Una de las claves del gran avance que está viviendo la inteligencia artificial es el aprendizaje automático o machine learning. Esta disciplina se encarga de que las máquinas aprendan de su propia experiencia y mejoren sus prestaciones sin necesidad de la intervención humana. El aprendizaje profundo da un paso más allá y se acerca cada vez más a la potencia perceptiva de los seres vivos. continuación, te contamos qué es el deep learning y cuáles son sus aplicaciones profesionales. 

¿Qué es el deep learning?

El deep learning o aprendizaje profundo es uno de los métodos de machine learning que utiliza actualmente la inteligencia artificial (IA). Consiste en un algoritmo automático que imita la percepción y el aprendizaje humanos para adquirir ciertos conocimientos. La principal ventaja del aprendizaje profundo es que no necesita ser programado previamente, ya que el sistema es capaz de aprender y mejorar por sí mismo gracias a una primera fase de entrenamiento.  

A diferencia de otros sistemas de IA, el deep learning trabaja a partir de redes neuronales artificiales que se entrelazan para procesar la información.  

Así pues, los algoritmos que componen un sistema de aprendizaje profundo se encuentran distribuidos en diferentes capas neuronales, cada una de ellas con una función distinta: 

  1. Capa de entrada o input layer. Está compuesta por las neuronas que asimilan la información de entrada, como por ejemplo una imagen o una tabla de datos. 
  2. Capa oculta o hidden layer. Es la capa que procesa toda la información y realiza los cálculos intermedios. 
  3. Capa de salida o output layerSe trata de la red que realiza alguna conclusión o toma una decisión y que aporta los datos finales del proceso.  

Principales aplicaciones profesionales del aprendizaje profundo

Ahora que ya sabes qué es el deep learning, te interesará saber cuáles son sus aplicaciones en el ámbito profesional. Pues bien, el aprendizaje profundo se emplea principalmente en el mercado financiero para la automatización de análisis predictivos y también en el ámbito clínico para la realización de diagnósticos médicos. Sin embargo, cada vez hay más sectores que utilizan sistemas de deep learning 

Estas son las aplicaciones profesionales del aprendizaje profundo más destacadas: 

  • Configuración de traductores inteligentes. 
  • Desarrollo de lenguaje natural para asistentes virtuales. 
  • Reconocimiento de voz. 
  • Interpretación semántica. 
  • Creación de modelos de audio. 
  • Tratamiento avanzado de imágenes. 
  • Reconocimiento facial. 
  • Clasificación y detección de objetos en imágenes.

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