El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático mediante IA, utiliza redes neuronales de varias capas para imitar el funcionamiento del cerebro humano y permitir a los ordenadores reconocer patrones y tomar decisiones. Destaca en las tareas que requieren una inteligencia similar a la de las personas, y aprende directamente a partir de grandes conjuntos de datos sin necesidad de extraer funciones manualmente.
Desde que existen los sistemas digitales, los científicos informáticos han querido mejorar sus capacidades para igualarlas a la inteligencia del ser humano. Desafortunadamente, si bien los ordenadores han demostrado una y otra vez su superioridad en términos de memoria, velocidad y precisión, nunca han sido capaces de equipararse al cerebro humano cuando se trata de interpretar el mundo exterior y utilizar esa información para fundamentar la toma de decisiones lógicas y basadas en pruebas.
El aprendizaje profundo pretende cambiar esta realidad. Esta tecnología, que utiliza redes complejas diseñadas para simular los procesos de toma de decisiones del cerebro humano, es fundamental para que las máquinas puedan reconocer patrones, hacer predicciones y llevar a cabo tareas que antes estaban fuera de la capacidad de la inteligencia digital.
Aunque se trata de una tecnología relativamente nueva, la historia del aprendizaje profundo puede remontarse hasta mediados del siglo XX, cuando se introdujo el concepto de "redes neuronales". Sin embargo, no ha sido hasta hace muy poco que, favorecido por el crecimiento exponencial de la potencia de computación y la disponibilidad de datos, el aprendizaje profundo se ha convertido en una realidad en la IA. La importancia del aprendizaje profundo reside en su capacidad única para procesar datos no estructurados y aprender a partir de ellos, algo que lo convierte en un elemento de un valor incalculable para muchos ámbitos distintos, como el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural o los vehículos autónomos, entre otros.
La democratización de la tecnología de IA ha hecho que el término "aprendizaje" cobre importancia en los círculos empresariales, entre otros. Dicho esto, a veces hay confusión entre lo que realmente implica el aprendizaje profundo y cuál es su relación con el aprendizaje automático (ML).
El aprendizaje automático se refiere a las herramientas, técnicas y procesos que se utilizan en los algoritmos de entrenamiento para realizar predicciones o tomar decisiones basadas en datos. Las técnicas tradicionales de aprendizaje automático sobresalen en la gestión de datos estructurados y pueden realizar una gran variedad de tareas, desde filtrar el correo electrónico no deseado hasta recomendar productos en función del historial del usuario. Estos métodos suelen requerir una intervención manual para extraer y seleccionar las características, y el personal experto es quien determina en qué aspectos de los datos debe centrarse el modelo.
El aprendizaje profundo también se utiliza para entrenar a los algoritmos para que actúen de forma informada basándose en conjuntos de datos, lo que lo convierte en un subconjunto o un tipo de aprendizaje automático. Lo que distingue al aprendizaje profundo del aprendizaje automático es que el primero no depende de la intervención manual en lo relativo a los datos no estructurados (como imágenes y texto). El diseño de su red neuronal le permite identificar automáticamente las características relevantes de los datos, y es gracias a esto que es especialmente adecuado para tareas más complejas y con matices sin depender tanto de la intervención de personal experto.
Tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático son tipos de IA que tratan de replicar la inteligencia humana en sistemas digitales.
El aprendizaje profundo funciona a través de redes neuronales, unos algoritmos complejos cuyo diseño imita al cerebro humano. Estas redes están compuestas por capas de nodos (o neuronas) interconectados, cada una de ellos diseñado para realizar cálculos específicos en los datos a medida que pasan por la red. El proceso comienza en la capa de entrada, que recibe los datos sin procesar e inicia la secuencia de procesamiento de los datos, que atravesarán una o más capas ocultas antes de llegar a la capa de salida.
Para entrenar a una red neuronal hay que ajustar la magnitud de las conexiones entre estas neuronas con el fin de minimizar la diferencia entre los resultados previstos y los reales, un proceso que se denomina "retropropagación". Durante el entrenamiento, la red emplea un conjunto de datos con resultados conocidos para aprender mediante ejemplos. El modelo realiza predicciones basadas en los datos que entran, calcula el error de tales predicciones y, a continuación, ajusta las magnitudes en sentido opuesto (de la capa de salida a la de entrada) con el fin de reducir los errores en predicciones posteriores.
A medida que se repite este procedimiento a lo largo de numerosos ciclos de predicciones, errores y ajustes de la magnitud, el modelo se vuelve cada vez más preciso y capaz de gestionar los datos del mundo real. Una vez entrenado adecuadamente, el modelo de aprendizaje profundo se puede aplicar a datos nuevos y a los que todavía no se ha expuesto para que tome decisiones inteligentes basadas en los patrones que ha aprendido durante el entrenamiento.
El aprendizaje profundo hace posible que los sistemas digitales hagan algo que nunca antes habían sido capaces de hacer: interpretar el mundo de forma parecida a como lo hacen los seres humanos. Ya no es necesario identificar ni explicar las características relevantes de grandes y complejos conjuntos de datos para que el sistema las incorpore a su algoritmo. En su lugar, el aprendizaje profundo permite a las máquinas extraer información útil de recursos que antes estaban fuera del ámbito de la IA, como vídeos, audio, imágenes o diálogos, entre otros.
Al llevar la automatización inteligente más lejos que nunca, el aprendizaje profundo permite a los ordenadores llevar a cabo tareas generativas que antes dependían de la creatividad de las personas, como generar imágenes realistas, componer música, mantener conversaciones inteligentes o codificar potentes programas de software. Además, el alto grado de precisión de reconocimiento del aprendizaje profundo favorece avances en ámbitos donde el margen de error es casi inexistente, como los asistentes digitales, la detección de fraude, el reconocimiento facial, los vehículos autónomos y los dispositivos médicos. Estas aplicaciones ponen de manifiesto el potencial de la tecnología para mejorar la seguridad y la comodidad.
Para llevar a cabo las titánicas tareas asociadas con el reconocimiento y la interpretación de datos no estructurados, el aprendizaje profundo utiliza varios modelos distintos que varían considerablemente en términos de arquitectura y funcionalidad, y que están diseñados para sobresalir en diferentes categorías de tareas.
Las redes neuronales convolucionales están especializadas en el procesamiento de datos de red estructurados. Las CNN utilizan capas convolucionales para filtrar los datos que entran y obtener información útil, lo que reduce eficazmente la complejidad de los datos sin que pierdan sus características esenciales. Esta capacidad hace que las CNN sean muy eficaces para tareas como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetos e incluso el análisis de imágenes médicas (donde el reconocimiento de patrones y jerarquías espaciales desempeñan un papel clave en el diagnóstico médico).
Las redes neuronales recurrentes están diseñadas para gestionar datos secuenciales. Las RNN pueden mantener la información en la memoria a lo largo del tiempo, lo que les permite tomar decisiones basadas tanto en la información actual como en la anterior. Esta característica es especialmente beneficiosa para aplicaciones como la traducción de idiomas, el reconocimiento de voz y la predicción de series temporales.
Los modelos de transformador se están convirtiendo rápidamente en la base del procesamiento del lenguaje natural (NLP) moderno. A diferencia de las redes neuronales recurrentes, los transformadores procesan secuencias completas de datos de forma simultánea, lo que los hace extremadamente eficientes y eficaces para gestionar grandes conjuntos de datos de texto. Su arquitectura permite comprender mejor el contexto interno de los datos y potencia tareas como el resumen de textos, la respuesta a preguntas y la generación de texto detallado.
El perceptrón multicapa es la forma más básica de las redes neuronales, ya que consta de un número mínimo de capas. Se describe como unidireccional, ya que el proceso de evaluación de datos solo avanza en una dirección y carece de cualquier forma de retroalimentación continua. Aunque son menos complejos que algunos otros modelos, los MLP a veces resultan ser más adecuados para conjuntos de datos impredecibles o irregulares.
Como hemos mencionado anteriormente, las máquinas de aprendizaje profundo están compuestas por arquitecturas complejas que se denominan redes neuronales. Estas redes están estructuradas en capas con funciones específicas que trabajan juntas para procesar datos, reconocer patrones y generar resultados basados en la información recibida. Estas capas son los componentes más fundamentales de las tecnologías del aprendizaje profundo:
La capa de entrada es la puerta por donde los datos entran en la red neuronal. Cada neurona de la capa de entrada representa una característica de los datos de entrada y los prepara para el procesamiento en las siguientes capas. La naturaleza y la estructura de la capa de entrada varían en función del tipo y el formato de los datos que se analizan.
Las capas ocultas, que residen entre las capas de entrada y de salida, son el lugar donde se realiza la mayor parte de los cálculos. Estas capas se describen como "ocultas" porque no interactúan directamente con el entorno exterior. En lugar de ello, transforman los datos de entrada que reciben, extrayendo y refinando las características a medida que los datos se adentran cada vez más en la red. Los sistemas de aprendizaje profundo más sofisticados suelen tener muchas capas ocultas complejas.
La capa de salida es la etapa final de la red neuronal, la que genera los resultados de computación para el uso externo. La capa de salida interpreta las características que se han extraído en las capas ocultas y las convierte en un resultado comprensible. Así, el número de resultados posibles se corresponde con el número de nodos de la capa de salida.
La capacidad del aprendizaje profundo para interpretar datos complejos y aprender de ellos sin una programación explícita tiene muchas aplicaciones, como, por ejemplo:
Visión informática
La visión informática permite a las máquinas interpretar el mundo visual e interactuar con él. Esto supone una revolución en varios sectores (como el de la seguridad o el sanitario), ya que permite automatizar tareas como el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos.Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a las máquinas comprender el lenguaje humano, interpretarlo y generarlo. Esta tecnología está detrás de los chatbots, los servicios de traducción en tiempo real, la generación de resúmenes de documentos y el análisis de contenidos escritos con inteligencia empresarial, entre muchos otros.Conducción automatizada
El aprendizaje profundo permite a los vehículos autónomos interpretar los datos de los sensores para tomar decisiones en una fracción de segundo en entornos dinámicos, lo que aporta un grado adicional de seguridad y control.Reconocimiento de voz
Esta tecnología convierte el habla humana a un formato comprensible para las máquinas, lo que hace que las interfaces de usuario sean más intuitivas y accesibles. Se utiliza para convertir el diálogo oral en formato de texto y para crear subtítulos en tiempo real.Análisis predictivo
El aprendizaje automático utiliza los datos históricos para pronosticar tendencias futuras con el fin de ayuda a optimizar la toma de decisiones basada en datos en sectores como el financiero, el sanitario o el marketing, entre otros.Motores de recomendaciones
El aprendizaje profundo personaliza la experiencia de los usuarios en las plataformas digitales para mejorar el contenido, las recomendaciones de productos y la publicidad, lo que tiene una gran repercusión en el comercio electrónico y el entretenimiento.Aprendizaje por refuerzo
Por medio de un proceso de prueba y error, los modelos de aprendizaje profundo aprenden cuáles son las acciones óptimas, lo que les permite acabar sobresaliendo en tareas complejas de toma de decisiones, como los juegos estratégicos y la robótica, entre otras.Robótica
El aprendizaje profundo permite a los robots interactuar con sus entornos de formas más sofisticadas y autónomas, lo que mejora su utilidad en la fabricación, la exploración y la asistencia personal.Procesamiento de señales
El procesamiento avanzado de señales con aprendizaje profundo mejora la eficiencia y la precisión de la extracción de información de varios tipos de datos, lo que hace posibles avances en las comunicaciones, la atención sanitaria y la supervisión medioambiental.
Teniendo en cuenta los casos de uso mencionados anteriormente, las aplicaciones del aprendizaje profundo en el mundo real son casi ilimitadas. Las siguientes son algunas de las principales áreas que está revolucionando el aprendizaje profundo:
En los gobiernos y las fuerzas de seguridad, los algoritmos del aprendizaje profundo analizan los datos transaccionales para detectar patrones que indiquen actividades fraudulentas o delictivas. A través del reconocimiento del habla, la visión informática y otras aplicaciones, el aprendizaje profundo ayuda a analizar grandes volúmenes de datos para aumentar la velocidad y la precisión de los análisis de investigación y la obtención de pruebas. Más allá de las fuerzas de seguridad, los gobiernos pueden utilizar el aprendizaje profundo para comprender mejor los deseos y las necesidades de la ciudadanía, así como para pronosticar los resultados y las tendencias del futuro.
En el sector financiero, el aprendizaje profundo se utiliza en los análisis predictivos, lo que favorece el trading algorítmico, la evaluación de riesgos en el ámbito crediticio, la detección de fraude y la gestión de carteras de inversión y crédito. La capacidad del aprendizaje profundo de analizar datos no estructurados para identificar patrones ayuda a las instituciones financieras a tomar decisiones más informadas.
En el servicio de atención al cliente, las herramientas basadas en IA, como los chatbots y los agentes virtuales, pueden gestionar una gran variedad de tareas, como responder a las preguntas más frecuentes o dirigir las llamadas al departamento o agente adecuado.
Las aplicaciones de reconocimiento de imágenes basadas en el aprendizaje profundo ayudan al personal de diagnóstico por imágenes y radiología a analizar un mayor número de imágenes en menos tiempo. Esta tecnología mejora la detección temprana de enfermedades y, al mismo tiempo, optimiza la precisión del diagnóstico.
El aprendizaje profundo predice las preferencias de los clientes y optimiza la gestión del inventario para personalizar la experiencia de compra. De esta manera, ayuda a los comercios minoristas a anticipar las necesidades de los clientes, optimizar los niveles de existencias y encontrar los productos de mejor calidad a los precios más bajos.
En la fabricación, el aprendizaje profundo se utiliza para mejorar el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la eficiencia operativa. El aprendizaje profundo identifica los defectos, supervisa los procesos y predice los fallos en los equipos, todos ellos factores que contribuyen a reducir los tiempos de inactividad y los costes de mantenimiento en los entornos industriales.
En el transporte y la logística, el aprendizaje profundo mejora la productividad y la planificación operativa. El software de mantenimiento predictivo anticipa los posibles fallos, mientras que el rastreo de vehículos en tiempo real optimiza la gestión de la flota.
Las empresas de servicios públicos utilizan el aprendizaje profundo para mejorar el funcionamiento del centro de llamadas, la programación del mantenimiento y la previsión de las cargas de trabajo. Mediante el análisis de diversos tipos de datos, el aprendizaje profundo obtiene la información que necesita para informar sobre la estrategia de ventas y carga, así como para recomendar medidas correctivas para el mantenimiento de las líneas y los equipos.
Si bien el aprendizaje profundo aporta algunos avances significativos a varios sectores, también presenta varios retos que pueden dificultar su aplicación y reducir su eficacia. Aquellas organizaciones que quieran utilizar el aprendizaje profundo deberán superar estos obstáculos para poder sacar el máximo partido a las posibilidades que ofrece. Al estudiar la posibilidad de incorporar una solución de aprendizaje profundo, hay que tener en cuenta lo siguiente:
Los modelos de aprendizaje profundo engullen datos como un pozo sin fondo, por lo que es necesario contar con grandes cantidades de datos debidamente etiquetados y de alta calidad para poder entrenar estos modelos con eficacia. Este requisito puede constituir un gran obstáculo, especialmente en los campos donde hay pocos datos o son confidenciales o caros de adquirir.
Las técnicas de aumento de datos, que crean versiones modificadas de los datos existentes para mejorar el tamaño y la diversidad de los conjuntos de datos, pueden ser la solución. Además, se puede utilizar el aprendizaje por transferencia, que consiste en agarrar un modelo desarrollado para una tarea y reasignarlo a otra tarea relacionada, de manera que ya no es necesario disponer de grandes conjuntos de datos en el nuevo dominio.
Entrenar a un modelo de aprendizaje profundo puede ser un proceso lento y laborioso, especialmente a medida que los modelos y los conjuntos de datos se vuelven más grandes. Esta lentitud puede dificultar el desarrollo y la implementación de las soluciones de IA.
Para acelerar el proceso de entrenamiento se pueden emplear técnicas como la informática distribuida, que divide la cantidad de trabajo entre varios procesadores. También se pueden usar aceleradores de hardware y algoritmos más eficientes para reducir los tiempos de entrenamiento.
Por su complejidad, los modelos de aprendizaje profundo suelen requerir una cantidad sustanciosa de recursos computacionales, lo que puede tener un coste prohibitivo para los investigadores y las organizaciones de menor tamaño.
Para solucionar este problema, los usuarios pueden emplear servicios con soporte en la nube con capacidades de procesamiento de IA escalables. De esta manera, los usuarios pagan la potencia computacional que necesitan, cuando la necesitan. Otra alternativa sería optimizar la arquitectura de los modelos para que sean más ligeros y rápidos sin que se vea afectado el rendimiento.
Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente los que tienen muchas capas, pueden funcionar como "cajas negras", entornos en los que resulta muy difícil entender cómo se llega a ciertas decisiones. Esta falta de transparencia puede ser problemática, especialmente en sectores donde se exigen registros de auditoría claros y en los que la responsabilidad es vital.
Para mejorar la transparencia, se pueden desarrollar modelos más fáciles de interpretar o incorporar técnicas que ayuden a aclarar el proceso de toma de decisiones, como la IA explicable (XAI).
A veces, los modelos de aprendizaje profundo se ajustan demasiado a los datos de entrenamiento, pudiendo incluso llegar a memorizarlos en lugar de aprender a obtener conclusiones generales a partir de ellos. Esta situación, que se conoce como "sobreajuste", provoca problemas de rendimiento con los datos nuevos a los que el modelo todavía no se ha visto expuesto.
Para evitar el sobreajuste, se pueden utilizar técnicas como la regularización y el abandono para penalizar la complejidad u omitir de forma aleatoria algunas unidades durante el entrenamiento, con el objetivo de enseñar al modelo a funcionar bien ante diferentes conjuntos de datos.
Dejando a un lado los desafíos que conlleva, el aprendizaje profundo ofrece una serie de ventajas que lo convierten en una herramienta indispensable en la tecnología y los sectores empresariales modernos. Entre las ventajas clave de implementar el aprendizaje profundo se incluyen las siguientes:
Los modelos de aprendizaje profundo son conocidos por su precisión, especialmente en tareas que implican conjuntos de datos extremadamente complejos. Esto se debe a la capacidad que tienen para aprender directamente a partir de grandes cantidades de datos sin procesar, perfeccionar sus algoritmos y mejorar su precisión continuamente a medida que procesan más información.
El aprendizaje profundo llega allí donde los modelos tradicionales de aprendizaje automático tienden a quedarse cortos: los datos no procesados y no estructurados. Los modelos de aprendizaje profundo pueden detectar y aprender automáticamente características notables a partir de datos complejos sin necesidad de ayuda humana. Esta capacidad simplifica el proceso de preparación de los datos y mejora la capacidad de la máquina para obtener información a partir de unos datos que serían demasiado variados para los métodos de análisis convencionales.
El aprendizaje profundo tiene una capacidad sobresaliente para identificar patrones ocultos y relaciones en los datos que podrían pasar desapercibidos al personal humano especializado. Al revelar estos patrones, el aprendizaje profundo proporciona a las organizaciones información nueva y muy útil para innovar y mejorar las estrategias.
El aprendizaje profundo se puede aplicar sin supervisión, lo que significa que puede aprender a partir de los datos y darles sentido sin necesidad de utilizar conjuntos de datos etiquetados. Esto resulta especialmente valioso cuando hay grandes cantidades de datos sin etiquetar y hacerlo de forma manual sería poco práctico o imposible.
Al trabajar con datos volátiles (como flujos de datos en tiempo real en áreas como el análisis de tendencias en redes sociales o las predicciones del mercado de valores), el aprendizaje profundo es capaz de adaptarse dinámicamente a los cambios en los patrones de datos. Esta capacidad de adaptación es fundamental para las aplicaciones en las que los datos evolucionan de forma constante.
La nube es especialmente adecuada para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo, lo que ofrece ventajas adicionales a quienes optan por combinar estas tecnologías. El aprendizaje profundo en la nube es inigualable en términos de velocidad y capacidad de adaptación, y proporciona a las organizaciones los recursos y la potencia de procesamiento que necesitan para abordar incluso los conjuntos de datos más diversos.
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