¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático en el que los equipos forman grandes redes neuronales artificiales similares a las que se encuentran en el cerebro humano.

Definición de aprendizaje profundo

En el aprendizaje profundo, grande redes neuronales artificiales se alimentan con algoritmos y cantidades crecientes de datos, lo que mejora continuamente su capacidad de "pensar" y "aprender" a medida que procesan unos volúmenes cada vez mayores de datos. "Profundo" hace referencia a las diversas capas de redes neuronales que se acumulan con el tiempo, y el rendimiento mejora a medida que la red crece en profundidad. Si bien la mayor parte del aprendizaje profundo se realiza con supervisión humana, el objetivo consiste en crear redes neuronales que puedan formarse a sí mismas y "aprender" de forma independiente.

¿Por qué es importante el aprendizaje profundo?

Las redes neuronales llevan funcionando desde la década de los 50, pero solo durante los últimos años cuentan con potencia informática y capacidades de almacenamiento de datos avanzadas hasta el punto de que el aprendizaje profundo se puede emplear para crear nuevas e interesantes tecnologías.

Si bien la mayoría de las empresas aún tienen que incorporar el aprendizaje automático a sus procesos empresariales y a sus productos, este tipo de aprendizaje automático está detrás de la tecnología "inteligente" y abarca desde el software de reconocimiento de voz e imagen hasta los coches autoconducidos. Los avances obtenidos en el aprendizaje profundo y la robótica pronto llevarán a la creación de tecnología de tratamiento de imágenes médicas capaces de crear diagnósticos fiables, drones que se pilotan solos y maquinaria e infraestructuras de todo tipo que siguen un mantenimiento automático.

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