¿Qué es Deep Learning o aprendizaje profundo?

El Deep Learning (DL) o aprendizaje profundo es un subcampo del machine learning que funciona con algoritmos inspirados en la estructura y funciones del cerebro humano llamados “redes neuronales”.

Esta herramienta ha ayudado a la creación de motores de búsqueda a partir de imágenes, al marketing personalizado basado en las preferencias de las personas, la prevención de fraudes y la detección de incidentes de ciberseguridad a través del comportamiento de los individuos. Es una tecnología que potencia las aplicaciones de la inteligencia artificial mediante un entendimiento profundo de la información en entornos complejos.

Este artículo te enseñará de forma sencilla el funcionamiento, proceso y aplicaciones del Deep Learning o aprendizaje profundo.

Tabla de contenidos 


¿Cómo funciona el Deep Learning?

El Deep Learning es un elemento importante de la ciencia de datos, que incluye estadísticas y modelos predictivos. Es extremadamente beneficioso para los científicos de datos quienes tienen la tarea de recopilar, analizar e interpretar información para resolver problemas complejos.

El Deep Learning hace que los procesos de grandes compañías o proyectos sean más rápidos y fáciles de llevar a cabo. Tiene la capacidad de analizar, detectar relaciones, proyectar resultados y hacer predicciones sobre cierta cantidad de datos de forma automática, sin necesidad de grandes cantidades de información etiquetada como el Machine Learning.

El secreto del Deep Learning recae en sus algoritmos de redes neuronales, los cuales están inspirados en la estructura y funciones del cerebro humano. Del mismo modo que una neurona natural recibe y transmite impulsos eléctricos, una neurona artificial recibe información para transformarla y enviarla a otras neuronas de la misma clase para producir un resultado.

Para ser más claros, las neuronas agrupadas tienen el nombre de “red neuronal”. Esta red neuronal tiene la capacidad de aprender e identificar información. Reciben estímulos externos de una capa llamada input layer o de entrada donde la neurona crea un cálculo interno para generar un valor para la capa de salida u output layer.

A cada estímulo de entrada se le asigna un valor que puede ser modificado para definir si afectará de manera positiva o negativa el resultado final. Estos valores se suman para identificar los parámetros de nuestro modelo y que la red neuronal pueda generar un valor de salida dependiendo de su entrenamiento y el objetivo para el que se esté utilizando.

En otras palabras, las redes neuronales procesan millones de datos para que los ordenadores observen, aprendan y reaccionen a situaciones difíciles con mayor precisión y rapidez que las personas, y sin su intervención.

Tipos de redes neuronales

La mayoría de los modelos de Deep Learning en la actualidad usan uno de estos tres tipos de redes neuronales como base: red neuronal artificial (RNA), red neuronal convolucional (RNC) o red neuronal recurrente (RNR).

1. Red Neuronal Artificial

Una red neuronal artificial o también llamada red de propagación hacia delante está conformada por neuronas artificiales conectadas entre sí y agrupadas en diferentes niveles conocidas como capas.

Una red neuronal con una sola capa únicamente puede hacer predicciones aproximadas, por lo que las capas ocultas adicionales ayudan a optimizar la precisión de los resultados que arroja el sistema. Conforme se entrena una red con información, esta va modificando sus neuronas hasta ser capaz de sacar conclusiones correctas para alcanzar un objetivo preestablecido.

Estas son las 3 capas que se aplican en las redes neuronales artificiales estructuradas:

- Input Layer (Capa de entrada)

Está compuesta por las neuronas que asimilan los datos de entrada, por ejemplo, una imagen o tabla de datos. Está compuesta por datos reales que alimentan la red neuronal.

- Hidden Layer (Capa oculta)

Pueden existir una o más capas ocultas en una red neuronal artificial. Entre más información tenga más complejo será el análisis que realice. Por ejemplo, esta capa puede detectar el contenido de una imagen como su color, objetos, letras y más. Además, puede crear cientos de combinaciones para procesar la información y realizar los cálculos necesarios para lograr un objetivo.

- Output Layer (Capa de salida)

Es la capa que toma la decisión, brinda conclusiones o realiza la actividad requerida dependiendo de los datos que arrojó la capa oculta.

 

Red-Neuronal-Artificial

 

2. Red Neuronal Convolucional

Las redes neuronales convolucionales (RNC) se utilizan en aplicaciones de reconocimiento de imágenes y Computer Vision. Pueden capturar las características espaciales de una imagen. Es decir, analizan el acomodo de pixeles en una imagen y su relación entre ellos, y extraen las características más importantes de una imagen.

Para lograr esto, las redes neuronales convolucionales comparten parámetros que se aplican a diferentes secciones de los datos de entrada para crear un mapa de características, que permite clasificar distintos rasgos recurrentes en una imagen, y posteriormente identificarla automáticamente.

 

Red-Neuronal-Convolucional

 

3. Red Neuronal Recurrente

Las redes neuronales recurrentes (RNR) se utilizan en aplicaciones de lenguaje natural y reconocimiento de voz a través del procesamiento de datos secuenciales. Este mecanismo dota a esta red de memoria. Son capaces de procesar diferentes tipos de datos durante diversos momentos en el tiempo.

3.-Red-Neuronal-Recurrente

 

Las redes neuronales recurrentes pueden procesar la entrada y salida de la secuencia sin importar su tamaño teniendo en cuenta la correlación que existe entre los diferentes elementos de esta secuencia.

 

 

Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Las diferencias principales entre la inteligencia artificial, el Machine Learning y el Deep learning recaen en su alcance y enfoque. Mientras que la inteligencia artificial abarca un mayor número de campos dentro de la ciencia computacional, como el cloud computing y el internet de las cosas, el Machine Learning y Deep Learning se encargan más de los modelos que permiten que las máquinas aprendan, como sus nombres bien lo mencionan.

De cualquier manera, diferenciar cada una de las ramas de la IA puede llegar a ser bastante difícil. Es por eso que aquí explicaremos de forma sencilla qué es y en qué se especializan estas 3 tecnologías:

- Inteligencia Artificial: Es el campo que estudia cómo crear programas informáticos con la habilidad de razonar como los humanos para resolver problemas de forma creativa e inteligente. La IA permite que los sistemas tecnológicos perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico.

- Machine Learning: Es la aplicación de la IA dedicada a la creación de algoritmos que le permiten a los sistemas aprender sin necesidad de ser programados. El flujo de trabajo de esta herramienta empieza con la extracción manual de las características relevantes para crear un modelo que pueda categorizar o procesar tal información.

Si quieres saber más sobre cómo funciona esta tecnología, te invitamos a leer aquí nuestro artículo donde explicamos qué es Machine Learning y cómo funciona.

- Deep Learning: Es un subconjunto del machine learning enfocado a la creación de redes neuronales artificiales, que son sistemas que imitan al cerebro humano adaptándose y aprendiendo a partir de grandes cantidades de datos. A diferencia del Machine Learning, esta herramienta extrae las características directamente de las bases de datos sin recibirlas manualmente.

 

3 métodos para mejorar modelos. de Deep Learning

Existen diversos métodos para conseguir una mayor solidez y tener mayor eficiencia en el aprendizaje profundo.  A continuación, te presentamos los más importantes: 

1. Decadencia de la tasa de aprendizaje

Es un parámetro ajustable que permite controlar el proceso de entrenamiento de un modelo, este método define el sistema y establece las condiciones para su correcto funcionamiento antes de que este aprenda e identifique información.  

Su objetivo es estimar y controlar el cambio que experimenta el modelo en respuesta al error estimado cada vez que se modifica.  

2. Transferir el aprendizaje

Este método consiste en perfeccionar un modelo que ya ha sido entrenado con datos.  

Se debe de alimentar la red existente con nuevos datos que contienen clasificaciones desconocidas. Una vez realizada esta acción, puede hacer nuevas actividades con capacidades de categorización más específicas que antes.  

Su principal ventaja es que requiere menos datos que otros modelos, lo cual reduce el tiempo de cálculo.  

3. Abandonar

Este modelo intenta resolver el problema de sobreajuste en redes con grandes cantidades de parámetros. Además, elimina aleatoriamente conexiones de redes neuronales durante el entrenamiento. 

Se ha comprobado que este método ha mejorado el rendimiento de redes neuronales en tareas de aprendizaje supervisado como reconocimiento de voz y clasificación de documentos.  

 

3 aplicaciones del Deep Learning más comunes

El Deep Learning ya está presente en varios procesos en los que participamos a diario. 

Entre los productos y servicios que han tenido mayor éxito usando DL se encuentran los vehículos autónomos y la traducción de idiomas. Pero actualmente, estas son las tres aplicaciones más comunes del Deep Learning o aprendizaje profundo:  

1. Atención al cliente

Diversas empresas y aplicaciones han implementado los chatbots para mejorar la experiencia y servicio al cliente, a partir de modelos de Deep Learning. Su principal objetivo es aumentar la satisfacción de sus consumidores, solucionando problemas sin tanto tiempo de espera.  

Las empresas buscan que el funcionamiento de sus chatbots sean útiles y fáciles de usar en situaciones de atención al cliente.   

2. Computer Vision

El Deep Learning ha revolucionado la detección, identificación y segmentación de objetos en imágenes y videos, conocido también como Computer Vision, gracias a la rapidez de esta tecnología. A comparación con otros mecanismos, el Deep Learning no tiene que especificar todas las características de los objetos, figuras, letras o colores en una imagen o video para que los identifique, clasifique y detecte en automático después. Esta tecnología puede analizar más de un objeto en una imagen a una gran velocidad y con muhca eficacia 

Un ejemplo de este gran avance tecnológico es vehicleDRX, que es un aliado en la detección y rastreo de vehículos para la seguridad pública, usando redes de videovigilancia para identificar vehículos a partir de su color, marca, o la última vez visto o su última ubicación conocida.  

3. Análisis Predictivo a gran escala

Esta tecnología puede monitorear y comprender con mayor precisión el comportamiento de los consumidores, llegando a identificar de forma automática las intenciones de compra y brindar recomendaciones a partir de conductas pasadas de otros usuarios con un historial de compra parecido.  

Empresas como Amazon o Alibaba usan este tipo de tecnología para satisfacer la gran demanda de sus usuarios. 

 

Limitaciones y desafíos del Deep Learning

El Deep Learning trae muchos beneficios a varias empresas y sectores de gran crecimiento. Sin embargo, el avance acelerado de esta tecnología puede tener consecuencias, si no son atendidas a tiempo.  

Estas son las principales limitaciones y desafíos del Deep Learning. 

  • Requiere de un poderoso hardware para poder procesar millones de datos.  
  • Estas tecnologías podrán hacer cosas por sí solas, pero hay que supervisar las acciones y toma de decisiones que realizan con frecuencia para asegurar un correcto funcionamiento. 
  • Es un modelo que aprende a través de la observación, por lo que si los datos proporcionados no son representativos no aprenderán de una manera integral.  
  • Es una tecnología costosa por las unidades de procesamiento que requieren y su consumo de grandes cantidades de energía.

 

¿Cómo introducir el Deep Learning en tu negocio?

El Deep Learning combina la flexibilidad de la inspección visual humana con la consistencia y velocidad de una computadora. Esta herramienta amplía los límites de lo que realiza una máquina como la conocemos hoy en día.  

Para evaluar si el Deep Learning es una tecnología que vale la pena implementar en tu organización o proyecto, puedes realizar el siguiente proceso: 

  1. Entiende el problema y analiza si el Deep Learning es la opción correcta. No todos los problemas requieren o pueden soportar esta tecnología. Consulta con expertos en la materia sobre su opinión. 
  2. Identifica los datos relevantes. Una vez que sepas por qué usarás Deep Learning,  asegúrate de tener la información mínima para empezar a implementar esta tecnología. Este paso puede tomar un tiempo considerable, así que planea acorde a tus objetivos. 
  3. Identifica los mejores algoritmos del Deep Learning para tu negocio. Es importante conocer los distintos casos de uso o aplicaciones de las diversas tecnologías de Deep Learning antes de implementarlas. Asegúrate de trabajar con un equipo que pueda crear proyectos de DL de acuerdo a lo que tú necesitas. 
  4. Empieza por entrenar al algoritmo con una gran cantidad de datos etiquetados. Es importante reconocer las distintas etapas del entrenamiento de tu modelo y alimentarlo con la información que requiera para comenzar su entrenamiento. 
  5. Prueba el rendimiento de tu modelo de Deep Learning. Una regla esencial del Deep Learning es probar, probar, probar. Es la única manera de saber su eficacia. 
  6. Optimiza tu modelo de Deep Learning hasta lograr el objetivo esperado. Uno de los grandes beneficios de esta tecnología es su mejora a lo largo del tiempo. A medida que ajustes los parámetros necesarios para su funcionamiento, su rendimiento aumentará. 

¿CÓMO INTRODUCIR EL DEEP LEARNING EN TU NEGOCIO?


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El Deep Learning le ha dado un gran impulso al campo de la inteligencia artificial gracias a la posibilidad de ser una aliada para las organizaciones con grandes cantidades de datos o problemas complejos, sin necesidad de estar supervisadas por varias personas. Además, las computadoras entrenadas por Deep Learning son capaces de hacerse cargo de abstracciones o problemas mal planteados, y ayudan a las empresas a tratar información sensible de sus clientes. 

Si necesitas ayuda para comenzar tu camino con el Deep Learning en tu empresa, conoce más sobre nuestras soluciones para seguridad pública y bancos. 

Y aprende todo sobre nuestra IA autónoma, la tecnología que es la base  de nuestra tecnología, en nuestra guía completa de inteligencia artificial autónoma. 

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