El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático de la IA, utiliza redes neuronales de varias capas para imitar las funciones del cerebro humano, lo que permite a las computadoras reconocer patrones y tomar decisiones. Sobresale en tareas que requieren inteligencia similar a la humana y aprende directamente de vastos conjuntos de datos sin extracción manual de características.
Desde que existen los sistemas digitales, el objetivo principal de los científicos informáticos ha sido mejorar las competencias de dichos sistemas hasta el punto de la inteligencia humana. Desafortunadamente, aunque las computadoras han demostrado una y otra vez su superioridad en términos de memoria, velocidad y precisión, nunca han sido capaces de igualar el cerebro humano cuando se trata de interpretar el mundo exterior y usar esa información para informar la toma de decisiones lógicas basadas en la evidencia.
El aprendizaje profundo pretende cambiar esto. Desarrollada sobre redes complejas diseñadas para emular los procesos de toma de decisiones del cerebro humano, esta tecnología es fundamental para permitir que las máquinas reconozcan patrones, hagan predicciones y realicen tareas que antes estaban fuera de la capacidad de la inteligencia digital.
Aunque es una tecnología relativamente nueva, la historia del aprendizaje profundo se remonta a mediados del siglo XX con la introducción del concepto de “redes neuronales”. Sin embargo, no fue hasta hace muy poco que el aprendizaje profundo se convirtió en una realidad en la IA, impulsado por aumentos exponenciales en la potencia informática y la disponibilidad de datos. La importancia del aprendizaje profundo radica en su capacidad incomparable para procesar datos no estructurados y aprender de estos, lo que lo hace fundamental en muchas áreas diferentes: reconocimiento de imágenes y voz, procesamiento del lenguaje natural, vehículos autónomos y mucho más.
El advenimiento de la tecnología de IA ampliamente disponible ha hecho que el “aprendizaje profundo” sea un término prominente en los entornos empresariales y otros ámbitos. Dicho esto, a veces existe una confusión sobre lo que realmente implica el aprendizaje profundo y cómo se relaciona con el aprendizaje automático (ML).
El aprendizaje automático abarca las herramientas, las técnicas y los procesos utilizados en los algoritmos de formación para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos. Las técnicas tradicionales de ML son expertas en el manejo de datos estructurados y pueden realizar una amplia variedad de tareas, desde el filtrado del correo electrónico no deseado hasta la recomendación de productos en función del historial de un usuario. Estos métodos suelen requerir una intervención manual para la extracción y selección de características, donde los expertos determinan en qué aspectos de los datos debe centrarse el modelo.
El aprendizaje profundo también se utiliza para enseñarles a los algoritmos a tomar medidas informadas basadas en conjuntos de datos, lo que lo convierte en un subconjunto o tipo de aprendizaje automático. Lo que distingue el aprendizaje profundo del ML es que no depende de la intervención manual cuando se trata de datos no estructurados (como imágenes y texto). Su diseño de red neuronal le permite identificar automáticamente las características relevantes en los datos, lo que lo hace especialmente adecuado para abordar tareas más complejas y matizadas sin depender demasiado de expertos humanos.
Tanto el aprendizaje profundo como el aprendizaje automático son tipos de IA que intentan replicar la inteligencia a nivel humano en sistemas digitales.
El aprendizaje profundo opera a través de redes neuronales, que son algoritmos complejos modelados a partir del cerebro humano. Estas redes consisten en capas de nodos o neuronas interconectados, cada uno diseñado para realizar cálculos específicos en los datos a medida que pasan a través de la red. El proceso comienza con la capa de entrada, que recibe los datos sin procesar e inicia la secuencia de procesamiento de datos que atravesará una o más capas ocultas antes de llegar a la capa de salida.
La formación de una red neuronal implica ajustar los pesos de las conexiones entre estas neuronas para minimizar la diferencia entre la salida prevista y la salida real, un proceso conocido como propagación inversa. Durante la formación, la red utiliza un conjunto de datos con resultados conocidos para aprender con ejemplos. El modelo hace predicciones en función de los datos de entrada, calcula el error en sus predicciones y, a continuación, ajusta los pesos a la inversa, desde la salida hacia la capa de entrada, con el propósito de disminuir el error en las predicciones posteriores.
A medida que el modelo itera a través de numerosos ciclos de predicciones, errores y ajustes de peso, se vuelve cada vez más refinado y capaz de manejar datos del mundo real. Una vez entrenado adecuadamente, el modelo de aprendizaje profundo se puede aplicar a datos nuevos nunca antes vistos, y tomar decisiones inteligentes basadas en los patrones que ha aprendido durante la formación.
El aprendizaje profundo permite que los sistemas digitales hagan algo de lo que nunca antes habían sido capaces: interpretar el mundo de una manera similar a la humana. Los conjuntos de datos grandes y complejos ya no necesitan identificar o explicar sus características relevantes para que el sistema los incorpore a su algoritmo. En cambio, el aprendizaje profundo permite a las máquinas extraer información útil de los recursos que antes estaban fuera del ámbito de la IA: videos, audio, imágenes, diálogos, etc.
Llevando la automatización inteligente a un nuevo nivel, el aprendizaje profundo permite a las computadoras emprender tareas generativas que antes dependían de la creatividad humana, como producir imágenes realistas, componer música, mantener conversaciones inteligentes o codificar programas de software potentes. Además, la alta precisión de reconocimiento del aprendizaje profundo potencia los avances en áreas donde el margen de error es casi inexistente: asistentes digitales, detección de fraude, reconocimiento facial, vehículos autónomos y dispositivos médicos. Estas aplicaciones resaltan el potencial de la tecnología para mejorar la seguridad y la comodidad.
Para realizar las tareas monumentales asociadas con el reconocimiento y la interpretación de los datos no estructurados, el aprendizaje profundo se basa en varios modelos distintos. Estos modelos varían significativamente en términos de arquitectura y función, cada uno diseñado para sobresalir en diferentes categorías de tareas.
Las redes neuronales convolucionales se especializan en el procesamiento de datos de cuadrícula estructurada. Las CNN utilizan capas convolucionales para filtrar entradas a fin de obtener información útil, reducir de manera eficiente la complejidad de los datos y preservar sus características esenciales. Esta capacidad hace que las CNN sean altamente 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 rol clave en el diagnóstico médico).
Las redes neuronales recurrentes están diseñadas para gestionar datos secuenciales. Con el tiempo, las RNN pueden conservar la información en la "memoria" y tomar decisiones basadas tanto en la entrada actual como en la información de las entradas anteriores. Esta característica es particularmente beneficiosa para aplicaciones como la traducción de idiomas, el reconocimiento de voz y la predicción de series temporales.
Los modelos de transformadores se están convirtiendo rápidamente en la base del procesamiento moderno del lenguaje natural (NLP). A diferencia de las RNN, los transformadores procesan secuencias enteras de datos simultáneamente, lo que los hace extremadamente eficientes y eficaces para manejar conjuntos de datos de texto grandes. Su arquitectura permite una mejor comprensión del contexto dentro de los datos para impulsar tareas como el resumen de texto, la respuesta a preguntas y la generación de texto detallada.
El perceptrón multicapa es la forma más básica de red neuronal, que consiste en una cantidad mínima de capas. Estos se describen como “alimentación hacia adelante”, ya que el proceso de evaluación de datos solo se mueve en una dirección y carece de cualquier forma de bucle de comentarios. Aunque son menos complejos que otros modelos, a veces, los MLP se adaptan mejor a conjuntos de datos impredecibles o irregulares.
Como se mencionó anteriormente, las máquinas de aprendizaje profundo están compuestas por arquitecturas complejas conocidas como redes neuronales. Estas redes están estructuradas en capas, cada una con una función específica, que trabajan juntas para procesar datos, reconocer patrones y producir resultados en función de las entradas. Estas capas son los componentes más fundamentales de las tecnologías de aprendizaje profundo:
La capa de entrada es la puerta de entrada para los datos que ingresan a la red neuronal. Cada neurona en la capa de entrada representa una característica de los datos de entrada que los prepara el procesamiento por parte de las capas posteriores. La naturaleza y la estructura de la capa de entrada varían según el tipo y el formato de los datos que se analizan.
Las capas ocultas residen entre las capas de entrada y salida, donde se realiza la mayor parte de los cálculos. Estas capas se describen como “ocultas” porque no interactúan directamente con el entorno externo. En cambio, realizan transformaciones en las entradas que reciben: extraen y refinan características a medida que los datos se mueven a través de la red. Los sistemas de aprendizaje profundo más sofisticados suelen tener una gran cantidad de capas ocultas complejas.
La capa de salida es la etapa final de una red neuronal y produce los resultados de cálculo para uso externo. La capa de salida interpreta las características extraídas por las capas ocultas en un resultado comprensible: la cantidad de salidas posibles se correlaciona con la cantidad de nodos en la capa de salida.
La capacidad del aprendizaje profundo para interpretar datos complejos y aprender de estos sin programación explícita se puede aplicar de muchas maneras, como las siguientes:
Visión por computadora
La visión por computadora permite a las máquinas interpretar e interactuar con el mundo visual, algo que revoluciona las industrias, desde seguridad hasta servicios de salud, mediante la automatización de tareas como el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos.Procesamiento de lenguaje natural
El NLP hace posible que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. Esta tecnología impulsa bots de chat, servicios de traducción en tiempo real, resumen de documentos, análisis de inteligencia empresarial de contenido escrito y más.Conducción automatizada
A través del aprendizaje profundo, los vehículos autónomos pueden interpretar los datos de los sensores para tomar decisiones en una fracción de segundo en entornos dinámicos, lo que crea una capa adicional de seguridad y control.Reconocimiento de voz
Esta tecnología transforma el habla humana en un formato que las máquinas pueden comprender, lo que hace que las interfaces de usuario sean más intuitivas y accesibles. Esto se utiliza para convertir el diálogo hablado en formato de texto y crear subtítulos en tiempo real.Análisis predictivo
El aprendizaje profundo aprovecha los datos históricos para pronosticar tendencias futuras y ayuda a optimizar la toma de decisiones basada en datos en los sectores de finanzas, servicios de salud, marketing y otros.Motores de recomendaciones
Mediante la personalización de las experiencias de usuario en plataformas digitales, el aprendizaje profundo mejora el contenido, las recomendaciones de productos y la publicidad, lo que afecta significativamente el comercio electrónico y el entretenimiento.Aprendizaje reforzado
Cuando aprenden acciones óptimas mediante prueba y error, los modelos de aprendizaje profundo sobresalen en tareas complejas de toma de decisiones, desde juegos estratégicos hasta robótica.Robótica
El aprendizaje profundo permite a los robots interactuar con sus entornos de formas más sofisticadas y autónomas, lo que mejora su aplicación 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 extraer información de varios tipos de datos, lo que mejora las comunicaciones, los servicios de salud y la supervisión ambiental.
Si se tienen en cuenta los casos de uso mencionados anteriormente, la aplicación del aprendizaje profundo en el mundo real es casi ilimitada. Las siguientes son algunas de las formas más notables en que el aprendizaje profundo tiene un impacto:
En el gobierno y las fuerzas policiales, los algoritmos de aprendizaje profundo analizan los datos transaccionales para detectar patrones que indiquen actividades fraudulentas o criminales. A través del reconocimiento de voz, la visión por computadora y otras aplicaciones, el aprendizaje profundo ayuda a filtrar grandes volúmenes de datos, lo que mejora la velocidad y la precisión del análisis de investigación y la extracción de evidencia. Más allá de las fuerzas policiales, los gobiernos pueden utilizar el aprendizaje profundo para comprender mejor los deseos y las necesidades de los ciudadanos, además de pronosticar futuros resultados y tendencias.
El sector financiero aprovecha el aprendizaje profundo para el análisis predictivo, que impulsa el comercio algorítmico, la evaluación de riesgos para préstamos, la detección de fraude y la gestión de carteras de crédito e inversión. La capacidad del aprendizaje profundo para analizar datos no estructurados a fin de identificar patrones ayuda a las instituciones financieras a tomar decisiones más fundamentadas.
En el servicio al cliente, las herramientas impulsadas por la IA, como los bots de chat y los agentes virtuales, pueden manejar una variedad de tareas, desde responder preguntas frecuentes hasta enrutar llamadas al departamento o agente adecuados.
Las aplicaciones de reconocimiento de imágenes desarrolladas en base al aprendizaje profundo ayudan a los especialistas en imágenes médicas y a los radiólogos a analizar una mayor cantidad 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 personaliza la experiencia de compra mediante la predicción de las preferencias del cliente y la optimización de la gestión de inventario. Ayuda a los vendedores minoristas a anticipar las necesidades de los clientes, optimizar los inventarios y encontrar productos de la mejor calidad a los precios más bajos.
La fabricación utiliza el aprendizaje profundo para mejorar el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la eficiencia operativa. Mediante la identificación de defectos, la supervisión de los procesos y la predicción de fallas de los equipos, el aprendizaje profundo reduce el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento en entornos industriales.
El aprendizaje profundo mejora la productividad y la planificación operativa en el transporte y la logística. El software de mantenimiento predictivo anticipa posibles fallas, mientras que el rastreo de vehículos en tiempo real optimiza la gestión de las flotas.
Las empresas de servicios públicos aplican el aprendizaje profundo para mejorar las operaciones del centro de llamadas, los programas de mantenimiento y la previsión de carga. Mediante el análisis de diversos tipos de datos, el aprendizaje profundo obtiene los conocimientos que necesita para informar la estrategia de ventas y carga y recomendar acciones correctivas en el mantenimiento de las líneas y los equipos.
Si bien el aprendizaje profundo ofrece algunos avances significativos en varios sectores, también presenta varios desafíos que pueden obstaculizar su aplicación y eficacia. Las organizaciones que buscan aprovechar el aprendizaje profundo deben sortear estos obstáculos para aprovechar plenamente sus competencias. Al momento de considerar soluciones de aprendizaje profundo, ten en cuenta lo siguiente:
Los modelos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos etiquetados de alta calidad para formarse de manera eficaz. Esta demanda puede ser un obstáculo importante, especialmente en campos en los que los datos son escasos, confidenciales o costosos para adquirir.
Las técnicas de aumento de datos, que mejoran el tamaño y la diversidad de los conjuntos de datos mediante la creación de versiones modificadas de los datos existentes, pueden ser la solución. Además, se puede utilizar el aprendizaje por transferencia, en el que un modelo desarrollado para una tarea se reutiliza en una segunda tarea relacionada, lo que reduce la necesidad de grandes conjuntos de datos en el nuevo dominio.
El proceso de formación de los modelos de aprendizaje profundo puede ser lento y laborioso, especialmente a medida que crecen los modelos y los conjuntos de datos. Esto puede entorpecer el desarrollo y la implementación de soluciones de IA.
Se pueden emplear técnicas como la computación distribuida para acelerar el proceso de formación mediante la división de la cantidad de trabajo entre varios procesadores. Los algoritmos y aceleradores de hardware más eficientes también pueden reducir los tiempos de formación.
La complejidad de los modelos de aprendizaje profundo a menudo requiere recursos computacionales significativos, que pueden ser prohibitivamente costosos para las organizaciones o los investigadores más pequeños.
Para abordar esto, los usuarios pueden emplear servicios basados en la nube que ofrecen competencias de procesamiento de IA escalables. Los usuarios pagan por la potencia computacional que necesitan, cuando la necesitan. Otro enfoque es optimizar la arquitectura de los modelos a fin de que los modelos sean más ligeros y rápidos sin comprometer el rendimiento.
Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente aquellos con muchas capas, pueden actuar como “cajas negras”, donde se vuelve difícil comprender cómo llegaron a una determinada decisión. Esta falta de transparencia puede ser problemática, especialmente en industrias que requieren registros de auditoría y rendición de cuentas claros.
Desarrollar modelos más interpretables o incorporar técnicas como la IA explicable (XAI) que ayuden a aclarar el proceso de toma de decisiones puede aumentar la transparencia.
Los modelos de aprendizaje profundo a veces se ajustan demasiado a los datos de formación, ya que los memorizan en lugar de aprender a generalizar a partir de estos. Esto se denomina “sobreajuste” y da como resultado un rendimiento deficiente en datos nuevos y nunca antes vistos.
Para evitar el sobreajuste, se pueden utilizar técnicas como la regularización y el descarte para penalizar la complejidad u omitir al azar unidades durante la formación, lo que le enseña al modelo a funcionar bien en diferentes conjuntos de datos.
Más allá de los desafíos, el aprendizaje profundo ofrece una serie de ventajas que lo convierten en una herramienta indispensable en los sectores empresariales y tecnológicos modernos. Los beneficios clave de desplegar el aprendizaje profundo incluyen lo siguiente:
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 de los modelos de aprender directamente de grandes cantidades de datos sin procesar, refinar sus algoritmos y mejorar su precisión continuamente a medida que procesan más información.
El aprendizaje profundo continúa el esfuerzo donde los modelos tradicionales de aprendizaje automático tienden a quedarse cortos: trabajar con datos no procesados y no estructurados. Los modelos de aprendizaje profundo pueden detectar y aprender automáticamente las características notables de datos complejos sin orientación humana. Esto simplifica el proceso de preparación de datos y mejora la capacidad de la máquina de descubrir conocimientos a partir de datos que, de otro modo, son demasiado variados para los métodos de análisis convencionales.
El aprendizaje profundo se destaca en la identificación de patrones y relaciones ocultos dentro de los datos que podrían pasar desapercibidos a los ojos de los expertos humanos. Cuando revela estos patrones, el aprendizaje profundo ofrece a las organizaciones nuevos conocimientos para impulsar la innovación y mejorar sus estrategias.
El aprendizaje profundo se puede aplicar de manera no supervisada, lo que significa que puede aprender y dar sentido a los datos sin necesidad de conjuntos de datos etiquetados. Esto es especialmente valioso cuando se trata de grandes cantidades de datos sin etiquetar en los que el etiquetado manual sería inviable o imposible.
El aprendizaje profundo es experto en trabajar con datos volátiles (como flujos de datos en tiempo real en áreas como el análisis de tendencias de redes sociales o las predicciones del mercado de valores) y es capaz de ajustarse a los cambios en los patrones de datos de forma dinámica. Esto es crucial para aplicaciones en las que los datos evolucionan constantemente.
La nube es especialmente adecuada para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo, lo que ofrece ventajas adicionales a aquellos que eligen relacionar estas tecnologías. El aprendizaje profundo en la nube no tiene comparación en términos de escalabilidad y velocidad y permite a las organizaciones aumentar los recursos y la potencia de procesamiento que necesitan para abordar incluso los conjuntos de datos más diversos.
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