Dentro de tres años el trabajo rutinario que actualmente se realiza en las empresas se hará mediante Inteligencia Artificial, según la consultora Gartner. Esta vendrá a incrementar la productividad, precisión y eficiencia del trabajo humano y a medida que avanza su desarrollo, más son las aplicaciones y los conceptos que entran en juego en esta tecnología que es capaz de imitar las funciones cognitivas de los humanos como por ejemplo, percibir, razonar, aprender y hasta resolver problemas.
Para entender el funcionamiento del Deep Learing hay que fijarse en un concepto: el de redes neuronales artificiales (RNA) Clic para tuitearPorque no todas las formas de aprendizaje computacional son iguales. Existe el Machine Learning, llamado también Aprendizaje Automático, que está detrás por ejemplo de las recomendaciones de películas en las distintas plataformas digitales o las recomendaciones de productos en Amazon, pero también está el Deep Learning, Aprendizaje Profundo, y que tiene especial aplicación en el área de la medicina, mediante diagnósticos médicos y el sector financiero, entre otros, ya que el Deep Learning está llamado a convertirse, junto al Aprendizaje Automático, en una tecnología clave en el futuro de las empresas.
Deep Learning y Machine Learning, parecidos pero no iguales
El Deep Learning a diferencia del Machine Learning usa algoritmos distintos. Mientras que el Machine learning trabaja con algoritmos de regresión o con árboles de decisión, el Deep Learning emplea redes neuronales que funcionan de forma muy parecida a las conexiones neuronales biológicas de nuestro cerebro. La diferencia estriba en el método de aprendizaje, siendo el Deep Learning más autónomo y también más complejo.
El Deep Learning está muy presente en nuestras vidas por ejemplo en las búsquedas por voz, para proporcionar resultados cada vez más exactos Clic para tuitearPara entender el funcionamiento del Deep Learing hay que fijarse en un concepto: el de redes neuronales artificiales (RNA). Se trata de modelos computacionales que procesan información imitando el funcionamiento de las neuronas biológicas. En este sentido, las redes artificiales están compuestas por nodos o “neuronas” que reciben, transmiten y envían información. Así el proceso de aprendizaje se realiza a través de una red artificial de neuronas organizada en capas, imitando el sistema nervioso central por el cual se establecen conexiones entre todas las neuronas para obtener información. El objetivo de las RNA es ayudar a que los sistemas informáticos puedan funcionar tal como lo haría un cerebro humano en cuanto a aprendizaje y pensamiento.
Aplicaciones de Deep Learning en nuestro día a día
El resultado es la resolución de problemas complejos de forma ágil y con gran precisión. Precisamente el Deep Learning está muy presente en nuestras vidas por ejemplo en las búsquedas por voz, para proporcionar resultados cada vez más exactos.
También en la tecnología de reconocimiento facial o en los traductores inteligentes, por ejemplo Google Traslate que usa Deep Learning para las consultas.
Las técnicas han mejorado la capacidad de clasificar, detectar y descubrir, optimizando tiempos de respuesta. Además el Deep Learning es usado en cuestiones como detección de fraude, ciberseguridad, automóviles autónomos, generación automática de escritura a mano y en la detección de enfermedades.
El Deep Learning es usado en cuestiones como detección de fraude, ciberseguridad, automóviles autónomos, generación automática de escritura a mano y en la detección de enfermedades Clic para tuitearTambién se aplica en análisis de pruebas diagnósticas por imagen, siendo capaz, además, de mejorar la gestión de las relaciones con los clientes y puede incluso a ayudar a identificar clientes potenciales, ayudando a una mayor personalización de acciones por ejemplo en marketing.
Su misión es lograr máxima eficiencia simplificando operaciones. Tanto el Machine Learning como el Deep Learning, ayudan a las empresas a mejorar los procesos de negocio, detectar patrones, ahorrar tiempo y costes y predecir tendencias. Ambos brindan una inmensa ventaja competitiva a las empresas.
