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Deep learning: en qué consiste, ejemplos y aplicaciones

El deep learning La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático son una realidad que contribuye a la mejora de la sociedad y a un avance sin parangón en la investigación de la mano del deep learning.

En plena era del Big Data y con una demanda cada vez más elevada por sacar provecho a la ingente cantidad de información de la que disponen las organizaciones tanto públicas como privadas, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una fantasía para convertirse en una realidad. Asociada a ella está el deep learning.

El deep learning es un enfoque de aprendizaje automático no supervisado (es decir, son necesarios datos de entrenamiento, pero estos no requieren estar etiquetados) que se asemeja o se fundamenta en el funcionamiento del sistema neurológico humano. Se basa en una red neuronal jerárquica, en la que existen capas de unidades de proceso o grupos de neuronas artificiales especializadas en la identificación de características específicas o determinadas en los datos, de manera similar a como funciona el cerebro humano. Este dispone de áreas o conjuntos de neuronas especializadas en determinados tipos de percepciones o especializadas en tareas concretas (p. ej. en la visión de los bordes de los objetos o la inclinación, etc.).

Deep learning

¿Cómo funciona el deep learning?

Entonces, cuando hablamos de deep learning hablamos de una red neuronal artificial jerarquizada, esto es, organizada en distintos niveles. Cada uno de estos niveles tiene una función cognitiva para entender los datos que procesa que, inicialmente, tiene una complejidad menor y, a medida que la jerarquía va subiendo, la complejidad cognitiva aumenta.

En este tipo de sistemas basados en una red neuronal, al procesar los datos en el primer nivel, el sistema aprende algo sencillo y esta información o aprendizaje se pasa al segundo nivel que procesa los datos y la información/aprendizaje del nivel anterior y aprende algo más complejo. Después este aprendizaje lo pasa al tercer nivel y así sucesivamente.

Un ejemplo de aplicación donde el deep learning o aprendizaje profundo está más ampliamente desarrollado es en el campo del procesamiento de imagen para el aprendizaje o reconocimiento de objetos. Otro caso típico sería el reconocimiento de personas en sistemas de vigilancia perimetral:

  • El primer nivel de la red neuronal utilizaría las diferencias entre las zonas claras y oscuras de una imagen para determinar los bordes.
  • El segundo nivel recibiría la información relativa a la identificación de los bordes y la combinaría para construir figuras simples.
  • El tercer nivel, con la información de las figuras simples, construiría figuras más complejas.
  • El cuarto nivel combinaría las figuras más complejas hasta construir partes del cuerpo muy sencillas.
  • Y así de nivel en nivel hasta que el sistema construyera el modelo completo de una persona para aprender a reconocerla o distinguirla en tiempo real en las imágenes captadas por las cámaras del sistema.

Deep learning

Usos del deep learning

Aplicaciones reales o casos de uso en los que se esté utilizando el deep learning:

  1. Búsqueda de productos similares basada en imágenes.
  2. Determinar logos de marcas o empresas en imágenes.
  3. Monitorización del sentimiento de las personas acerca de un producto en su lanzamiento mediante el procesado de imagen en tiempo real.
  4. Marketing personalizado basado en las preferencias de las personas.
  5. Monitorización de la fidelización de los clientes en función de sus opiniones o actividad en canales corporativos, redes sociales…
  6. Identificación de potenciales clientes.
  7. Prevención del fraude basado en el aprendizaje del comportamiento habitual de los clientes.
  8. Mejora de los diagnósticos médicos basados en imágenes.
  9. En investigación médica, para entender mejor las enfermedades.
  10. Detección de incidentes de ciberseguridad basados en el aprendizaje del comportamiento o la actividad en la red, los sistemas y aplicaciones de los usuarios.

El deep learning es un campo del machine learning con una amplia utilización hoy en día y en diversos campos o sectores que está proporcionando un avance y una mejora sustancial en áreas como la sanidad, la farmacia, la ciberseguridad, la prevención del fraude, y muchas otras. Junto con el aprendizaje cognitivo es la vanguardia de la inteligencia artificial y una realidad.

Para entender los distintos conceptos de aprendizaje automático o machine learning en el contexto de la inteligencia artificial y especializarse en este campo tecnológico se disponen de titulaciones regladas como el Máster en Inteligencia Artificial Online de UNIR, en la que se profundiza en todos estos conceptos y en las últimas tendencias como el deep learning y el aprendizaje cognitivo.

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