{"id":8102,"date":"2022-09-26T20:01:54","date_gmt":"2022-09-26T18:01:54","guid":{"rendered":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/?p=8102"},"modified":"2023-08-09T22:14:30","modified_gmt":"2023-08-09T22:14:30","slug":"deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/testing.xplaye.com\/ikusi2\/mx\/blog\/deep-learning\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el deep learning o aprendizaje profundo?"},"content":{"rendered":"
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Las personas mientras m\u00e1s experiencia acumulamos, mejor nos desenvolvemos en ciertas actividades. Lo mismo ocurre en la Inteligencia Artificial (IA) con el deep learning<\/em> o aprendizaje profundo<\/strong>, la cantidad y calidad de datos hace que las m\u00e1quinas desarrollen mejor sus funciones.<\/p>\n

Si hace unas d\u00e9cadas nos hubieran dicho que la tecnolog\u00eda har\u00eda que las m\u00e1quinas fueran aut\u00f3nomas, probablemente no le dar\u00edamos cr\u00e9dito a esa afirmaci\u00f3n. Pero ocurri\u00f3 y no solo son capaces de hacer cosas por s\u00ed solas, sino que tienen diferentes tipos de inteligencia.<\/p>\n

En este post vamos a descubrir la evoluci\u00f3n del aprendizaje artificial, su importancia y qu\u00e9 podemos esperar en el futuro.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es el aprendizaje profundo?<\/h2>\n

Empecemos por darle un concepto al aprendizaje profundo<\/strong>. Deriva del aprendizaje autom\u00e1tico, as\u00ed que podemos decir que es una subcategor\u00eda de este y, al mismo tiempo, es una rama de la inteligencia artificial.<\/p>\n

No se trata de algo nuevo, este concepto existe desde el a\u00f1o 1950, cuando se empez\u00f3 a estudiar la posibilidad de que las computadoras pudieran pensar de una forma similar a los humanos. Lo que s\u00ed es innovador es su puesta en pr\u00e1ctica.<\/p>\n

El deep learning<\/em> se trata de que las m\u00e1quinas puedan pensar sin ser programadas de una forma espec\u00edfica e imitan la manera en que el hombre aprende cosas nuevas.<\/p>\n

Con este tipo de IA, los equipos son capaces de mejorar muchas de las funciones que usamos en la actualidad como, por ejemplo, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje, entre otras.<\/p>\n

Hoy, es uno de los campos m\u00e1s solicitados en la inform\u00e1tica y las oficinas inteligentes<\/a>.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona?<\/h2>\n

La forma en que se ejecuta el deep learning <\/em>se basa en el funcionamiento del cerebro humano, simulando de forma artificial el proceso de aprendizaje.<\/p>\n

Se le denomina red neuronal y es un sistema constituido por una serie de programas y datos. El protocolo de comunicaci\u00f3n<\/a> tiene procesadores interconectados que funcionan en paralelo y cada uno de ellos absorbe conocimiento a trav\u00e9s de una memoria local.<\/p>\n

Todos los datos que la m\u00e1quina estudia, le permite establecer qu\u00e9 tipo de comportamiento tener ante ciertas circunstancias.<\/p>\n

En otras palabras, todo el aprendizaje se va dando por capas y estas se hacen cada vez m\u00e1s complejas y eficientes.<\/p>\n

A diferencia de otros tipos de aprendizaje que tienen una memoria finita, este accede a un mayor n\u00famero de datos que le permite a los equipos tecnol\u00f3gicos adquirir cada vez m\u00e1s experiencia.<\/p>\n

Es as\u00ed como las m\u00e1quinas aprenden de manera autom\u00e1tica y profunda.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es su importancia?<\/h2>\n

La tecnolog\u00eda arropa nuestra vida en todos los sentidos. A la medida que las m\u00e1quinas adquieren m\u00e1s conocimientos, tambi\u00e9n obtienen suficiente experiencia como para hacer cosas que, a muchos, podr\u00eda sorprender.<\/p>\n

Por ejemplo, el conocimiento profundo puede llevar a un autom\u00f3vil a conducirse solo, a inspeccionar maquinar\u00edas en las industrias para detectar errores, en el campo de la medicina, diagnosticar enfermedades y as\u00ed en cada rama en la que se aplique.<\/p>\n

Por lo tanto, estamos ante un aspecto tecnol\u00f3gico con grandes avances para la humanidad.<\/p>\n

Quiz\u00e1s no lo sab\u00edas, pero el aprendizaje profundo<\/strong> ha jugado un papel importante en la elaboraci\u00f3n de f\u00e1rmacos, el descubrimiento de exoplanetas, solo por mencionar algunos logros. Desde este punto de vista, solo imagina lo que podemos esperar en el futuro.<\/p>\n

Algunos ejemplos de la aplicaci\u00f3n del aprendizaje profundo<\/h2>\n

Para entender mejor c\u00f3mo se aplica este tipo de aprendizaje, elegimos algunos ejemplos:<\/p>\n

En la agricultura<\/h3>\n

Cuando la IA se puso en pr\u00e1ctica en la agricultura signific\u00f3 un paso importante para lograr tierras m\u00e1s productivas.<\/p>\n

Ahora que el deep learning <\/em>es una realidad, ha sido posible detectar autom\u00e1ticamente la aparici\u00f3n de malas hierbas, ya que las m\u00e1quinas las distinguen de las plantas desde el primer momento.<\/p>\n

Esto a su vez hace que las m\u00e1quinas roc\u00eden los herbicidas de forma selectiva y se logren cultivos m\u00e1s saludables.<\/p>\n

En p\u00e1ginas web<\/h3>\n

Este es uno de los casos m\u00e1s conocidos, se trata de las plataformas de streaming y compras que son capaces de predecir nuestros gustos.<\/p>\n

Si te preguntabas c\u00f3mo es posible que las p\u00e1ginas que frecuentas sepan cu\u00e1les son tus gustos, en el aprendizaje profundo est\u00e1 la respuesta.<\/p>\n

De acuerdo a la navegaci\u00f3n que haces constantemente en internet, los algoritmos de websites<\/em> como Amazon y Netflix estudian y guardan datos para mostrarte justo lo que deseas.<\/p>\n

En la industria farmac\u00e9utica<\/h3>\n

Bas\u00e1ndose en una estructura, este tipo de aprendizaje abri\u00f3 las puertas para investigar con mayor rapidez y efectividad la combinaci\u00f3n de datos para la creaci\u00f3n de nuevos f\u00e1rmacos.<\/p>\n

As\u00ed, el deep learning <\/em>se usa para predecir las mol\u00e9culas con las que pueden tratarse enfermedades como, por ejemplo, el \u00e9bola.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre el aprendizaje autom\u00e1tico y el aprendizaje profundo?<\/h2>\n

Es importante no confundir el aprendizaje profundo<\/strong> con el aprendizaje autom\u00e1tico. Aunque ambos pertenecen a la inteligencia artificial, tienen marcadas diferencias que te explicaremos a continuaci\u00f3n:<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n