Índice de contenidos
- ¿En qué consiste?
- Diferencias entre Deep Learning y Machine Learning
- ¿Por qué es tan importante el Deep Learning?
- Usos del Deep Learning
La tecnología Deep Learning (o aprendizaje profundo) es un tipo de Machine Learning que hace posible que un PC pueda poner en práctica acciones típicas de los humanos: reconocer el habla, identificar imágenes, predecir acciones…
¿En qué consiste?
En un panorama en el que el Big Data ya es común en muchas organizaciones, el Deep Learning viene a revolucionarlo todo. ¿A caso un humano puede llegar a plantearse manejar gigabytes, terabytes o hasta petabytes de información de forma eficiente? Por supuesto que no.
El Deep Learning es la solución, ya que conforma parámetros básicos acerca de los datos y entrena al ordenador para que pueda aprender de forma independiente y reconocer patrones. Todo ello, gracias sus capas de procesamiento.
Diferencias entre Deep Learning y Machine Learning
Ambos conceptos se incluyen en la rama de la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, el Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning.
Aunque ambas tecnologías son realmente complejas, podemos diferenciarlas a grandes rasgos ya que:
- Deep Learning necesita menos intervención humana que Machine Learning, por lo que el primero es más complejo (además de por otras cuestiones).
- Por otra parte, Machine Learning necesita menos tiempo de procesamiento, aunque los resultados del aprendizaje profundo son más precisos.
¿Por qué es tan importante el Deep Learning?
En el ámbito empresarial cada vez está cogiendo más peso, esto se debe a:
- Auge de los datos. Las organizaciones cada vez cuentan con unas mayores cantidades de información. Por lo que se ven en la necesidad de usarlos con el objetivo de mejorar sus negocios y aumentar sus beneficios.
- Mejora continua y precisión de la tecnología. El Deep Learning cada vez es una tecnología más pulida que permite mayores y mejores aplicaciones. Las compañías no pueden dejar pasar por alto su innovador alcance.
- Gracias al punto anterior, está siendo ampliamente usado en proyectos I+D+i
Usos del Deep Learning
Como decíamos, el Deep Learning se usa para reconocer el habla, identificar imágenes, predecir acciones, pero, además, puede traducir textos, detectar objetos, describir contenido, etc.
Un claro ejemplo de esta tecnología son sistemas tan conocidos como Siri y Cortana.
A nivel empresarial, las oportunidades son inmensas, gracias a su capacidad de mejora y adaptación constantes. No obstante, la complejidad de uso suele ser un freno para las organizaciones.
Por lo que se recomienda contar con la ayuda de profesionales que sepan cómo manejar grandes cantidades de datos y de qué forma maximizar los beneficios del Deep Learning.
Estos son algunos ejemplos de aplicaciones prácticas:
- Reconocimiento de imágenes y descripción de escenas (dentro del reconocimiento facial incluso se pueden llegar a detectar emociones).
- Procesamiento de lenguaje natural clave, por ejemplo, para reconocer patrones de quejas de usuarios, un proceso altamente efectivo para mejorar la atención al cliente.
- Reconocimientos de habla (como el ejemplo que poníamos de Siri y Cortana).
- Mejorar recomendaciones como ya hacen las multimillonarias plataformas Netflix y Amazon.
Todas estas aplicaciones ya se están poniendo en práctica en sectores tan variados como la ciberseguridad, la medicina o la banca.
¿Crees que tu compañía o Administración pública puede beneficiarse del análisis inteligente y automatizado de datos?
aQuantum es una startup española, participada por Alhambra, dedicada a la investigación, desarrollo, consultoría y servicios especializados en ingeniería y programación de software cuántico.
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