Desde la llegada de la Inteligencia Artificial se ha revolucionado, y mucho, el mundo empresarial. Se trata de un gran impulso tecnológico que ha supuesto un antes y un después desde su creación en los años 50. Por su parte, el deep learning es una subcategoría de la IA que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar cantidades ingentes de datos, pero ¿qué tipos de deep learning existen?

En este sentido, con un curso de Programación Python con especialización en Deep Learning adquirirás todos los conocimientos necesarios sobre esta disciplina para convertirte en un/a profesional e iniciarte en el terreno laboral.

¡Descubre cuáles son los tipos de deep learning!

 

Introducción al Deep Learning

El deep learning es una de las áreas más populares dentro de todo lo que engloba la Inteligencia Artificial. Esto se debe a que sus grandes niveles de precisión llegan al punto de superar el trabajo de los seres humanos en algunos aspectos, como a la hora de identificar imágenes o realizar predicciones, entre otras. 

Hay quien opina que llegará un momento en que la Inteligencia Artificial supere a los seres humanos en cuanto a trabajar con cantidades masivas de datos, sobre todo teniendo en cuenta la rapidez a la que avanzan estas tecnologías.

Entremos más de lleno en el mundo del deep learning para entenderlo. 

¿Qué es el Deep Learning?

El deep learning, o aprendizaje profundo,  son un conjunto de algoritmos que forman parte del machine learning, y cuya función radica en conseguir que un ordenador realice por cuenta propia la misma labor que llevaría a cabo un ser humano, imitando el funcionamiento del cerebro. 

A diferencia del machine learning, el deep learning casi no necesita intervención humana en su proceso de aprendizaje de la Inteligencia Artificial. 

Esta disciplina también se conoce como redes neuronales profundas, un conjunto de algoritmos destinado a datos ya conocidos con el fin de ofrecer resultados firmes y precisos. 

Si se aprovecha la tecnología al máximo para mejorar el rendimiento, se encuentran muchas ventajas en el deep learning:

• Automatización
• Buen funcionamiento con datos no estructurados
• Rentabilidad
• Análisis avanzado
• Escalabilidad

Importancia del Deep Learning en la actualidad

El deep learning cuenta con una gran importancia en la actualidad gracias a su capacidad de trabajar de forma autónoma sin un humano que gestione las tareas. 

Entre los usos que se le da en la actualidad al aprendizaje profundo destacan los siguientes:

• Visión por computadora: detecta y clasifica las imágenes y los vídeos, siendo de especial utilidad en labores de vigilancia o inspección, entre otros. 
• Procesamiento de lenguaje natural: creación de asistentes virtuales, traducción automática o la generación de textos. 
• Automatización: gran opción para automatizar todo tipo de tareas. 
• Modelos predictivos: potencia los motores de recomendación gracias a diferentes algoritmos basados en datos ya existentes. 

 

Tipos de Deep Learning

El deep learning se basa en el uso de las redes neuronales artificiales, las cuales están divididas en los siguientes tipos:

• Redes neuronales convolucionales
• Redes neuronales recurrentes
• Redes neuronales generativas adversarias 
• Redes neuronales profundas
• Redes neuronales modulares

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Estas redes se encargan de procesar y clasificar imágenes a través de los objetos que aparecen en ellas, como líneas, círculos, caras… etc. 

Han sido muy utilizadas en procesos de detección de rostros mediante aplicaciones de visión por computadora, así como en sistemas de conducción autónoma. 

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Las redes neuronales recurrentes usan datos secuenciales para realizar su procesamiento, como el lenguaje natural. De esta forma, solucionan problemas como la traducción de idiomas, el reconocimiento de voz o la captura de imágenes. 

Siri o Google translate son algunos de los sistemas en los que podemos encontrar este tipo de red del deep learning. 

Redes neuronales generativas adversarias (GAN)

Estas redes consisten en utilizar dos redes neuronales y oponerlas entre ellas con el objetivo de crear un contenido nuevo que simula ser real, tales como imágenes, vídeos, audios o textos. 

Hasta ahora se han utilizado en aplicaciones como la creación de mundos virtuales o la generación de imágenes, por ser un contenido muy realista. 

Entre los inconvenientes de esta tecnología cabe resaltar los “deepfakes”, o lo que es igual, el diseño de fotografías para reemplazar personas u objetos. 

Redes neuronales profundas (DNN)

Las redes neuronales profundas son una herramienta clave en el aprendizaje automático y el procesamiento de datos. 

Estas realizan tareas por sí mismas sin necesidad de tener que ser programadas, gracias a su alto nivel de aprendizaje. Están compuestas por varias capas, las cuales procesan la información de la capa anterior, trabajan en ella y generan una salida a la siguiente capa. Todo ello con una gran rentabilidad y eficiencia. 

Redes neuronales modulares (MNN)

Este tipo de deep learning está construida a partir de módulos o bloques predefinidos que cuentan con una gran capacidad para procesar información. 

Estos módulos permiten ser seleccionados cuando sean apropiados para cada tarea específica, con el fin de conformar una red neuronal completa. Esto genera múltiples ventajas en comparación con la creación de una red neuronal de la nada, ya que genera una mayor flexibilidad y escalabilidad en la construcción de redes, además de la posibilidad de la creación de redes neuronales mucho más complejas. 

 

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El Deep Learning es una tecnología en constante crecimiento, como lo es el machine learning y la Inteligencia Artificial en su conjunto. Por ello, si te gusta este sector es muy recomendable que cuentes con una buena formación que te permita contar con una buena carta de presentación de cara a las empresas. 

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