Deep Learning, la IA que hace posible el reconocimiento facial y que imita a tu cerebro
En el ramo de la IA, el Deep Learning es una herramienta que usa redes neuronales para imitar el funcionamiento de un cerebro humano.
La tecnología que hay detrás de la Inteligencia Artificial (IA) cada vez avanza más y con ella, los servicios que le ofrece al mundo. Una de las tantas herramientas que brinda es la del Deep Learning, una técnica que usa redes neuronales profundas para aprender.
Para diseñar la forma en la que trabaja el “aprendizaje profundo”, sus desarrolladores se inspiraron en la forma en la que un cerebro humano funciona. Eso significa que el Deep Learning utiliza una red de “neuronas” que trabajan en equipo para procesar señales y generar nuevo conocimiento.
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Esa herramienta es tan eficaz que se ha utilizado de varias formas en distintas industrias y ha tenido mucho éxito. Por ejemplo, en el reconocimiento de imágenes o de voz, también en la traducción en tiempo real y en el análisis de sentimientos a través de textos.
Características del Deep Learning
1. Lee grandes cantidades de información
Para que funcione, el Deep Learning debe de leer grandes cantidades de información para que funcionen sus modelos de redes neuronales. Eso significa que “su alimento” es el conocimiento.
Cuanto más datos tenga la herramienta digital para practicar, podrá hacer predicciones más precisas y más robustas al momento de enfrentarse a datos desconocidos y nuevos propósitos.
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2. Usa redes neuronales profundas
Debido a su naturaleza, el aprendizaje profundo utiliza múltiples capas ocultas que le permiten aprender patrones que se van haciendo cada vez más complejos de acuerdo a la forma en la que procesan la información.
Cada una de las distintas capaz de redes se componen de un conjunto de neuronas mismas que, como lo hacen en el cerebro humano, crean conexiones para procesar los datos de entrada y producen una salida que le permitirá conectarse con otra nueva capa.
Esa es la razón por la que las primeras capaz que se encuentran en el modelo de inteligencia contienen información básica, mientras que las capaz posteriores poseen información más robusta.
3. Tiene el poder de realizar tareas complejas
Para las máquinas tradicionales es imposible analizar la cantidad de información y organizarla por capas, tal como lo hace el Deep Learning. Esta herramienta es la encargada de llevar a cabo tareas tan complicadas como lo es el reconocimiento facial y la traducción automática.
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4. “Aprendizaje no autorizado”, el as detrás de Deep Learning
En esencia, los científicos que están detrás de este modelo de aprendizaje, dejan que su invención rastree y averigüe sobre lo que lo parezca interesante. Al liberar de tal forma su herramienta, permiten que el modelo aprenda de forma independiente, sin la necesidad de una supervisión humana.
El aprendizaje no autorizado se usa en situaciones en las que la cantidad de datos que existen es enorme y es a través de ella que la IA logra reconocer anomalías en cualquier conjunto de datos.
5. Requiere mucho poder computacional
Entrenar a un modelo tan complejo como lo es el Deep Learning es complicado ya que necesita ser alimentado por una computadora que almacene y deje pasar grandes cantidades de datos.
Aunado a la cantidad de información, esa herramienta generalmente cuenta con parámetros ajustables que tienen que ser optimizados mediante técnicas bastante complejas como lo es descenso de gradiente estocástico.
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