El panorama en la Inteligencia Artificial está cambiando radicalmente en los últimos años. De ser algo propio de la ciencia ficción, ha pasado a ser una realidad.
Con la llegada de la transformación digital, las organizaciones de todo tipo de sectores necesitan una gran cantidad de datos, y por primera vez en la historia de la IA, existe una demanda generalizada de sistemas con una inteligencia avanzada, equivalente a la de un humano, que sean capaces de procesar esos datos.
A continuación vamos a ver en detalle qué es y en qué consiste el Deep Learning.
¿Qué es Deep Learning?
El Deep Learning o Aprendizaje Profundo es una rama o tipo de Machine Learning que entrena a un ordenador para que pueda realizar tareas de forma similar a los seres humanos.
En lugar de organizar datos para que se ejecuten a través de una serie de ecuaciones predefinidas, el Deep Learning configura parámetros básicos acerca de los datos y prepara a la computadora para que aprenda por su propia cuenta, reconociendo patrones mediante el uso de muchas capas de procesamiento.
Sus características son:
- No necesita de la intervención humana para aprender, ya que tiene la capacidad de determinar por cuenta propia el camino correcto.
- Estructura su algoritmo en diversas capas, con el objetivo de componer una arquitectura de redes neuronales artificiales.
- Trata de imitar el proceso de aprendizaje humano mediante el uso de dichas redes.
- Por su naturaleza, requiere más datos y potencia computacional para iniciar y mantener el proceso de aprendizaje.
- Al ser un tipo de aprendizaje más evolucionado, su margen de error se reduce significativamente.
- Posee en su núcleo diversas capas de procesamiento no lineal.
¿Cómo funciona el Deep Learning?
Los algoritmos de Deep Learning se aplican a redes neuronales artificiales, que imitan a la de los humanos, y que están estructuradas en forma de capas:
- Input layer (entrada)
- Hidden layer (oculta)
- Output layer (salida)
Los datos entran por la primera capa (input layer), en la que hay varias neuronas artificiales que se activan o no dependiendo de los datos. Cuando se activa, esos datos pasan por las capas intermedias (hidden layer) y se transforman en una información. Finalmente, la capa de salida (output layer) determina exactamente el tipo de información (una forma, una letra, un número, etc).
Principales ventajas del Deep Learning
Estas ventajas explican por qué el Deep Learning se ha convertido en la IA elegida por las empresas que tienen visión de futuro:
Automatización
Los algoritmos de Aprendizaje Profundo pueden funcionar a partir de un conjunto de datos de entrenamiento sin intervención humana adicional, lo que significa que puede realizar tareas complejas que suponen implementaciones más rápidas de aplicaciones o tecnología para las empresas.
Funciona bien con datos no estructurados
Esta ventaja es relevante, ya que el Aprendizaje Profundo puede seguir funcionando correctamente a pesar de que la mayor parte de los datos recuperados no están estructurados.
Rentabilidad
El desarrollo tecnológico necesario para implementar Deep Learning puede ser una desventaja, sin embargo, una vez que una empresa cuenta con la infraestructura necesaria, puede ayudar a reducir costes.
Esto es gracias a que el Aprendizaje Profundo puede tener en cuenta la variación entre las funciones de aprendizaje, reduciendo drásticamente los márgenes de error en todo tipo de sectores.
Análisis avanzado
El Aprendizaje Profundo, cuando se aplica a la ciencia de datos, puede ofrecer modelos de procesamiento mejores y más efectivos. Su capacidad para aprender sin supervisión humana impulsa la mejora continua en la precisión y los resultados obtenidos, lo que permite ofrecer un análisis avanzado de datos que va a aportar resultados más fiables y concisos.
Escalabilidad
El Deep Learning es altamente escalable debido a su capacidad para procesar cantidades masivas de datos y realizar muchos cálculos de manera rentable.
Al ser capaz de escalar automáticamente, sube la fiabilidad de las predicciones de los algoritmos de Deep Learning, lo que beneficia directamente a la productividad de la empresa.
Aplicaciones del Deep Learning
El Deep Learning es un campo que está en pleno crecimiento y cada vez se descubren nuevas aplicaciones, incrementando la expectativa de hasta dónde podrá llegar la inteligencia artificial.
Veamos cuales son las posibles aplicaciones que nos traen los algoritmos de Deep Learning:
- Reconocimiento de imágenes y escenas a través de un gran número de factores, lo que permite, entre otras cosas, la búsqueda de productos similares, determinar logos de marcas o empresas o la mejora de los diagnósticos médicos.
- Procesamiento del lenguaje natural, que permite el reconocimiento del habla y de patrones de voz, análisis de sentimientos, traducción o el análisis y procesamiento de textos. Gracias a esto es posible descubrir patrones dentro de los intercambios de información con las personas.
- Visión artificial, la cual aprovecha el Deep Learning para identificar y clasificar imágenes mediante categorías y etiquetas predefinidas.
- Sistemas de recomendación a través de algoritmos que construyen modelos predictivos basados en los datos recopilados de los usuarios, recomendándoles aquellos productos o servicios que mejor se ajusten a sus preferencias.
- Monitorización del sentimiento de las personas acerca de un producto en su lanzamiento mediante el procesado de imagen en tiempo real.
- Monitorización de la fidelización de los clientes en función de sus opiniones o actividad en canales corporativos, redes sociales…
- Prevención del fraude basado en el aprendizaje del comportamiento habitual de los clientes.
- Detección de incidentes de ciberseguridad basados en el aprendizaje del comportamiento o la actividad en la red, los sistemas y aplicaciones de los usuarios.
Ejemplos del Deep Learning
Traducción de imágenes con texto.
Google, gracias a la Inteligencia Artificial, es capaz traducir a nuestro idioma el texto que aparece en una imagen, y lo hace solo a través una captura de la misma.
Reconocimiento de voz y la traducción automática de YouTube
Similar al ejemplo anterior, Google nos permite traducir cualquier vídeo a varios idiomas utilizando su herramienta de reconocimiento automático de voz y la herramienta de creación de subtítulos propia de YouTube. Además el algoritmo, de forma autónoma, puede aprender y mejorar las traducciones a medida que se suben más vídeos.
Reconocimiento facial de Google Fotos
Esta herramienta hace uso del Deep Learning para reconocer objetos, caras o animales y es capaz de identificarlos y clasificarlos. Para ello, se le enseña a la herramienta a reconocer e interpretar formas y objetos, y de esta manera, podemos encontrar álbumes e imágenes propias o de otras personas.
Recomendaciones de Netflix
El Deep Learning permite que la plataforma aprenda de nuestros gustos y nos muestre series o películas que concuerden con los mismos.
Coches autónomos
Algunas marcas están trabajando para crear un coche 100% autónomo, que mediante el Aprendizaje Profundo pueda recopilar datos sobre su entorno con cámaras y otros sensores e interpretarlos.
Ciberseguridad en la banca privada
Gracias al Deep Learning, los sistemas informáticos pueden analizar las transacciones bancarias (horas, importes, emisores, destinatarios…) y de esta manera, cuando se detecta algún movimiento de un cliente fuera de lo normal, el sistema puede mandar un aviso.
Además, este sistema aprende constantemente gracias a la interacción de los usuarios, aumentando las posibilidades de acierto y disminuyendo las de error.
Previsión y eficiencia en el sector agrícola
El sector agrícola cada vez está más modernizado y digitalizado gracias a la Robótica Industrial y la Inteligencia Artificial, lo que ha aumentado en gran medida su eficiencia en los últimos años.
Uno de los principales retos que tendrá este sector en los próximos años será la gestión de los recursos, especialmente del agua, y en este aspecto y gracias al Deep Learning, es posible crear un sistema de riego inteligente basado en la recogida y análisis de datos sobre el agua, la humedad, el suelo o el viento. Esto ayudará a los agricultores a gestionar mejor sus cosechas y los recursos disponibles.
Diferencia entre Deep Learning y Machine Learning
El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) se considera una evolución del aprendizaje automático (Machine Learning), siendo la principal diferencia la capacidad de acción o nivel de autonomía de la tecnología.
En el caso del Machine Learning, el sistema puede mejorar progresivamente sus funciones pero aún necesita cierta orientación. Si un algoritmo de inteligencia artificial devuelve una predicción inexacta, entonces un ingeniero debe intervenir y hacer ajustes.
En cambio, con un modelo de Deep Learning, un algoritmo puede determinar por sí mismo si una predicción es precisa o no a través de su propia red neuronal. Es decir, puede aprender y mejorar a través de su propio método de computación, sin necesidad de intervención humana.
¿Cómo podemos aprovechar el Deep Learning en el ámbito educativo?
El Deep Learning puede permitir la creación de entornos de formación donde el estudiante pueda aplicar sus propios análisis, retarse a sí mismo e impulsarse a ir más allá en la búsqueda de conocimiento.
Lo fundamental para que esto sea posible es recopilar la información del estudiante a través de la interacción automática con el sistema, e integrar dicha información con el acompañamiento del profesor y la interacción con sus compañeros.
Un buen ejemplo podemos encontrarlo en el estudio de idiomas, el cual está experimentando una revolución gracias al Aprendizaje Profundo, que permite realizar traducciones simultáneas de textos y audios (como hemos visto en el apartado de “ejemplos”) e ir aprendiendo y mejorando dichas traducciones de forma autónoma.
¿Crees que el Deep Learning será una buena estrategia innovadora para la educación?
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