June 06, 2024
Deep Learning: Algoritmos de programación que aprenden por sí mismos
Deep Learning is a part of Machine Learning that is responsible for simulating the behavior of the human brain to solve problems that are difficult for machines to solve.
¿Para qué la Inteligencia Artificial?
Deep learning o aprendizaje profundo es una subparte del machine learning que a su vez forma parte de la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial es un concepto considerado moderno, tanto que nace a mediados del siglo XX, hace más de medio siglo!!
Con la inteligencia artificial se intentó que los ordenadores fueran capaces de resolver problemas que hasta el momento solo podían resolver los humanos.
Si lo pensamos podemos programar algoritmos más o menos complejos con cualquier lenguaje de programación sea JavaScript, Phyton, Java... en el que definiremos las intrucciones a ejecutar para resolver un problema concreto.
¿Sabrías programar un algoritmo que en función de la voz sepa quien eres?, seguramente no, ¿pero verdad que tú eres capaz de reconocer a alguien por su voz?. Aquí es dónde entra la inteligencia artificial y desaparecen los algoritmos tradicionales comunes.
¿Qué es el Deep Learning?
Entonces la inteligencia artificial consiste en dejar a la máquina la posibilidad de resolver problemas que sólo podían ser resueltos por los humanos. O más bien, problemas fáciles de resolver por los humanos pero difíciles para las máquinas.
El machine learning es la capacidad de que un algoritmo aprenda por sí solo, y el deep learning es un tipo de algoritmo capaz de aprender por sí mismo.
En Deep learning se construye un modelo basado en capas, cada una de estas capas se compone de un número determinado de nodos también llamados neuronas.
Imagen libre de derechos: PixabayEstas neuronas están conectadas entre sí, emulando lo poco que se conoce del funcionamiento del cerebro: Las neuronas reciben unos datos de entrada y generan a partir de ellos una nueva salida y esa salida pasa a ser la entrada de las neuronas de la siguiente capa.
Si lo pensamos bien, lo que hace es procesar características para generar nuevas características que a su vez generan nuevas características. Quizás en la teoría supone la resolución de cualquier problema.
Why is deep learning so interesting?
The incredible thing about this is not only that we can create algorithms that learn by themselves, but that they can solve problems more efficiently than humans.
We imagine a football expert who wants to know which team will win the match. They will study a series of factors, think about them, and after carefully evaluating them, they will be able to draw a conclusion. A well-trained neural network model for this will give you an answer in a second; we just need to input the data for it to process and provide us with what we want to know.
We can extrapolate this to many fields: automatic driving, knowing if a couple will separate, knowing if a company will go bankrupt, or if a country's economy will grow....
If we think about it, everything that happens in the world is based on some factors, known or unknown. The thing is, knowing which variables have an impact, collecting enough data, and applying it to our machine learning model to give us an answer.
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