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Inteligencia

Deep Learning es una forma de IA conocido como aprendizaje profundo

deep learning

El Deep Learning en español seria aprendizaje profundo. Es una forma de la inteligencia artificial, donde este se encarga de emular las técnicas de aprendizaje de los seres humanos con el fin de obtener el conocimiento y análisis de predicción.

El Deep Learning es una red de neuronas artificiales compuesta de varios niveles jerárquicos. El primer nivel aprende la información más básica, luego en el segundo nivel se alimenta de la información antes mencionada y la hace más completa, el tercer nivel completa la información de las anteriores pero con un grado más avanzado y así sigue la secuencia.

Historia de Deep Learning

Sus primeros pasos se dieron a conocer en el año de 1950 por un test realizado llamado “Test de turing” donde se buscaba evaluar el nivel de ingenio de las maquinas haciéndole creer a los humanos que ellas no eran maquinas. Luego 2 años más tarde Arthur Samuel realiza un software que jugaba damas chinas y en cada nivel este mejoraba.

En el año de 1956 los famosos John McCarthy y Martin Minsky realizan una conferencia donde se daría a conocer el nacimiento de la inteligencia artificial en ingles “Artificial intelligence”. Además hubo otros invitados como lo fueron Nathan Rochester y Claude Shannon.

Luego llegaría algo increíble en el año de 1958 el famoso Frank RosenBlatt crea la primera red neuronal artificial dando un salto grande para la tecnología.

En las décadas de los 90 llego un paso más adelante para la inteligencia artificial, el concepto machine learning se ve enfocado a el conocimiento de las maquinas (knowledge-driven) a (data-driven), se comienzan a diseñar los programas para que la red tengan una capacidad de datos más amplia y un aprendizaje automático.

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El Deep Learning en la actualidad

En la actualidad las empresas implementaron el tema Deep learning para tener una gran ventaja, mayor seguridad y sobre todo ser más eficaz hacia su competencia.

Los lenguajes de programación para Deep Learning se han ido actualizando conforme pasan los años como Java, Python. Una maquina puede almacenar datos y buscarlos de forma fácil sin necesidad de tanto papeleo.

En el año 2006 el informático británico Geoffrey Hinton establece el término Deep Learning para redes neuronales que puedan aprender de forma avanzada cualquier tarea asignada.

En el año 2008 el ordenador Watson de IBM, les gana a los concursantes humanos en el evento donde se realizan preguntas y respuestas.

Google crea una red neuronal profunda donde esta es capaz de identificar patrones en videos e imágenes. Un año más tarde Google compra a DeepMind esta compañía demostró que sus algoritmos profundos podían jugar juegos de Atari sin ningún problema, nada mas esta red se guiaba por los Píxeles mostrados en la pantalla.

Amazon crea y lanza su plataforma de machine learning en el año 2015. Microsoft crea un algoritmo capaz de resolver los problemas en varios computadores al momento de una falla técnica.

En el 2015 se crea la organización sin fines de lucro OPENAI, aportando 1000 millones de dólares, esto con el fin de asegurar que la vida artificial sea necesaria, inteligente y sobre todo segura para los humanos.

En la actualidad se ha estado avanzando los algoritmos de las maquinas para lograr encontrar la red neuronal perfecta que pueda satisfacer las necesidades de la humanidad. Las compañías están invirtiendo mucho en este proyecto y apuestan una era robótica en un futuro no muy lejano.

Ejemplos

En lainteligencia.net te daremos un ejemplo claro, sería el de una red que está programada para ese momento en distinguir un automóvil de carreras, para que la red pueda distinguir este objeto y saber con exactitud de que pasara por los siguientes niveles.

Primer nivel: Buscara patrones donde pueda identificar las imágenes como los bordes zonas claras u oscuras.

Segundo nivel: Encontrara los patrones del nivel 1, luego pasara a recopilar la información de antes para llevarla al

Nivel 2 donde encontraría la forma del automóvil de carreras o bien puede encontrar siluetas desordenadas.

Tercer nivel: Una vez encontrada la forma del automóvil de carreras, procederá a avanzar al siguiente nivel en este se ocupara de los detalles, los detalles serian vistos por la red de forma geométrica como óvalos círculos líneas entre otros.

Cuarto nivel: Luego encontraras las figuras geométricas dando la forma de los objetos que se encuentran en el automóvil de carreras

Ultimo nivel: Se comenzara a distinguir el objeto, la red encargada de identificar el objeto tendrá conocimiento de que se trata de un automóvil de carreras ya con todas sus formas detallas como sus ruedas, asientos, ventanas etc.

El proceso de la red es distinguir los niveles para poder detallar cada objeto, es sumamente veloz dependiendo de los componentes en la que esta red está construida. Si bien unas pueden ser mas rápidas que otras pero no son lentas.

Aplicaciones

Las aplicaciones de Deep Learning son conocidas por presentar un algoritmo capaz de identificar con exactitud las tareas a la que esta se les asignan, como leer documentos, reproducir imágenes, música, videos entre otras cosas.

Por otro lado, los ordenadores para Deep Learning están capacitados y diseñados para realizar su función con exactitud.

En la actualidad las empresas son las que más se encargan de solicitar los servicios de estas aplicaciones para el buen funcionamiento y estar a un nivel competitivo con otras empresas.

Los empresarios y directores donde se desarrollan las aplicaciones aseguran que las maquinas han cambiado al mundo de manera exitosa.

Aplicaciones de Deep Learning más usadas

Operadoras de lenguaje: La inteligencia artificial está avanzando cada día mas, las empresas son las más beneficiadas, un claro ejemplo de esta aplicación son las operadoras de atención al cliente en el modo de “bienvenida”, son una o varias voces programadas para interactuar de manera natural o sistemática ante cualquier persona.

Reconocer caras: Esta aplicación es muy usada en teléfonos inteligentes, bóvedas de seguridad y corporaciones. La aplicación usada es muy potente ya que puede identificar mas de 80 rasgos faciales, se usa para mantener la seguridad de materiales u documentos que deseas guardar y sobretodo hacerla más difícil para los intrusos.

Traductor: Por excelencia una de las aplicaciones que se mantiene en constante actualización, no solo te permite traducir 1 idioma si no más de 200 idiomas conocidos en el mundo, google ha diseñado este algoritmo con el fin de traducir las oraciones con total exactitud.

Aunque el gran problema de la aplicación es conjugar los tiempos, cada día se muestran mas avances para lograr traducir con total coherencia.

Audios e imágenes: Las compañías con excelente reputación tienen avisos e información audio-visual que le permite al cliente encontrar lo que busca.

Un Ejemplo claro son los bancos poseen el sistema de turno donde una voz no humana procede a llamar a la persona por su turno mientras le indica en imágenes a donde se tiene que dirigir ajustándose a las características del Deep Learning.

Cursos de Deep Learning

Si eres amante del aprendizaje profundo o mejor conocido como Deep Learning, no estaría mal que te inicies en un curso para desarrollar tu potencial y crear tú maquina.

Por suerte hoy día existen muchos cursos de manera gratuita, como son los cursos de google, Microsoft, Apple, pero podrás encontrar cursos de versión paga estos son más completos y te ayudaran a aprender todo sobre el Deep Learning.

Es un sitio que te permite pagar cursos de deeplearning, te ofrecen los temas que quieres aprender y la duración de la clase. Ir al curso.

Es un grupo internacional con más de 10 años en el negocio donde han capacitado empresas y personas individuales.

Además te ofrece un certificado cuando completes todo el recorrido del curso, se está expandiendo cada día mas, sus clases son online con instructores en línea y lo mejor es que puedes realizar el curso al horario que elijas.

Si no tienes dinero o no quieres pagar un instructor para aprender, te recomiendo el curso de machine learning del propio Google. Ir al curso.

Este curso fue elaborado por más de 25.000 ingenieros que cooperaron, si bien es intensivo necesitaras conocimientos básicos de algebra, matemática, haber programado en Phyton y sobre todo ganas de aprender.

La famosa empresa Nvidia ha creado un espacio para dar a conocer sus cursos de deep learning, el curso es pago pero cuenta con información en la nube, programas completos, horarios establecidos por ti mismo, mentores en línea y también cuenta con un certificado al momento de completar el curso completo. Ir al curso.

Libros de Deep Learning

Leer un buen libro sobre Deep Learning es esencial para ayudarte a comprender temas que deseas aprender, te presentamos los libros que debes leer para aprender estas nuevas tecnologías.

  1. Machine Learning. A probabilistic perspective
  2. Undestanding machine learning. From theory to algorithms
  3. Predictive Analytics: the Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

Hoy día la inteligencia artificial esta cada día creciendo más, se estima que para el 2030 la inteligencia artificial alcance escalas grandes como los primeros robots en socializar con humanos y para 2080 se espera que la humanidad conviva con maquinas capaz de realizar sus tareas o bien ayudarlos.