y orejas podr\u00eda tener la etiqueta de perro. <\/span><\/p>\n

Una factor que debemos tener muy en cuenta, es que el programa no es consciente de las etiquetas escritas con palabras, sino que lo que har\u00eda ser\u00eda buscar patrones de p\u00edxeles. Cuando estos se repitieran, aquello podr\u00eda etiquetarse como perro. <\/span><\/p>\n

Por tanto, como hemos mencionado anteriormente, el objetivo principal de este sistema es \u201cimitar\u201d, para as\u00ed decirlo, el pensamiento humano, mediante la utilizaci\u00f3n de redes neuronales artificiales<\/strong> compuestas por distintos niveles jer\u00e1rquicos. El primer nivel aprende algo simple, y env\u00eda la informaci\u00f3n extra\u00edda al siguiente nivel. Despu\u00e9s, este nivel coge esta informaci\u00f3n sencilla y la combina para generar una informaci\u00f3n un poco m\u00e1s compleja y la pasa a otro nivel, y as\u00ed, sucesivamente. <\/span><\/p>\n

En definitiva, la finalidad del Deep Learning es dar significado a los millones de datos que existen y que vagan por la red, para as\u00ed, convertirlos en informaci\u00f3n valiosa y relevante para automatizar procesos que para los humanos pueden ser muy complejos, como ya se aplica con la tecnolog\u00eda\u00a0 blockchain.<\/a><\/span><\/p>\n

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