Se trata de una de las ramas más avanzadas en el campo de la IA, al permitir soluciones más inteligentes y autónomas en todos los ámbitos
05.12.2024 • 14:20hs • Inteligencia artificial
Inteligencia artificial
¿Qué es el Deep Learning, la tecnología propulsora de la inteligencia artificial?
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El Deep Learning (aprendizaje profundo en español) es una de las tecnologías clave dentro del campo de la inteligencia artificial (IA), y revolucionó la manera en que las máquinas aprenden y procesan información.
Este concepto es un subconjunto del machine learning (aprendizaje automático), pero se distingue por su uso de redes neuronales profundas, es decir, estructuras compuestas por múltiples capas que simulan el funcionamiento del cerebro humano.
Deep learning: qué significa y relación con inteligencia artificial
Gracias a las redes neornales informáticas, las máquinas pueden identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos, lo que les permite tomar decisiones y realizar predicciones de manera autónoma y con gran precisión.
En lugar de organizar datos para ser ejecutados mediante ecuaciones predefinidas, el Deep Learning configura parámetros básicos acerca de los datos y entrena a la computadora para que aprenda por cuenta propia a reconocer patrones, impulsada por la utilización de múltiples capas de procesamiento.
Este tipo de IA es crucial en la creación de sistemas que puedan imitar capacidades humanas como la visión, la audición y la toma de decisiones.
El aprendizaje profundo es especialmente útil en aplicaciones que requieren la interpretación de datos no estructurados, como imágenes, audio o lenguaje natural. Por ejemplo, tecnologías como el reconocimiento facial, los asistentes virtuales y los vehículos autónomos dependen de algoritmos de esta tecnología para realizar tareas complejas con eficacia.
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El Deep Leaning es un subconjunto del machine learning (aprendizaje automático), pero se distingue por su uso de redes neuronales profundas
Es útil para muchos profesionales que emplean la inteligencia artificial para clasificar imágenes, reducir textos, traducir idiomas, detectar objetos y describir contenido. Los ejemplos más destacados de este tipo de herramientas son Siri (Apple) y Alexa (Amazon).
El deep learning requiere una enorme cantidad de potencia informática. Por esta razón, los sistemas entrenados emplean unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento, ya que tienen capacidad para manejar un gran volumen de cálculos en varios núcleos con memoria copiosa disponible, al igual que el cloud computing.
