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También conocido como redes neuronales profundas, está definida en una de las tantas aplicaciones que tiene la IA (Inteligencia Artificial) y es el encargado de simular la forma de aprendizaje que los humanos tenemos y que nos permite adquirir nuevos conocimientos.

La manera en cómo están construidos los algoritmos de aprendizaje profundo es mediante jerárquicos lineales, lo que quiere decir, que cuando entran nuevos datos aplica una transformación “no lineal” de estos datos, pero al arrojar el resultado lo realiza utilizando un modelo estadístico basado en lo que ya aprendió, por lo que, el número de salidas o resultados puede ser tan grande para alcanzar un nivel de precisión aceptable.

Además de estos algoritmos, el Deep Learning está compuesto por redes neuronales artificiales entrelazadas que son las encargadas de realizar el procesamiento de la información y que son empleadas principalmente para la automatización del análisis predictivo.

Estas capas neuronales están definidas en:

Capa de entrada (input layer): son las neuronas que adquieren los datos de entrada

Capa oculta (hidden layer): es la red que se encarga de procesar la información ingresada y realiza los cálculos inmediatamente. Entre más neuronas tenga el algoritmo, más complejo se vuelve realizar los cálculos de la información ingresada.

Salida (output layer): aquí se encuentra la red que toma la decisión y realiza la presentación de los resultados que se obtuvieron en la capa anterior.

Este es un ejemplo de cómo funciona el Deep Learning:

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En términos más específicos podemos decir que el Deep Learning funciona basado en la reducción de errores y tratando de aumentar el intervalo que tienen los datos para generar cierta confianza.

Además, cabe mencionar, que para que una máquina sea capaz de aprender, tiene que ser “enseñada” por un aprendizaje supervisado (la intervención de un ser humano para etiquetar primero todos los datos que se ingresen antes de realizar el proceso de aprendizaje profundo) y de un aprendizaje no supervisado (aquí es cuando la máquina realiza sus iteraciones de manera automática a partir de los datos ingresados).

Algunas de las aplicaciones más notables del Deep Learning son:

  • Traductores inteligentes
  • Lenguaje natural hablado y escrito
  • Reconocimiento de voz
  • Reconocimiento facial
  • Reconocimiento de caras

La aplicación de estos algoritmos es basta y se comienza a explorar en nuevos campos para su aplicación. Si bien su desarrollo aún continúa en crecimiento, las diversas formas en las que se está aplicando han apoyado a descubrir que podemos hacer las cosas de una manera más inteligente.

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