¿Sabes cómo pueden desde Amazon recomendarte productos que puede que quieras pero que no has buscado de forma activa? Esta es una de las cosas que se pueden hacer con machine learning y deep learning. Hoy vamos a ver las ventajas que tiene el deep learning. 

Las recomendaciones de compra de Amazon funcionan igual que lo hacen las de música de Spotify o las listas de reproducción automáticas de YouTube. Simplificando un poco: la plataforma aprende de tus movimientos, analiza y ejecuta un algoritmo de deep learning que facilita que cree esas recomendaciones personalizadas. 

Sin embargo, esto solo es la punta del iceberg. El deep learning abarca mucho más y tiene multitud de ventajas. Por eso y por otros motivos es una disciplina en auge que necesita de programadores expertos y que dominen, entre otros lenguajes, Python. 

Vamos a explorar todas las ventajas del deep learning y cómo influyen en la construcción de determinados ámbitos de negocio. Primero, vamos a resumir un poco en qué consiste exactamente esta disciplina. ¡Empezamos!

 

¿Qué es el Deep Learning?

El deep learning (aprendizaje profundo) es una rama del aprendizaje automático (machine learning). Esta disciplina pretende imitar el funcionamiento del cerebro humano a la hora de encontrar correlaciones y patrones mediante el procesamiento de datos con una estructura lógica específica. 

Esta característica o subdisciplina también se suele conocer como redes neuronales profundas. Se trata de un conjunto de algoritmos que asigna entradas a datos ya aprendidos con el objetivo de ofrecer un resultado preciso. 

Se conocen como redes neuronales porque pretenden imitar las conexiones que se establecen en el cerebro humano pero aplicado a un ordenador o IA. 

Los modelos de aprendizaje profundo se entrenan mediante el uso de grandes conjuntos de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que automatizan los procesos de aprendizaje.  A diferencia del machine learning, el deep learning no requiere casi de intervención humana en el proceso de aprendizaje de la IA. 

El deep learning se usa, en la actualidad, en distintos ámbitos como: 

• Visión artificial: La visión artificial se utiliza principalmente en vehículos autónomos, drones y procesos biométricos. Aprovecha el deep learning para identificar y clasificar imágenes mediante categorías y etiquetas predefinidas. 
• Procesamiento del lenguaje natural: El deep learning se emplea en el procesamiento del lenguaje natural para interpretar las entradas de lenguaje humano en formato textual o verbal. Análisis de sentimientos, traducción o reconocimiento de voz, son algunas de las aplicaciones que tiene. 
• Modelos predictivos: Como decíamos al principio, el deep learning potencia los motores de recomendación. Esto lo hace gracias a algoritmos que construyen modelos predictivos basados en los datos recopilados de los usuarios de las distintas apps. 

 

¿Cuáles son las ventajas del Deep Learning?

Hemos visto qué es y algunos de los usos del deep learning, ahora vamos a ver sus ventajas. El aprendizaje profundo es más escalable que el machine learning, lo cual se traduce en una oportunidad para todas las empresas que buscan aprovechar esta tecnología para mejorar su rendimiento. 

Predicciones realizadas en los últimos años muestran que el mercado del deep learning podría tener un valor de más de 100.000 millones de € de cara a 2028. Esto es algo que se está viendo impulsado por el avance del Big Data, el análisis de sentimientos, las recomendaciones y la personalización en aplicaciones y productos. 

Entonces, ¿por qué el aprendizaje profundo se ha convertido en la IA elegida por las empresas con visión de futuro? ¡Vamos a ver algunas de las ventajas del deep learning para entenderlo mejor!

Automatización

Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden funcionar a partir de un conjunto de datos de entrenamiento sin intervención humana adicional. 

Esto significa que el aprendizaje profundo puede realizar tareas complejas que suponen implementaciones más rápidas de aplicaciones o tecnología para las empresas. 

Funciona bien con datos no estructurados

Una de las grandes ventajas del deep learning es su capacidad para trabajar con datos no estructurados. 

En el contexto comercial, esto se vuelve particularmente relevante, ya que la mayor parte de los datos recuperados no están estructurados.  

Rentabilidad

El desarrollo tecnológico necesario para implementar deep learning puede ser una desventaja. Sin embargo, una vez que una empresa cuenta con la infraestructura necesaria, puede ayudar a reducir costes. 

En industrias dedicadas a la fabricación, consultoría o comercio, el coste de una predicción inexacta o un producto defectuoso puede ser enorme. 

En este sentido, una de las ventajas del deep learning es que sus algoritmos pueden tener en cuenta la variación entre las funciones de aprendizaje para reducir drásticamente los márgenes de error en todo tipo de industrias. 

Análisis avanzado

El aprendizaje profundo, cuando se aplica a la ciencia de datos, puede ofrecer modelos de procesamiento mejores y más efectivos. Su capacidad para aprender sin supervisión impulsa la mejora continua en la precisión y los resultados obtenidos. 

Esto hace que una de las ventajas del deep learning sea su capacidad para ofrecer un análisis avanzado de datos que va a aportar resultados más fiables y concisos. 

Escalabilidad

El aprendizaje profundo es altamente escalable debido a su capacidad para procesar cantidades masivas de datos y realizar muchos cálculos de manera rentable. 

Esta característica de esta tecnología afecta directamente a la productividad de la empresa, ya que, al escalar automáticamente, escala la fiabilidad de las predicciones de los algoritmos de deep learning. 

 

¿Quieres programar para Deep Learning? ¡Aprende Python!

Al principio decíamos que las empresas que se dedican al desarrollo del deep learning necesitan y buscan nuevo talento. Tú puedes ser uno de los nuevos expertos en programación para aprendizaje profundo. Tan solo tienes que formarte de manera adecuada y dominar Python. 

En Tokio School te ofrecemos un curso de especialización en Python orientado a Inteligencia Artificial, Deep Learning y Machine Learning. Con nuestra formación podrás prepararte para trabajar en una de los empleos cuya demanda crecerá en los próximos años. 

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