Deep Learning: cómo funciona y sus posibles aplicaciones

Cómo funciona el Deep Learning

Para que una máquina sea capaz de identificar qué objeto hay dentro de una imagen, es necesario que profesionales en este ámbito programen un algoritmo que divida las funciones de cada capa neuronal en un proceso de entrada, procesamiento y salida de información.

Para la primera puesta en escena, la primera capa se encarga de recoger la entrada de datos mediante sistemas que almacenan la información introducida. En este caso, es necesario que las neuronas fragmentaran la imagen en pixeles que pasan a las neuronas de la capa segunda.

Tras esto, la capa de segundo nivel tiene como misión procesar cada uno de los píxeles desmenuzados en la primera capa para conseguir delimitar los bordes de cada uno de ellos. 

La combinación de los bordes para lograr diseñar las formas de la imagen y confeccionar cada objeto de la imagen es tarea del tercer nivel.

El paso al cuarto nivel conlleva la utilización de filtros del sistema para averiguar qué objetos son y cuáles no.

Como paso último, el trabajo termina cuando la cuarta capa transfiere los datos a la última capa, que mezcla las características encontradas para reconocer el objeto mediante conclusiones parciales. 

A grandes rasgos, se puede asegurar que gracias al trabajo del Deep Learning los errores han disminuido, tratando cada día de incrementar el intervalo de confianza hasta llegar a un margen de error de alrededor de 0.

Cabe señalar que, para conseguir un aprendizaje de la máquina, esta tiene que pasar por un proceso didáctico que combina el aprendizaje supervisado por un humano y un aprendizaje no supervisado en el cual el sistema busca y encuentra sus propios patrones para establecer relaciones que le ayudarán en un futuro a construir una imagen más precisa.

Image

Aplicaciones del Deep Learning

Las aplicaciones del Deep Learning tienen multitud de opciones en innumerables sectores, los cuales cada vez van abriendo sus mentes y puertas a este nuevo recurso tecnológico.

Mientras tanto, este Deep Learning tiene especial aplicación en el área de diagnósticos médicos o como ayuda en modelos predictivos en el mercado financiero.

Sin embargo, también existen diversas aplicaciones del Deep Learning en sectores como los siguientes.

Traductores Inteligentes

La aplicación de Google Traductor utiliza el Deep Learning para descubrir características del comportamiento humano y poder aprender traducciones corregidas que ayudan a no fallar en futuras consultas.

Lenguaje natural hablado y escrito

Asistentes como Siri (Apple) o Cortana (Windows) utilizan este sistema para desmembrar el lenguaje y conseguir ayudar al poseedor del Smartphone con la consulta.

Reconocimiento de voz

Ahora es posible realizar búsquedas mediante voz gracias a este sistema, pues reconoce lo que estamos diciendo y nos facilita la información sin necesidad de teclear.

El buscador Bing ha aprovechado de buena forma este recurso mejorando la precisión de sus consultas en un 15%, disminuyendo la tasa de error teniendo como objetivo una consecución de búsquedas más exactas.

Interpretación semántica

Los bots de e-commerce o Facebook utilizan este tipo de sistemas para contestar de forma automática a cualquier mensaje sin el requerimiento de una persona supervisando el chat de forma continua, ahorrando en gran medida los costes en atención al cliente.

Reconocimiento facial

El reconocimiento facial es el pan de cada día en los smartphones actuales, pues la cámara es capaz de identificar el rostro y utilizarlo como medida de seguridad para desbloquear el móvil.

Reconocimiento de caras

Siguiendo la línea de la anterior aplicación del Deep Learning, el reconocimiento facial se está introduciendo en los móviles actuales con el fin de identificar el rostro de las personas a tiempo real y en distintos usuarios, potenciando la seguridad en la red.

Baidu es una empresa que ha apostado por este sistema y ha aprendido a identificar rasgos faciales que permiten contar la asistencia a las aulas, entre muchos otros usos.

Visión computacional

El propio buscador está capacitado para identificar la imagen proporcionada por el usuario y buscar imágenes o consultas similares sin necesidad de teclear ni hablar.

Ejemplos de Deep Learning

Como ejemplos o aplicaciones reales del Deep Learning podemos citar su utilización en:

  • Marketing personalizado
  • Prevención de fraude
  • Mejora de diagnósticos médicos
  • Avance en investigación médica
  • Reconocimiento de potenciales clientes
  • Localización de ataques de ciberseguridad
  • Seguimiento de clientes y monitorización de su fidelización
  • Búsqueda de productos o marcas similares

Smart Panel (10 de abril de 2021). Recuperado el 23 de agosto de 2021, de smartpanel.com: ¿Qué es el Deep Learning?

Xataka (29 de marzo de 2016). Recuperado el 23 de agosto de 2021, de xataka.com: Deep Learning: qué es y por qué va a ser una tecnología clave en el futuro de la inteligencia artificial

Unir (10 de junio de 2021). Recuperado el 23 de agosto de 2021, de unir.net: Deep learning: en qué consiste, ejemplos y aplicaciones

Inycom Industria
¿Deseas más información?
Inycom Industria
¿Deseas más información?