¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es una técnica de inteligencia artificial (IA) inspirada en el cerebro humano que permite a los ordenadores procesar datos e identificar patrones complejos en imágenes, texto, sonidos y otros tipos de datos. Con la capacidad de generar ideas y predicciones precisas, los modelos de aprendizaje profundo pueden automatizar tareas que antes requerían inteligencia humana, como la descripción de imágenes y la transcripción de archivos de sonido.

La inteligencia artificial (IA) pretende que los ordenadores piensen y aprendan de forma similar a los humanos. Una de las tecnologías clave de muchas aplicaciones de IA es el aprendizaje profundo, que permite reconocer con precisión patrones complejos en imágenes, textos, sonidos y otros datos. El aprendizaje profundo se utiliza ampliamente en una serie de productos de uso cotidiano, entre ellos:

El aprendizaje profundo es un aspecto crucial de varias tecnologías emergentes como los coches autoconducidos y la realidad virtual. Es un método de inteligencia artificial que ayuda a los ordenadores a aprender y pensar como los humanos. Los modelos de aprendizaje profundo, que son archivos informáticos entrenados mediante algoritmos, pueden reconocer patrones en los datos, lo que los hace útiles para automatizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Muchas empresas utilizan modelos de aprendizaje profundo para analizar datos y hacer predicciones en diversas aplicaciones.

El aprendizaje profundo es una tecnología muy versátil con una amplia gama de aplicaciones en sectores como la automoción, la industria aeroespacial, la fabricación, la electrónica y la investigación médica, entre otros. Estos son algunos ejemplos concretos de cómo se está utilizando el aprendizaje profundo para impulsar la innovación y mejorar la eficiencia en distintos sectores:

Estos casos de uso del aprendizaje profundo pueden clasificarse a grandes rasgos en visión por ordenador, reconocimiento del habla, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y motores de recomendación, lo que demuestra la versatilidad de esta tecnología en diferentes aplicaciones.

La visión por ordenador es un área de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores extraer ideas e información de imágenes y vídeos mediante técnicas de aprendizaje profundo. Esta tecnología tiene numerosas aplicaciones prácticas, entre ellas:

El reconocimiento de voz, habilitado por modelos de aprendizaje profundo, puede entender el habla humana a pesar de las diferencias en los patrones, el tono, el tono, el idioma y el acento. Esta tecnología la utilizan asistentes virtuales como Amazon Alexa y software de transcripción automática para realizar diversas tareas, entre ellas las siguientes:

Estas aplicaciones entran en la categoría de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Los algoritmos de aprendizaje profundo permiten a los ordenadores extraer ideas y significados de datos y documentos de texto. La capacidad de analizar textos creados por humanos tiene numerosas aplicaciones, entre ellas las siguientes funciones:

Las aplicaciones que utilizan técnicas de aprendizaje profundo pueden rastrear la actividad de los usuarios y ofrecer recomendaciones personalizadas para mejorar sus experiencias. Analizando el comportamiento de varios usuarios, estas aplicaciones pueden ayudarles a descubrir nuevos productos o servicios. Las principales empresas de medios de comunicación y entretenimiento, como Netflix, Fox y Peacock, aprovechan el aprendizaje profundo para ofrecer recomendaciones de vídeo personalizadas a sus usuarios.

Los algoritmos de aprendizaje profundo siguen el modelo del cerebro humano y consisten en redes neuronales. Al igual que el cerebro humano contiene neuronas interconectadas que procesan información, las redes neuronales de aprendizaje profundo están formadas por capas de neuronas artificiales que trabajan juntas para aprender y procesar datos.

Estas neuronas artificiales, o nodos, utilizan cálculos matemáticos para procesar la información. Mediante el uso de redes neuronales artificiales, los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de resolver problemas complejos.

Los componentes de una red neuronal profunda son los siguientes:

El aprendizaje profundo es un área especializada dentro del campo más amplio del aprendizaje automático. Implica el uso de sofisticados algoritmos diseñados para hacer más eficientes las técnicas tradicionales de aprendizaje automático. Uno de los principales inconvenientes de los métodos tradicionales de aprendizaje automático es que requieren una cantidad significativa de esfuerzo humano para entrenar el software. Por ejemplo, en el caso del reconocimiento de imágenes de animales, son necesarios los siguientes pasos:

Para mejorar la precisión de los resultados, es esencial mejorar el conjunto de datos etiquetando imágenes adicionales. Este proceso se conoce comúnmente como aprendizaje supervisado. La precisión de los resultados sólo puede mejorarse cuando el conjunto de datos es lo suficientemente diverso y extenso. Por ejemplo, si el algoritmo es más competente reconociendo gatos negros que blancos, puede deberse a que el conjunto de datos tiene más imágenes de gatos negros. En tal caso, tendrá que etiquetar más imágenes de gatos blancos y volver a entrenar los modelos de aprendizaje automático.

Una red de aprendizaje profundo tiene las siguientes ventajas sobre el aprendizaje automático tradicional.

Procesamiento eficiente de datos no estructurados

El procesamiento de datos no estructurados, como documentos de texto, puede suponer un reto para los métodos de aprendizaje automático. Esto se debe a que el conjunto de datos de entrenamiento puede tener infinitas variaciones, lo que dificulta tener en cuenta todos los escenarios posibles. Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo pueden comprender eficazmente los datos no estructurados y hacer observaciones generales sin extracción manual de características.

Por ejemplo, una red neuronal puede reconocer que las siguientes dos frases de entrada transmiten el mismo significado:

¿Puedes decirme cómo hacer el pago?

¿Cómo puedo transferir dinero?

Las aplicaciones de aprendizaje profundo son capaces de analizar grandes cantidades de datos con mayor profundidad, revelando a menudo nuevos conocimientos para los que el modelo no fue entrenado explícitamente. Por ejemplo, pensemos en un modelo de aprendizaje profundo diseñado para analizar las compras de los consumidores. El modelo puede tener datos solo de los artículos que ya ha comprado.

Sin embargo, la red neuronal artificial puede sugerirle nuevos artículos que no haya comprado antes comparando sus patrones de compra con los de otros clientes similares, proporcionando así recomendaciones personalizadas.

Los modelos de aprendizaje profundo son capaces de aprender y mejorar con el tiempo basándose en el comportamiento del usuario, sin necesidad de grandes cantidades de conjuntos de datos etiquetados. Por ejemplo, pensemos en una red neuronal que analiza el comportamiento del usuario al teclear y corrige o sugiere palabras automáticamente. Supongamos que se ha entrenado inicialmente en inglés y puede corregir la ortografía de las palabras en inglés. Sin embargo, si escribe con frecuencia palabras que no están en inglés, como "danke", la red neuronal aprende automáticamente y le sugiere correcciones también para esas palabras.

Los conjuntos de datos volátiles, como los importes de devolución de préstamos en un banco, suelen presentar variaciones significativas. Sin embargo, las redes neuronales de aprendizaje profundo pueden categorizar y ordenar estos datos con eficacia. Por ejemplo, al analizar las transacciones financieras, una red neuronal puede marcar transacciones potencialmente fraudulentas para su detección, mejorando así la seguridad general del sistema.

Aunque el aprendizaje profundo es una tecnología potente, su aplicación práctica plantea ciertos retos debido a su relativa novedad.

Entrenar algoritmos de aprendizaje profundo con grandes cantidades de datos de alta calidad mejora la precisión. Sin embargo, incluso un solo error o valor atípico en el conjunto de datos de entrada puede afectar significativamente al proceso de aprendizaje profundo. Por ejemplo, en el ejemplo de reconocimiento de imágenes de animales, un modelo de aprendizaje profundo podría clasificar un avión como una tortuga si se introdujeran por error en el conjunto de datos imágenes que no fueran de animales.

Para evitar estas imprecisiones, es crucial limpiar y preprocesar grandes cantidades de datos antes de entrenar modelos de aprendizaje profundo. El preprocesamiento de los datos de entrada puede requerir una gran capacidad de almacenamiento.

Los algoritmos de aprendizaje profundo son exigentes desde el punto de vista computacional y requieren una infraestructura con la capacidad de cálculo adecuada para funcionar correctamente. Sin los recursos informáticos necesarios, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden tardar mucho en procesar los resultados.

Aprovechar la infraestructura de la nube puede resolver muchos de los retos asociados a la ejecución de algoritmos de aprendizaje profundo. Al utilizar el aprendizaje profundo en la nube, puede diseñar, desarrollar y entrenar aplicaciones de aprendizaje profundo a un ritmo acelerado.

El entrenamiento acelerado de modelos de aprendizaje profundo puede lograrse utilizando clústeres de GPU y CPU para realizar las complejas operaciones matemáticas que requieren sus redes neuronales. Los modelos resultantes pueden desplegarse para procesar grandes cantidades de datos y generar resultados cada vez más relevantes.

La nube proporciona una serie de recursos a la carta, ofreciendo capacidades de hardware prácticamente ilimitadas para abordar modelos de aprendizaje profundo de cualquier tamaño. Las redes neuronales pueden aprovechar varios procesadores para distribuir las cargas de trabajo de forma fluida y eficiente entre distintos tipos y cantidades de procesadores.