Hace unos años, nunca hubiéramos imaginado que las aplicaciones del Deep Learning nos ofrecieran coches autónomos o asistentes virtuales como Alexa, Siri y Google Assistant. No obstante, estas creaciones empiezan a formar parte de nuestro día a día.

El Deep Learning (aprendizaje profundo) continúa fascinándonos con sus infinitas posibilidades, como la detección de fraudes o la restauración de píxeles. En este artículo vamos a intentar acercarnos y comprender mejor las aplicaciones del aprendizaje profundo en todo tipo de industrias y sectores.

El Deep Learning es un campo de pruebas y una tecnología que está en constante cambio y evolución. Un sector de la investigación en inteligencia artificial que necesita de profesionales especializados y cualificados.

 

Aplicaciones del Deep Learning

El Deep Learning es un subcampo del aprendizaje automático que se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y en la función del cerebro humano, en lo que denominamos redes neuronales artificiales. Se trata de un ámbito de investigación relacionado con la inteligencia artificial que está empezando a despegar, pero que, aún así, ya cuenta con multitud de aplicaciones que empezamos a descubrir.

Piensa en un mundo sin accidentes de tráfico. Imagina un mundo donde todas las cirugías tienen éxito y no se pierden vidas humanas en el proceso. Elabora un mundo en el que los más desfavorecidos pueden disfrutar de la misma calidad de vida que tenemos todos.

Cuando hablamos de aprendizaje profundo, hay que imaginar una gran red neuronal con una gran cantidad de capas. Por ese motivo, en general, lo más óptimo es hablar sobre redes neuronales profundas.

Las aplicaciones del Deep Learning pueden parecer algo ilusorio para alguien que no se ha acercado demasiado a este campo. No obstante, aquellos que conocen el mundo del aprendizaje automático, entienden la mella que esta rama de la Inteligencia Artificial está haciendo a nivel mundial; al explorar y resolver problemas humanos en todos los dominios.

Vamos a ver algunas de las aplicaciones del Deep Learning que son más importantes a día de hoy. ¿Te interesa? ¡Presta atención!

 

Traducción automática

Las redes neuronales son útiles en la identificación de imágenes que tienen letras visibles. Una vez identificadas, estas se pueden convertir en texto, traducir. Esta aplicación implica traducciones automáticas a otro idioma con un conjunto de palabras, frases u oraciones en un idioma.

Si bien la traducción automática existe desde hace mucho tiempo, el aprendizaje profundo está logrando los mejores resultados en dos áreas específicas:

• Traducción automática de texto.
• Traducción automática de imágenes

Las traducciones de texto generalmente se realizan sin ningún procesamiento previo. Esto permite que el algoritmo aprenda las dependencias entre palabras para asignarlas a un nuevo idioma.

 

Asistencia sanitaria

Ayudar al diagnóstico temprano, preciso y rápido de enfermedades potencialmente mortales, mejorar los resultados en el tratamiento de patologías o la estandarización del curso de los tratamientos, son algunas de las posibles aplicaciones del Deep Learning en la medicina.

Los proyectos de aprendizaje se aceleran en el ámbito de la salud y con el uso del aprendizaje profundo y las redes neuronales, se puede llegar a mitigar los riesgos de las enfermedades, al tiempo que reducen los costes.

La IA también se está utilizando en gran medida en investigaciones clínicas por parte de agencias reguladoras para encontrar curas para enfermedades intratables. No obstante, el escepticismo de los médicos y la falta de un enorme conjunto de datos todavía plantean desafíos para el uso del aprendizaje profundo en medicina.

 

Detección de fraude

Otro dominio que se beneficia del Deep Learning es el sector bancario y financiero. ¿Y en qué? Pues, fundamentalmente, en la detección de fraudes en las transacciones de dinero digitales.

La prevención y detección de fraudes se realiza con base en la identificación de patrones en las transacciones habituales de los clientes, de tal forma que se pueden identificar comportamientos anómalos y valores atípicos. Para la detección de fraudes se utilizan técnicas de aprendizaje automático de clasificación y regresión y redes neuronales.

 

Automóviles autónomos

El aprendizaje profundo es la fuerza que está dando vida a la conducción autónoma. Un millón de conjuntos de datos se envían a un sistema para construir un modelo, entrenar a las máquinas para que aprendan y luego probar los resultados en un entorno seguro.

La principal preocupación de los desarrolladores de automóviles autónomos es manejar escenarios desconocidos. Un ciclo regular de pruebas e implementación típico de los algoritmos de aprendizaje profundo garantiza una conducción segura.

Los datos de cámaras, sensores y mapas geográficos están ayudando a crear modelos sofisticados para que las máquinas sean capaces de navegar a través del tráfico, identificar caminos, señalización, rutas solo para peatones y elementos en tiempo real y reaccionar a ellos de la mejor forma posible.

 

Reconocimiento visual

Gracias al Deep Learning las imágenes se pueden ordenar en función de las ubicaciones detectadas en fotografías, rostros, una combinación de personas, o según eventos, fechas, etc.

El reconocimiento visual a través de redes neuronales profundas está impulsando el crecimiento en este segmento de la administración de medios digitales mediante el uso extensivo de redes neuronales convolucionales desarrolladas con Tensorflow y Python.

 

Generación automática de escritura a mano

Esta aplicación de Deep Learning implica la generación de un nuevo conjunto de caligrafías para un corpus dado de una palabra o frase.

La escritura a mano se proporciona esencialmente como una secuencia de coordenadas utilizadas por un bolígrafo. La máquina aprende la relación entre el movimiento de la pluma y las letras y, a partir de estos datos es capaz de generar nuevos escritos.

 

¡Fórmate en Deep Learning!

¿Sigues preguntándote qué es el Deep Learning? A primera vista te puede parecer algo más bien propio de la ciencia ficción, pero en realidad, es algo que es capaz de transformar esa ficción en la realidad actual. Hemos visto algunas de las aplicaciones del Deep Learning, pero son muchas las que están por venir. ¿Quieres ser parte del cambio?

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