¿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.

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Definición de aprendizaje profundo

En el  aprendizaje profundo, las grandes redes neuronales artificiales se alimentan con algoritmos de aprendizaje y cantidades crecientes de datos, lo que mejora continuamente su capacidad de "pensar" y "aprender" a medida que procesan volúmenes de datos cada vez mayores. «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 poder de procesamiento 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 profundo 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 de conducción autónoma. 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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