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El aprendizaje profundo, conocido como redes neuronales profundas, es un aspecto de la IA que imita el aprendizaje que los humanos usan para adquirir ciertas habilidades.

La inteligencia artificial se está volviendo cada vez más humana. Estamos ante una tecnología que ya está revolucionando el mundo, pero aún le queda mucho por desarrollar y cambiar en nuestra sociedad. Ya hemos hablado BlogThinkBig cómo la IA y los robots cambiarán nuestro planeta y cómo reemplazarán a las personas en millones de puestos de trabajo. Sin embargo, no deberíamos tener un pensamiento negativo o temer que las máquinas sean inteligentes y puedan aprender. Tenemos la clave para controlar esta compleja tecnología hasta el día de hoy, esto se ha implementado en muchas más tareas de las que imaginamos.

Aunque entendemos las capacidades de a Inteligencia artificialEs difícil para nosotros entender cómo pueden tener estas increíbles propiedades. Uno de los procesos más importantes es el “aprendizaje automático”, es decir cómo una IA puede aprender y adquirir conocimientos Durante el trabajo. La base de esta tecnología es asegurar que un robot pueda disfrutar de las mismas propiedades cognitivas que un humano (o mejor) y que pueda ayudarnos. Un claro ejemplo son los asistentes virtuales como Aura o Alexa.

Redes neuronales profundas en máquinas

En este caso estamos hablando de deep learning, una de las claves del proceso. También conocidas como redes neuronales profundas, este es un aspecto de la IA emula el aprendizaje que la gente usa para adquirir ciertos conocimientos. Podríamos pensar en ello como una forma de automatizar ese Análisis predictivo.

Es importante saber que el aprendizaje profundo es una rama específica del aprendizaje de la IA. Si bien en este caso los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático son lineales, Los algoritmos de aprendizaje profundo se acumulan en una jerarquía de complejidad y abstracción cada vez mayores. Si tiene más preguntas, puede consultar nuestra publicación sobre las diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Para comprender qué es el aprendizaje profundo, puede encontrar un ejemplo famoso en uno Artículo de TechTarget. Imagínese un niño que aprende “perro” como primera palabra. El niño aprende qué es y qué no es un perro señalando objetos y diciendo la palabra “perro” frente a su padre. Padre dice “Sí, eso es perro”, Ö “No, esto no es un perro”.. A medida que el niño continúa señalando objetos, se volverá más consciente de las características de cualquier perro que demuestre poseer y su padre dirá si están equivocados o no.

Gradualmente, el niño borra un abstracción compleja que construye una jerarquía en el que cada nivel de abstracción se crea con el conocimiento adquirido en el nivel anterior de la jerarquía. Dicho esto, cuantos más perros veas, más sabes lo que es un perro.

La IA necesita millones de datos para aprender

El procedimiento de este niño es el mismo que con los programas de computadora. Cada algoritmo de la jerarquía aplica una transformación no lineal en su entraday utiliza lo que aprende para construir un modelo estadístico para la producción. Las iteraciones continúan hasta que se logra una cierta precisión.

Lo que se logra con el aprendizaje profundo es que el sistema tiene cada vez menos margen de error. La IA se entrena ingresando una gran cantidad de datos Al seguir este proceso de iteración, el software se vuelve impresionantemente preciso. Los programadores responsables de este trabajo tienen suerte. Si hay algo que abunda en la era digital es la información y los datos.

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