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El uso de Deep Learning y tipos de aplicaciones
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El uso de Deep Learning y tipos de aplicaciones

El uso del Deep Learning, o Aprendizaje automático, por su traducción, está basado en la aplicación de tecnología que empresas grandes como Google utilizan en múltiples productos. Esta tecnología se dejó ver por los medios de comunicación por primera vez, cuando la ya mencionada Google lanzó el programa ‘AlphaGo’, el cual venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol. En este artículo, conocerás el uso de Deep Learning y los tipos de aplicaciones que tiene en la actualidad.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es una de las claves de las redes neuronales que son usadas en la Inteligencia Artificial. Cada día se les exige a las máquinas que aprendan por su cuenta, esto, en vista de que no se puede pre-programar reglas para luchar con las múltiples combinaciones de datos de entrada y situaciones del mundo real. Debido a esto, es necesario que las máquinas estén capacitadas para auto programarse, es decir, se necesita que aprendan bajo su propia experiencia.

En este caso, el Machine Learning es la disciplina que asumirá este reto y gracias a estas herramientas, los gigantes de internet se encuentran dentro del mundo del aprendizaje automatizado, en donde se brindan servicios en la nube para la construcción de aplicaciones que logran aprender de los datos que se incluyen.

Un claro ejemplo que podemos mencionar es nuestro propio aprendizaje desde niños. Si nos fijamos en este punto, lograríamos entender los algoritmos de aprendizaje. En los diversos sistemas artificiales se usan técnicas de aprendizaje automático las cuales se enfocan en el aprendizaje por refuerzo. De la misma manera que sucede con los niños, en estos sistemas se premian las buenas conductas, las cuales tienden a incrementar su ocurrencia, mientras que, las malas conductas, son castigadas y amenazadas a desaparecer.

A este enfoque se le denomina Aprendizaje Supervisado, ya que necesita de la intervención humana quienes indican qué está mal o bien. En otras aplicaciones de la computación cognitiva, aparte del refuerzo de los propios humanos, al sistema se le incluye semántica necesaria para que los algoritmos aprendan.

El uso del Deep Learning y sus ventajas

Es muy probable que el aprendizaje en el futuro pase a ser un aprendizaje no supervisado. Ya que se ha determinado que los algoritmos han tenido la capacidad de aprender sin la intervención de un humano, gracias a que ellos mismos, mediante los datos ingeridos, son capaces de sacar las conclusiones acerca de la semántica. Algunas compañías como Loop AI Labs se están centrando en enfocar el aprendizaje automático no supervisado. En este punto, su plataforma cognitiva es capaz de procesar millones de documentos no estructurados y, de una manera automatizada y autónoma, construye representaciones estructuradas.

Dentro de las ventajas de esta tecnología podemos encontrar las siguientes:

  • Trabajar en base a grandes volúmenes de datos.
  • Desarrollar predicciones partiendo de los datos analizados.
  • Aplicar y descubrir conocimientos.

En fin, son muchas las ventajas que el aprendizaje automático ofrece a las empresas y se debe principalmente a que se consiguen altas tasas de éxito por medio del entrenamiento no supervisado.

Usos del Deep Learning en las empresas

Cada vez son más las empresas que se suman a la aplicación del aprendizaje automático, ya que por medio de ésta pueden realizar muchas predicciones, incluidas las empresas de robótica y tecnología. A continuación, encontrarás una lista de los usos más frecuentes del Deep Learning en las empresas:

  • Determinar cuáles son los clientes potenciales.
  • Predecir las preferencias de los clientes.
  • Detectar fraudes y gestionar buenas relaciones con los clientes.
  • Orientar anuncios a clientes.
  • Comprender enfermedades, mutaciones y terapias genéticas.
  • Estudiar y analizar imágenes médicas en menor tiempo y con mayor precisión de diagnóstico.
  • Usar imágenes en lugar de palabras clave para buscar productos o artículos similares de una empresa.
  • Detectar, prevenir y predecir alguna amenaza en tiempo real dentro del mundo de la ciberseguridad.
  • Reconocimiento de voz.
  • Localizar caras e identificar emociones faciales.

Tipos de aplicaciones del Deep Learning

Las aplicaciones que tiene el Deep Learning pueden parecer algo ‘ilusorio’ para una persona que no se haya acercado anteriormente a este campo. Sin embargo, aquellos que están familiarizados con el mundo del aprendizaje automático, entienden el verdadero potencial que tiene esta rama de la IA. A continuación, conocerás las aplicaciones más importantes de esta tecnología ya mencionada.

Traducción automática:

Las redes neuronales son muy útiles en el análisis e identificación de imágenes que cuentan con letras visibles. Una vez identificadas, estas pueden transformarse en texto, y hasta traducirse. Esta aplicación implica la traducción automática a otro idioma con un conjunto de palabras, oraciones y frases en un idioma específico. Es bien sabido que la traducción automática existe desde hace años atrás, pero el aprendizaje profundo está logrando los mejores resultados en dos áreas más específicas:

  • Traducción automática de imágenes.
  • Traducción automática de textos.

La traducción de textos suele realizarse sin ningún procesamiento previo. Esto permite que el algoritmo aprenda las dependencias entre palabras para lograr asignarlas a un nuevo idioma.

Asistencia Sanitaria:

El Deep Learning puede ayudar al diagnóstico temprano, rápido y preciso de enfermedades altamente mortales, optimizar los resultados en el tratamiento de patologías o la estandarización del curso de los tratamientos. Estas son algunas de las aplicaciones de dicha tecnología en la medicina. Los proyectos de aprendizaje se agilizan en el ámbito de la salud y, con el uso del aprendizaje profundo y las redes neuronales, se pueden mitigar los riesgos de las enfermedades, al mismo tiempo que logran reducirse los costos.

No cabe duda que, el uso de Deep Learning puede ser muy amplio, y sólo nos alcanzó para mencionar algunos pocos. Esta tecnología tiene mucho jugo para sacarle provecho y hacer de nuestras labores algo más sencillo.