Deep Learning: el acercamiento de la IA al cerebro humano

Puede parecer distópico y futurista, pero Deep Learning viene generando grandes expectativas sobre el futuro de la humanidad. Es de esta técnica de la que hablamos cuando nos imaginamos viviendo entre máquinas y dispositivos capaces de tomar decisiones por sí mismos.

El aprendizaje profundo permite que los sistemas de Inteligencia Artificial puedan realizar tareas más complejas que los sistemas de IA más simples.

A continuación veremos cómo funciona este fenómeno.

¿Qué es el Deep Learning y cómo funciona?

Deep Learning es una subárea de Inteligencia artificial y su principal premisa es la configuración de sistemas de IA.

Su objetivo es programar las máquinas para que sean capaces de simular el cerebro humano. De esta forma, sean capaces de tomar decisiones, ejecutando tareas más complejas de forma simplificada, de forma independiente.

Su principal premisa para su funcionamiento es la sistematización de datos y el aprendizaje automático, a partir de comandos y configuraciones previas.

¿Para qué sirve el Deep Learning?

El Deep Learning es una de las técnicas más complejas dentro del contexto de la Inteligencia Artificial. Sirve, principalmente, para dar autonomía a las máquinas en determinados procesos.

La premisa principal de Deep Learning es la optimización de diversos procedimientos manuales en las áreas de seguridad, servicio al cliente, datos, entre otros.

De esta forma, la técnica se encarga de facilitar y agilizar algunos de estos procesos más complejos a realizar de forma manual.

Deep Learning y Machine Learning, ¿cuáles son las diferencias entre estas técnicas?

Dentro del contexto de la Inteligencia Artificial, algunas técnicas pueden confundirse como es el caso del Machine Learning y el Deep Learning.

Sin embargo, ambas técnicas funcionan de forma complementaria en un sistema de inteligencia artificial, presentando más similitudes que diferencias.

La principal diferencia entre aprendizaje automático y AI es la complejidad de los sistemas de inteligencia artificial, basados ​​en cada una de estas técnicas.

Mientras que el aprendizaje automático se encarga de configurar un sistema de inteligencia artificial -basado en la sistematización de datos y algoritmos basados ​​en el comportamiento del usuario -, el deep learning tiene como técnica principal la creación de redes neuronales para simular el cerebro y el comportamiento humano.

Esto es para que las máquinas puedan realizar tareas más complejas de forma independiente.

De esta manera, podemos definir un sistema de inteligencia artificial desarrollado a través del aprendizaje profundo mucho más complejo que un sistema desarrollado a través del aprendizaje automático.

¿Cómo se está aplicando la tecnología de Deep Learning?

Deep Learning ya es una realidad en el mundo contemporáneo.

Esta tecnología ha sido sutilmente aplicada a diversos equipos electrónicos y plataformas. Ya forman parte de nuestro día a día y nos permiten realizar tareas con mayor eficiencia y mucho menos esfuerzo.

Consulta a continuación los principales ejemplos de aplicación de la técnica de inteligencia artificial en procesos corporativos e incluso en nuestra vida diaria.

Comportamiento de los usuarios en las plataformas de comercio electrónico

Deep Learning es actualmente ampliamente utilizado para desarrollar técnicas capaces de obtener ideas y conocimientos sobre los deseos de los clientes. Así, se lleva a cabo la sistematización algorítmica de sus datos y comportamiento como consumidores de la plataforma.

Uno de los mejores ejemplos se aplica a plataformas de ecommerce. Optimiza la experiencia del cliente, como se puede ver en plataformas como Amazon y Ebay.

Plataformas de transmisión como Netflix y Spotify también utilizan esta tecnología para recomendar contenidos personalizados, en función del comportamiento de cada uno de sus usuarios.

De esta manera, pueden garantizar una mejor experiencia de consumo de contenido para sus usuarios.

Reconocimiento facial

El reconocimiento facial es una habilidad que se le da a un sistema de IA a través de la técnica de Deep Learning y visión artificial, una subárea de esta técnica.

A través de la visión por computador, el sistema de Inteligencia Artificial sigue siendo capaz de identificar y reconocer un rostro humano. Amplia la aplicación de los sistemas de reconocimiento facial en diferentes contextos y ámbitos.

La técnica de reconocimiento facial se puede encontrar en los teléfonos inteligentes, lo que garantiza la seguridad de todos los datos del usuario. También se utiliza en sistemas de cámaras de seguridad instalados en condominios, aeropuertos, entre muchos otros lugares.

Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz también es una de las capacidades atribuidas a las máquinas, a través de la tecnología Deep Learning.

La función es posible gracias al procesamiento natural del lenguaje, una técnica muy importante para el desarrollo de un sistema completo de inteligencia artificial.

El procesamiento del lenguaje natural utiliza tecnología de aprendizaje profundo para comprender el lenguaje humano mediante un sistema de inteligencia artificial.

Esto le permite asimilar y analizar la estructura discursiva de una oración y, a partir de ahí, realizar varias operaciones como traducción simultánea, reconocimiento de voz y análisis sintáctico.

Uno de los mejores ejemplos de la aplicación del procesamiento del lenguaje natural a través del deep learning. Son los populares asistentes virtuales de Apple, Siri, y de Amazon, Alexa, encargados de realizar diversas tareas y funcionalidades a través de comandos de voz.

Asistentes virtuales

El objetivo principal de los asistentes virtuales es mejorar la eficiencia del trabajo de una empresa.

Se organizan mediante la ejecución de las atención al cliente y soporte. A través de la creación de una Inteligencia Artificial en lugar de contratar agentes de servicio manuales.

A través de la técnica de Deep Learning, se pueden construir varios agentes utilizando una combinación de algoritmos de aprendizaje automático y profundo.

Así, esto asegura el soporte a los usuarios de diversos servicios a través de IA. También minimiza costos y optimiza la agilidad en la ejecución de estas demandas.

¿Cuál es la importancia del Deep Learning?

Considerando todas las aplicaciones de esta técnica en el mundo contemporáneo, se puede tener un gran panorama de la importancia real del deep learning en la entrega de agilidad, asertividad y optimización de procesos manuales en las más diversas áreas y segmentos.

De esta forma, podemos considerar el Deep Learning como un gran catalizador tecnológico en la generación de perspectivas y oportunidades de negocio.

¿Cuáles son las principales ventajas del Deep Learning?

Las redes neuronales implementadas en un sistema de IA son capaces de reemplazar la operación humana en diversos procesos manuales. Además, garantizar un mayor nivel de asertividad en sus procesos.

La técnica se encarga de proporcionar una gran perspectiva de oportunidades de negocio, además de optimizar procesos en diversas áreas y segmentos de mercado. Por ejemplo, marketing, seguridad, servicio y experiencia al cliente, logística y movilidad, entre otros.

Entre las principales ventajas de esta implementación en determinados procesos se encuentran, sobre todo:

• Optimización en el procesamiento y análisis de altas tasas de datos;
• Asertividad en procesos manuales a través del reconocimiento de patrones;
• Comprender el comportamiento del usuario y personalizar el servicio y la experiencia del cliente a través de datos algorítmicos;
• Optimización en seguridad de datos;
• Predicción de fallas;
• Reducción de costos.

¿Por qué aprender sobre Deep Learning?

El desarrollo de la inteligencia artificial ha generado expectativas prometedoras. Aprender sobre Deep Learning durante este acalorado período de desarrollo del mercado de TI podría brindarle grandes oportunidades comerciales.

La creciente demanda de soluciones basadas en deep learning trae consigo una escasez de programadores especializados en el desarrollo de redes neuronales y deep machine learning.

¿Qué tal considerar la inteligencia artificial en tu plan de estudios?

Para la difusión del conocimiento es fundamental contar con una metodología de enseñanza práctica y tecnológicamente profunda.