Qué es deep learning y para qué sirve el aprendizaje profundo
En los últimos meses, la Inteligencia Artificial se ha colado en nuestras vidas y en muchos de los flujos de trabajo del día a día. Si bien es cierto que recientemente han aparecido utilidades extremadamente populares, las técnicas de Inteligencia Artificial llevan años desarrollándose. Una de las ramas más importantes es el deep learning o aprendizaje profundo, que vamos a explicar en este post.
¿Qué es deep learning o aprendizaje profundo?
Deep learning es una de las ramas más importantes dentro del amplio campo de la Inteligencia Artificial. Se centra en el uso de redes neuronales profundas, que se inspiran en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales están compuestas por capas de nodos o neuronas que pueden procesar y organizar datos.
Si en el ambiente de la IA existen técnicas de aprendizaje automático que requieren de una guía humana para reconocer patrones en los datos, en deep learning no es necesario. En cambio, gracias a estas redes neuronales, el sistema de Inteligencia Artificial es capaz de mejorar el desempeño a lo largo del tiempo y de manera autónoma, ya que es capaz de aprender a través de la experiencia. Para ello, el sistema es capaz de identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos y aprender a medida que adquiere y procesa más datos.
Para qué sirve el deep learning
El deep learning se aplica en muchas de las aplicaciones más relevantes y delicadas de la IA. Algunos ejemplos son los siguientes.
Reconocimiento de patrones avanzado
Una de las aplicaciones más genéricas pero destacadas del deep learning es el reconocimiento de patrones. Gracias al reconocimiento de patrones, los sistemas de Inteligencia Artificial pueden identificar objetos que encuentran en imágenes estáticas o vídeos, o incluso reconocer los sonidos.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Otro área donde resulta especialmente importante el deep learning es el procesamiento del lenguaje natural. Estos sistemas de Inteligencia Artificial son capaces actualmente de entender textos o sonidos de conversaciones. Pero además, consiguen interpretarlos, llegando a apreciar el tono de voz o incluso los sentimientos.
Gracias al procesamiento del lenguaje natural se ha mejorado de manera significativa la calidad de los asistentes virtuales o las herramientas de traducción automática.
Mejora de sistemas de recomendación
Gracias al deep learning se ha mejorado también de manera relevante los sistemas de recomendación que utilizan las plataformas de tiendas online o los sitios de streaming, consiguiendo resultados mucho más relevantes para los usuarios.
Automatización y toma de decisiones inteligente
Cuando se trata de tomar decisiones de manera inteligente, el deep learning también juega un papel fundamental, ya que su capacidad de aprendizaje es crítica de conseguir mejoras significativas en sus resultados a lo largo del tiempo.
Análisis avanzado de imágenes y vídeos
Otro de los segmentos donde se utiliza también esta rama de la Inteligencia Artificial es en el análisis de imágenes y vídeos. Esto tiene numerosas aplicaciones, desde el diagnóstico médico avanzado mediante el análisis de imágenes hasta la creación de efectos visuales en la industria del entretenimiento.
Cómo funciona el deep learning
Como hemos dicho, los procesos de Inteligencia Artificial basados en deep learning utilizan redes neuronales profundas que imitan la forma en que los seres humanos conectan y procesan la información.
Los nodos o neuronas artificiales se retroalimentan. Esto quiere decir que una capa recibe la salida de la capa anterior y produce una entrada para la siguiente. El aprendizaje surge a través de un proceso llamado backpropagation, donde la red es capaz de ajustarse a sí misma al comparar sus predicciones con los resultados reales, lo que permite minimizar el error en sus predicciones futuras.
Aplicaciones de deep learning
Ahora vamos a ver algunas aplicaciones más concretas de la rama de deep learning para saber dónde se está utilizando en la actualidad y entender el potencial que tiene.
Reconocimiento facial avanzado
El reconocimiento facial se puede realizar de diversas maneras pero donde mejor resultados ofrece es cuando se realiza incorporando deep learning. Actualmente, usando estas técnicas es posible verificar la identidad de las personas en imágenes o vídeos, incluso a tiempo real, con una precisión increíble.
Traducción automática y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Gracias al deep learning existen diversos mecanismos de traducción automática que son capaces de interpretar con mucha precisión diversos aspectos y matices de la lengua, difíciles de captar con otras técnicas. Esto ha permitido conseguir traducciones más precisas y naturales y generar textos o audio en un lenguaje más natural y cercano.
Diagnóstico médico preciso
En el diagnóstico médico también ha tenido un impacto notable. Gracias a las técnicas basadas en deep learning es posible analizar imágenes médicas de todo tipo y obtener interpretaciones que incluso mejoran las que las propias personas podrían realizar. Paralelamente, las máquinas pueden realizar diagnósticos más rápidos, lo que permite una relevante mejora con respecto a la intervención humana.
Análisis predictivo y personalización en marketing
Los procesos basados en deep learning también se pueden utilizar en la rama del marketing y resultan de gran ayuda porque permiten analizar grandes conjuntos de datos y predecir comportamientos de los clientes, lo que hace posible personalizar estrategias de marketing y hacer que mejoren los resultados a lo largo del tiempo.
¿Cuáles son los beneficios del aprendizaje profundo en la nube?
La nube encaja muy bien con el aprendizaje profundo, ya que nos permite el acceso a grandes capacidades y recursos para el cálculo o el almacenamiento de los datos, todo ello sin necesidad de invertir en infraestructura, sino simplemente usarla en el momento en el que es necesaria.
Gracias a las capacidades en Cloud se pueden acelerar los tiempos de entrenamiento y ejecución de los modelos de deep learning y, además, estas técnicas son más accesibles para empresas de todos los tamaños.
Ejemplos de casos prácticos de aprendizaje profundo
Existen numerosos casos prácticos en los cuales se utilizan técnicas de deep learning aplicadas a la Inteligencia Artificial.
Uno de los entornos que más han sonado en los últimos meses es el conocido Copilot para los desarrolladores o uno de los mejores chats con Inteligencia Artificial, ChatGPT, que usan técnicas de deep learning basadas en redes neuronales. También encontramos aplicaciones prácticas en los asistentes de voz que utilizamos en el día a día como Amazon Alexa. Otra de las áreas donde es especialmente usado es en los vehículos autónomos, donde es necesario analizar en tiempo real las imágenes y realizar tomas de decisiones seguras y eficaces.
Estos son sólo unos de los ejemplos más representativos de la aplicación del aprendizaje profundo en nuestro día a día, pero distintas industrias vienen aplicando de manera exitosa. Por ejemplo, en el área financiera para la detección de fraudes o en el área de salud para la mejora de los tratamientos de los pacientes.
Como Product Manager en Arsys, ha liderado el desarrollo de innovadores productos digitales. Especializado en SaaS y desarrollo de productos, su formación en Ciencias de la Computación y un máster en Inteligencia Artificial le permiten estar siempre a la vanguardia de la tecnología.