¿Qué es el aprendizaje profundo y cómo funciona?

El aprendizaje humano se basa en la experiencia. Es cierto que una gran experiencia tiene una influencia positiva en el comportamiento de aprendizaje de las personas. El aprendizaje profundo también hace uso de este principio. En principio, la inteligencia artificial es una de las tecnologías de futuro relevantes de los próximos años. Como parte de esta área, el aprendizaje profundo también está ganando importancia para un mayor desarrollo. A continuación, aprenderás cómo funciona el aprendizaje profundo y qué usos tiene.

que es el aprendizaje profundo

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un método especial de procesamiento de información y se puede incorporar al campo de investigación del aprendizaje automático. Las redes neuronales también se utilizan para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Para el entrenamiento de esta inteligencia artificial, principalmente se requieren y analizan grandes cantidades de datos. Para crear un efecto de aprendizaje profundo, los desarrolladores se orientan hacia el funcionamiento del cerebro humano. 

En consecuencia, el sistema puede acceder a la información que ya está disponible, así como a la red neuronal. Este enfoque permite enriquecer las habilidades ya aprendidas y vincularlas con nuevos contenidos. En general, esto permite mapear un proceso de aprendizaje profundo y a largo plazo. La base técnica son las redes neuronales artificiales, que se vuelven a vincular continuamente durante el proceso de aprendizaje.

La máquina puede tomar sus propias decisiones a través del aprendizaje profundo. Además, el sistema puede crear sus propios pronósticos y cuestionar las decisiones tomadas. Las decisiones que ya se han tomado se confirman o cambian en el curso de una revisión renovada. Además, no es necesaria la intervención humana como parte del proceso de aprendizaje. Como resultado, la tecnología es particularmente adecuada para aplicaciones que se basan en grandes bases de datos. Aquí el sistema puede derivar patrones y modelos y apoyar a las personas en su trabajo.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo permite que las máquinas mejoren y aprendan nuevas habilidades sin la intervención humana. El sistema extrae patrones y modelos de cálculo de los datos existentes. Estos hallazgos pueden luego correlacionarse con los datos y vincularse al contexto correspondiente. En última instancia, la máquina puede tomar decisiones basadas en el contexto adquirido.

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El cuestionamiento continuo de las decisiones tomadas ayuda a asegurar que los enlaces de información tengan cierta ponderación. Las decisiones confirmadas aumentan la ponderación, mientras que las decisiones revisadas la disminuyen. Este enfoque da como resultado numerosas etapas entre las capas de entrada y salida, las llamadas capas intermedias. 

Estas capas intermedias y sus enlaces también son, en última instancia, responsables de la salida. El nombre de la tecnología ya deja clara la presencia de estas capas. La parte del nombre “profundo” o se refiere a las capas ocultas de la red neuronal. Si bien las redes neuronales clásicas en particular solo tienen dos o tres capas ocultas.

La red neuronal convolucional

Una de las redes neuronales más populares es la red neuronal convolucional. Tal red de convolución pliega las características aprendidas con datos de entrada en planos de convolución 2D. Con la ayuda de esta arquitectura, se pueden procesar los datos 2D típicos. 

Además, no hay extracción manual de características, que se utiliza para clasificar los datos. Todas las funciones se aprenden entrenando la red de convolución con los datos adecuados. Otra característica especial es la funcionalidad de las capas individuales en la red, porque cada capa asume una función diferente al reconocer los datos. Cuantas más capas se utilicen, más detallado será el conocimiento adquirido.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?

Básicamente, tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático pertenecen al área temática de la inteligencia artificial. Sin embargo, el aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje automático ya difiere del aprendizaje profundo en el flujo de trabajo inicial. Con el aprendizaje automático, las funciones relevantes deben extraerse manualmente. 

Luego, el software usa estas características extraídas para crear un modelo. Un flujo de trabajo de aprendizaje profundo moderno, por otro lado, extrae las características requeridas automáticamente y sin intervención humana. En consecuencia, este es un proceso de aprendizaje de un extremo a otro en el que el software aprende a completar una tarea automáticamente.

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Además, los algoritmos de aprendizaje profundo se caracterizan por una escalabilidad basada en los datos disponibles. Por otro lado, las redes planas convergen, que finalmente alcanzan una meseta de rendimiento al proporcionar más ejemplos. Además, los resultados de las redes de aprendizaje profundo mejoran a medida que aumenta el tamaño de la base de datos. Esto significa que la red neuronal mejorará continuamente con una expansión de la base de datos disponible.

Ejemplos de aplicación para el aprendizaje profundo

Toda la tecnología de la información se basa en las operaciones básicas binarias. Pero especialmente para la interpretación de datos complejos, como archivos de imagen, es necesario un ajuste fino de las propiedades individuales. En consecuencia, el software debe poder diferenciar entre los niveles de gris individuales y las ambivalencias mediante el uso del software. 

El software ha avanzado enormemente en los últimos años, particularmente en el campo del reconocimiento de imágenes y videos. Pero el reconocimiento de voz y de voz también está progresando constantemente. A continuación, le mostraremos en qué áreas se puede utilizar la tecnología.

Detección de enfermedades mediante evaluación de imágenes

El reconocimiento de imágenes es uno de los campos de aplicación predestinados para los algoritmos de aprendizaje profundo. Como resultado, también se podrían lograr avances significativos en la medicina. La tecnología se puede utilizar para examinar radiografías o imágenes de TC en busca de anomalías. Gracias al reconocimiento de patrones aprendido, el software puede identificar patrones de enfermedades de forma rápida y precisa. 

Las decisiones tomadas se basan en amplios conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos suelen contener varios millones de imágenes de los correspondientes patrones de enfermedad. Como resultado, la precisión de un diagnóstico suele ser mayor que la de las decisiones humanas.

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Expansión funcional para robots de software en Robotic Process Automation

Numerosos procesos manuales en las empresas se pueden automatizar con la ayuda de Robotic Process Automation. Sin embargo, el uso de la tecnología es muy limitado y depende de procesos estandarizados. Si un robot de software encuentra datos de entrada que no corresponden al estándar requerido, falla debido a estos tipos de datos. El aprendizaje profundo se está preparando para superar esta limitación. La tecnología puede evaluar y procesar datos de entrada para que sea posible el procesamiento automatizado mediante RPA. Además, el software también puede utilizar los resultados de la automatización robótica de procesos para tomar una decisión compleja.

Descubriendo eficiencias en la agricultura

El uso de inteligencia artificial también puede revolucionar el cultivo agrícola clásico. Mediante el uso de algoritmos modernos para el reconocimiento de imágenes, las máquinas tienen la oportunidad de diferenciar entre plantas cultivadas y malas hierbas. De esta forma, los pesticidas y herbicidas se pueden utilizar de forma selectiva. 

Además, mediante el uso del aprendizaje profundo, los agricultores también pueden monitorear el cultivo de cultivos y usar los suplementos químicos cuando sea necesario. Esto permite reducir el uso de pesticidas a largo plazo y aumentar los rendimientos. Pero la tecnología también se puede utilizar de forma rentable para el riego de los campos o la cosecha posterior.

Conclusión

El aprendizaje profundo como una rama de la inteligencia artificial es el foco de futuras investigaciones. En particular, las opciones para automatizar procesos complejos ofrecen un valor añadido decisivo. El creciente desarrollo de las redes neuronales también permite mapear flujos de trabajo complejos. Este enfoque crea valor agregado, especialmente en áreas donde las máquinas son superiores a los humanos.  La tecnología ayuda a las personas en medicina a realizar diagnósticos. Esto permite identificar y tratar los cuadros clínicos en una etapa temprana. También en la agricultura, el uso de la tecnología ofrece ventajas y mejora todo el sector agrícola. Además, existen otras ventajas para la automatización mediante robots de software.

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