TECNOLOGÍA | El Deep Learning y sus infinitas posibilidades

Desde 2018 es la vanguardia de la Inteligencia Artificial

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De la Inteligencia Artificial al Deep Learning

Imagen: Archivo

Desarrollar y construir una Inteligencia Artificial es algo complejo y para hacerlo debemos tener muchos conocimientos de la materia. Sin embargo, nada nos impide comprender en qué consiste, cómo funciona, sus posibilidades y, además, conocer otras tecnologías que han surgido a raíz de la IA, como lo son el Machine Learning o el Deep Learning.

 

La Inteligencia Artificial es una de las ramas de las ciencias de la computación, también conocidas como ciencias de la informática. Podemos entender el cuerpo de conocimiento de las ciencias de la informática como el estudio de los procesos algorítmicos que describen y transforman la información.

 

La Inteligencia Artificial está muy avanzada en los países más desarrollados y convivimos con ella de diferentes formas. La podemos encontrar en los drones de vigilancia que cubren aeropuertos, manifestaciones o eventos multitudinarios, en los chatbots conversacionales (como Siri de Apple o Alexa de Amazon), en las cámaras de los smartphones más modernos o en los videojuegos. ¿Te habías preguntado alguna vez cómo mientras juegas a un videojuego la dificultad aumenta o disminuye según tus habilidades? ¿Cómo sabe el videojuego que significa fácil y que significa difícil? Esto ha sido gracias a los desarrolladores que han creado una IA que establece una dificultad la cual va variando y se va adaptando de forma dinámica al jugador.

 

La IA está pensada para resolver problemas, pero lo hace de una manera concreta y tiene limitaciones. La Inteligencia Artificial consiste, para entenderla de otra forma, en unas enseñanzas concretas que le hemos dado a un programa, software o hardware y en base a las cuales, actúa.



El Deep Learning es una tecnología que es capaz de razonar y sacar sus propias conclusiones

 

 

¿Y ahora qué?

 

Hemos hablado de que la IA convive prácticamente en nuestra sociedad, en los sistemas de administración pública, en nuestros teléfonos móviles y ordenadores, en el médico e incluso en el entretenimiento y ocio. Una vez la Inteligencia Artificial está más o menos asentada, han ido surgiendo subconjuntos de la Inteligencia Artificial que dejan boquiabierto a cualquiera.

 

Machine Learning

 

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial donde las personas “entrenan” a los ordenadores y las máquinas para reconocer patrones basados en datos y hacer sus propias predicciones sin contar con la intervención humana. En otras palabras, estamos hablando de un aprendizaje automático de las máquinas, de la capacidad de un ordenador de corregir un error por si solo, sin que dicha corrección tenga que ser programada previamente.

 

Un buen ejemplo de aprendizaje automático son las recomendaciones de Netflix, ya que aprenden de nuestro consumo y nuestros gustos para ofrecer un contenido u otro. Sería imposible configurar cada máquina a cada perfil de cada usuario, por eso la solución es la aplicación de este subconjunto de la Inteligencia Artificial, el ML, gracias al cual las máquinas puedes hacer sus predicciones.

 

Deep Learning

 

La joya de la corona de la innovación es el Deep Learning, un subconjunto del Machine Learning el cual da un paso más, ya que es capaz de razonar y sacar sus propias conclusiones, aprendiendo, además, por sí misma. El Deep Learning pretende imitar las redes neuronales del cerebro humano que se encargan de procesar los datos. La principal diferencia con el Machine Learning es que mientras el ML necesita que le enseñes cómo es algo, el Deep Learning simplemente necesita que le muestres imágenes de lo que le quieres enseñar y será capaz de resolverlo por sí mismo.

 

Pongamos un ejemplo. Quieres enseñar a tu programa a identificar perros en las imágenes. Con el ML, tendrás que indicar las características de un perro (formas, colores…) y después mostrarle imágenes de perros para que después los pueda identificar. En cambio, con el Deep Learning, solo tendrás que proveer al programa con suficientes imágenes de perros y el ordenador aprenderá por si mismo a identificarlos en próximas imágenes que le muestres.

 

El Deep Learning requiere mucha más información de partida y más potencia que el Machine Learning, pero cada vez más compañías, como Amazon o Facebook, están implementando esta tecnología por las infinitas posibilidades que ofrece.

 

¿Y a ti? ¿Se te ocurre alguna otra posibilidad?

 

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