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¿Qué es el Deep Learning? ¿Cómo funciona? ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el Deep Learning? Desglosamos estas preguntas en esta publicación.
Comprender la Inteligencia Artificial a veces no es tanto una cuestión de tecnología como de terminología. Hay mucho de eso bajo el gran paraguas de la IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y más.
Para agravar este escenario, algunos términos de IA se superponen. Ser capaz de definir conceptos clave con claridad y, posteriormente, comprender las relaciones y diferencias entre ellos es fundamental para la elaboración de una estrategia de IA sólida.
Además, si los líderes de TI de una empresa no pueden articular términos como deep learning, ¿cómo se puede esperar que lo expliquen (y otros conceptos) al resto de la empresa?
¿Qué es el Deep Learning?
Similar a las muñecas rusas, el Deep Learning se encuentra dentro del aprendizaje automático, que se encuentra dentro de la inteligencia artificial.
El Deep Learning es un ejemplo particularmente bueno en este sentido: está relacionado, pero no es intercambiable, con la categoría más amplia de aprendizaje automático. Esto exacerba la posibilidad de nombres inapropiados y malentendidos.
De hecho, aquí hay una analogía con la muñeca rusa: el aprendizaje profundo se encuentra dentro del aprendizaje automático, que se encuentra dentro de la inteligencia artificial, como antes hemos mencionado.
La Inteligencia Artificial es esencialmente cuando las máquinas realizan tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El campo de la Inteligencia Artificial incluye el aprendizaje automático, donde las máquinas pueden aprender por experiencia y adquirir habilidades sin la participación humana.
Por su parte, el Deep Learning es una rama del aprendizaje automático donde las redes neuronales (algoritmos inspirados en el cerebro humano) aprenden de grandes cantidades de datos.
Aprendizaje profundo versus aprendizaje automático
Mitiguemos la posible confusión ofreciendo una definición clara de Deep Learning y cómo se diferencia del aprendizaje automático.
En el Deep Learning, el algoritmo recibe datos sin procesar y decide por sí mismo qué características son relevantes.
El Deep Learning es una rama del aprendizaje automático que emplea redes neuronales con muchas capas. Una red neuronal profunda analiza los datos con representaciones aprendidas de manera similar a la forma en que una persona vería un problema.
En el aprendizaje automático tradicional el algoritmo recibe un conjunto de características relevantes para analizar. Sin embargo, en el Deep Learning el algoritmo recibe datos sin procesar y decide por sí mismo qué características son relevantes. Las redes de aprendizaje profundo a menudo mejorarán a medida que aumente la cantidad de datos que se utilizan para entrenarlas.
El aprendizaje profundo es esencialmente una rama de la IA que trata de imitar de cerca cómo funciona el cerebro humano. Vale la pena tener esto en cuenta, sin juego de palabras, al explicar o evangelizar el Deep Learning a otros, especialmente si no poseen antecedentes técnicos.
Al igual que los humanos aprenden de la experiencia, un algoritmo de Deep Learning puede realizar una tarea repetidamente, ajustándola cada vez para mejorar el resultado. El aprendizaje profundo puede resolver casi cualquier problema que requiera ‘pensar’ para resolverlo.
¿Dónde formarte en Deep Learning?
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El cuerpo docente de la escuela comprende una comunidad de expertos en las últimas tendencias tecnológicas. Profesionales en activo presentes en empresas líderes y dentro del ecosistema de startups relacionadas con la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas.
De esta forma, los profesores expertos ofrecen a los alumnos a través de una variedad de programas de estudio de vanguardia, un espacio para llevar adelante proyectos tecnológicos que tienen un impacto real en la economía digital y una experiencia de aprendizaje totalmente práctica.
Los estudiantes tienen la posibilidad de elegir entre diferentes módulos y programas de máster basados en distintas áreas de especialización, tales como Deep Learning, Blockchain, Data Science o Big Data.
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