La llegada del Big Data ha supuesto toda una revolución en el mundo empresarial dada la necesidad de las organizaciones de transformación digital. Tanto es así, que la demanda de una Inteligencia Artificial con capacidad para procesar grandes cantidades de datos ha aumentado mucho. 

En esta IA se encuentra asociada el deep learning. Por ello, en el artículo de hoy queremos hablarte de este enfoque de aprendizaje automático y de los diferentes ejemplos de deep learning, que puedes adaptar en tu empresa para contar con una buena capacidad de procesamiento y análisis de datos. 

Si tienes un especial interés por el mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial, y quieres aprender más sobre el aprendizaje profundo, te recomendamos la Especialización en Deep Learning para ser un experto del sector.

¡Empezamos!

 

¿Qué es el deep learning y cómo funciona?

El deep learning es un enfoque de aprendizaje automático enfocado en usar algoritmos para realizar tareas complejas a través de cantidades ingentes de datos. Para ello se sirve de una red neuronal artificial jerarquizada que se organiza en distintos niveles. Cada nivel tiene una función cognitiva para realizar el procesamiento de determinados datos y, a medida que la jerarquía sube, la complejidad también lo hace.

Además de esto, conviene entrenar el modelo para que la función de pérdida sea menor. Para ello se ajustan los pesos de las conexiones neuronales y, una vez realizado el entrenamiento, se procede a realizar predicciones con datos nuevos. 

El deep learning cuenta con varias ventajas por su mayor escalabilidad y, por lo tanto, mejor rendimiento en el desarrollo de tareas. 

¡Vamos a ver algunos ejemplos de uso de deep learning!

 

Ejemplo 1: Reconocimiento de imágenes médicas para el diagnóstico temprano de enfermedades

Las técnicas de deep learning son muy efectivas en el reconocimiento de imágenes médicas en cuanto a realizar un diagnóstico temprano y creíble de enfermedades, a través del análisis de fotografía de radiología, tomografías, o resonancias magnéticas, entre otras. 

Las redes neuronales que conforman el deep learning aprenden a reconocer diferentes patrones en las imágenes como, por ejemplo, tumores, para que los médicos tengan una mayor rapidez a la hora de detectar alguna anomalía y reducir, o eliminar totalmente, las posibilidades de que estas enfermedades conllevan síntomas para los pacientes. De esta forma, se crean tratamientos más efectivos desde el inicio de las enfermedades y se mejoran los resultados. 

 

Ejemplo 2: Reconocimiento de voz para asistentes virtuales

Otro ejemplo de la utilidad del deep learning es su capacidad de reconocimiento de voz para asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google Assistant.

Para ello se convierte la voz del ser humano en texto con el fin de facilitar la interactividad entre usuarios y dispositivos electrónicos. Esto ha mejorado, y mucho, la capacidad de los asistentes virtuales por entender las peticiones de los usuarios y emitir una respuesta, rápida, concisa y eficaz. 

Un gran beneficio de esta capacidad de reconocimiento de voz es la gran ayuda que supone para las personas con algún tipo de diversidad física o visual, promoviendo una comunicación más fácil y eficiente. 

 

Ejemplo 3: Predicción del comportamiento del consumidor en marketing

El deep learning permite anticiparse al comportamiento del consumidor para ofrecerle lo que necesita. Patrones de compra, anuncios con clics, redes sociales… todo ello se analiza a través de técnicas de deep learning que permiten determinar las decisiones futuros de los consumidores con el fin de mejorar las diferentes estrategias de marketing. 

Gracias a este ejemplo de uso del deep learning se han podido crear modelos de recomendación personalizados más efectivos, así como publicidad en línea grata para el usuario. 

En resumen, la posibilidad de predicción del comportamiento del usuario ha supuesto para los especialistas de marketing mayores capacidades a la hora de comprender y responder las necesidades de los consumidores. 

 

Ejemplo 4: Detección de fraudes bancarios

El deep learning también ha resultado de gran utilidad en la detección de fraudes bancarios. 

Las instituciones financieras a veces tienen complejidades para detectar las actividades ilegales o engañosas en sus cuentas, pero el uso de técnicas de deep learning ha supuesto un gran avance en en la precisión y eficacia de la detección de fraudes. 

Las redes neuronales aprenden de forma automática cómo se realizan las transacciones a través de datos históricos y, a través de este aprendizaje, reconocer si se produce alguna anomalía en el comportamiento de los clientes con datos nuevos y en tiempo real. 

 

Ejemplo 5: Conducción autónoma en vehículos

El último ejemplo de deep learning que queremos comentarte es el referente a la creación de sistemas de conducción autónoma en vehículos.

Estos sistemas de conducción autónoma utilizan sensores, cámaras y software de inteligencia artificial para analizar el entorno exterior del vehículo y actuar en consecuencia, todo ello sin necesidad de la intervención de un ser humano. 

Además de esto, las técnicas de deep learning en la conducción autónoma de vehículos también permiten predecir el comportamiento de peatones u otros vehículos, reduciendo considerablemente la posibilidad de sufrir accidentes de tráfico. 

 

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